基于YOLOv8的斑马线行人检测系统如何提升夜间检测精度？

Question

**问题描述：** 在基于YOLOv8的斑马线行人检测系统中，夜间低光照条件下行人检测精度显著下降，表现为漏检率高、误检增多。主要挑战包括光照不均、阴影干扰、行人轮廓模糊等问题。如何通过改进YOLOv8模型结构、引入多模态数据（如红外图像）、优化数据增强策略或融合上下文信息等手段，有效提升系统在夜间复杂光照条件下的检测鲁棒性，成为亟待解决的关键技术问题。

Answer 1

1. 问题背景与挑战分析

在基于YOLOv8的斑马线行人检测系统中，夜间低光照条件下的检测性能存在显著下降的问题。主要表现为漏检率上升、误检率增加，特别是在光照不均、存在阴影干扰和行人轮廓模糊的情况下，YOLOv8模型的检测能力受限。

该问题的核心挑战包括：

• 光照不均导致图像对比度下降，难以提取有效特征；
• 阴影干扰造成行人轮廓不清晰，影响边界框预测；
• 夜间场景中行人与背景的相似度高，增加误检风险。

2. 常见技术解决方案概述

针对上述问题，常见的技术改进方向包括以下几类：

1. 模型结构改进：如引入注意力机制、多尺度特征融合模块等，增强模型对低光图像的特征提取能力。
2. 多模态数据融合：结合可见光图像与红外图像（IR），利用红外图像在低光条件下对热源（如人体）的敏感性，提升检测鲁棒性。
3. 数据增强策略优化：采用光照变化模拟、噪声注入、颜色抖动等方法，增强模型对低光环境的适应能力。
4. 上下文信息建模：通过引入全局特征、场景语义信息或上下文感知模块，辅助模型在复杂背景中定位行人。

3. 模型结构改进方案

YOLOv8本身具有较好的检测性能，但在低光照条件下仍显不足。可通过以下方式增强其结构：

改进模块	作用	实现方式
CBAM注意力模块	增强关键区域特征	在骨干网络中插入通道与空间注意力机制
BiFPN特征金字塔	提升多尺度特征融合能力	替代原FPN结构，提升小目标检测性能
Ghost模块	降低计算量，增强特征表达	在Neck部分引入轻量化特征提取模块

4. 多模态数据融合策略

引入红外图像作为辅助输入，是提升夜间检测性能的有效手段。以下为一种典型融合策略：

class MultiModalBackbone(nn.Module):
    def __init__(self, rgb_model, ir_model):
        super().__init__()
        self.rgb_backbone = rgb_model
        self.ir_backbone = ir_model
        self.fusion_conv = nn.Conv2d(256 * 2, 256, kernel_size=1)

    def forward(self, x_rgb, x_ir):
        feat_rgb = self.rgb_backbone(x_rgb)
        feat_ir = self.ir_backbone(x_ir)
        fused_feat = torch.cat([feat_rgb, feat_ir], dim=1)
        return self.fusion_conv(fused_feat)
    

该方法通过分别提取RGB和IR图像的特征，并在高层进行融合，增强模型对行人的识别能力。

5. 数据增强与训练策略优化

为提升模型在夜间场景下的泛化能力，可采用以下数据增强与训练策略：

• 光照模拟增强：使用 RandomBrightness、RandomContrast 等变换模拟低光环境。
• 红外图像合成：利用生成对抗网络（GAN）将可见光图像转换为红外图像，用于训练。
• 混合训练策略：将可见光图像与红外图像混合训练，增强模型对多模态输入的适应性。

此外，采用 Label Smoothing 和 Class Weighting 可缓解类别不平衡问题。

6. 上下文信息融合与后处理优化

在检测后处理阶段，引入上下文信息可进一步提升检测精度：

• 场景语义分割辅助：结合语义分割网络识别斑马线区域，限定检测区域，减少误检。
• 时序信息建模：通过 LSTM 或 Transformer 建模帧间运动信息，提升连续帧检测一致性。
• 后处理优化：引入 Soft-NMS 替代传统 NMS，减少漏检。

以下为Soft-NMS实现示意图：

            graph TD
            A[输入检测框] --> B{计算IoU}
            B --> C[高IoU框]
            C --> D[降低置信度]
            D --> E[保留高置信度框]
            B --> F[低IoU框]
            F --> E