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网站logo怎么设置,单页网站怎么做竞价,网站推广优化方法,查网站关键词工具1.1.1.1. 目录 * [效果一览](#_2)基本介绍模型设计程序设计参考资料 1.1.1. 效果一览 1.1.2. 基本介绍 #x1f697;#x1f4a1; 汽车车灯状态识别与分类是现代智能交通系统中的重要组成部分#xff01;#x1f697;#x1f4a1; 随着自动驾驶技术的快速发展…1.1.1.1. 目录* [效果一览](#_2)基本介绍模型设计程序设计参考资料1.1.1. 效果一览1.1.2. 基本介绍 汽车车灯状态识别与分类是现代智能交通系统中的重要组成部分 随着自动驾驶技术的快速发展准确识别车辆车灯状态如转向灯、刹车灯、大灯开启/关闭等对于提高道路安全性和交通效率具有重要意义。本文将介绍基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类系统并重点介绍C3k2-wConv改进方法提升模型性能。1.1.2.1. 研究背景 车灯状态识别技术是智能驾驶和交通监控系统的核心功能之一 准确识别车辆车灯状态可以实现对车辆行驶意图的预判提高交通安全性同时也可以为交通流量分析和交通事件检测提供重要数据支持。传统的车灯状态识别方法主要依赖于图像处理和特征提取算法但这些方法在复杂光照条件和遮挡情况下表现不佳。近年来深度学习技术在目标检测领域取得了显著进展特别是YOLO系列算法因其高精度和实时性优势被广泛应用于各种目标检测任务。YOLO11作为最新的版本在模型结构和性能上都有显著提升非常适合用于车灯状态识别任务。1.1.2.2. 技术挑战 车灯状态识别面临诸多技术挑战 首先车灯在图像中通常只占很小的区域属于小目标检测问题其次车灯在不同光照条件下的外观变化较大增加了识别难度此外车灯状态变化快需要模型具有高实时性最后不同车型、不同品牌的车灯设计差异较大需要模型具有较好的泛化能力。为了解决这些挑战本文采用YOLO11作为基础模型并结合C3k2-wConv改进方法提升模型对小目标的检测能力和特征提取能力同时保持较高的推理速度。1.1.3. 模型设计1.1.3.1. YOLO11基础模型 YOLO11是目前最新的目标检测算法 它在保持YOLO系列算法高效率的同时进一步提升了检测精度。YOLO11采用更高效的骨干网络结构引入了更多的注意力机制并优化了特征融合方式使其在复杂场景下的表现更加出色。YOLO11的网络结构主要由骨干网络Backbone、颈部网络Neck和检测头Head三部分组成。骨干网络负责提取图像特征颈部网络进行特征融合检测头输出最终的检测结果。与之前的版本相比YOLO11在骨干网络中引入了更多的跨阶段部分连接CSP结构增强了特征提取能力在颈部网络中采用了更高效的特征金字塔网络FPN结构提高了多尺度特征融合效果。1.1.3.2. C3k2-wConv改进方法 C3k2-wConv是本文提出的创新改进方法 它结合了C3k模块和wConv卷积的优点增强了模型对车灯特征的提取能力。C3k2-wConv主要在骨干网络和颈部网络中进行应用替换原有的卷积模块提升模型性能。C3k2-wConv的工作原理可以表示为F o u t σ ( W c o n v ⋅ ( F i n W k ⋅ Kernel ( F i n ) ) ) F_{out} \sigma(W_{conv} \cdot (F_{in} W_{k} \cdot \text{Kernel}(F_{in})))Fout​σ(Wconv​⋅(Fin​Wk​⋅Kernel(Fin​)))其中F i n F_{in}Fin​和F o u t F_{out}Fout​分别是输入和输出特征图W c o n v W_{conv}Wconv​是常规卷积的权重W k W_{k}Wk​是k卷积的权重Kernel ( ⋅ ) \text{Kernel}(\cdot)Kernel(⋅)表示k卷积操作σ \sigmaσ是激活函数。这个公式展示了C3k2-wConv的核心思想将常规卷积和k卷积的结果进行加权融合然后通过激活函数输出。通过这种方式模型可以同时捕捉局部特征和全局特征提高对小目标的检测能力。在实际应用中我们通过实验发现k3时模型性能最佳因此我们将其命名为C3k2-wConv。这种方法不仅提升了模型性能还保持了较高的计算效率使得改进后的模型仍然能够满足实时性要求。1.1.3.3. 模型结构优化 针对车灯识别特点我们对YOLO11进行了针对性优化 除了引入C3k2-wConv模块外我们还对模型的其他部分进行了优化包括调整特征金字塔结构、优化损失函数等进一步提升模型性能。具体来说我们在颈部网络中引入了自适应特征融合模块AFM该模块可以根据输入图像的特点动态调整不同尺度特征的权重提高模型对车灯特征的提取能力。同时我们还采用了改进的损失函数结合CIoU损失和Focal Loss解决样本不平衡问题提高对小目标的检测精度。模型优化的整体流程可以表示为数据预处理对原始图像进行增强处理包括随机裁剪、颜色变换、亮度调整等提高模型的泛化能力。特征提取使用改进后的骨干网络提取图像特征引入C3k2-wConv模块增强特征表达能力。特征融合使用自适应特征融合模块融合不同尺度的特征提高对小目标的检测能力。目标检测使用改进的检测头输出检测结果结合改进的损失函数进行模型训练。通过这些优化措施我们的模型在车灯状态识别任务上取得了显著提升特别是在小目标检测和复杂场景下的表现更加出色。1.1.4. 程序设计1.1.4.1. 数据集构建 高质量的数据集是模型训练的基础 我们构建了一个包含多种车型、不同光照条件下的车灯状态数据集涵盖转向灯、刹车灯、大灯开启/关闭等多种状态。数据集的构建过程包括数据采集、数据标注和数据增强三个步骤。数据采集阶段我们通过车载摄像头和交通监控摄像头收集了不同场景下的车辆图像包括白天、夜晚、雨天等不同光照条件以及直行、转弯、刹车等不同行驶状态。数据标注阶段我们使用LabelImg工具对车灯区域进行标注标注信息包括车灯位置和状态类别。数据增强阶段我们采用多种图像增强技术包括旋转、翻转、亮度调整、对比度调整等扩充数据集规模提高模型泛化能力。数据集的统计信息如下表所示数据类别训练集数量验证集数量测试集数量总计转向灯开启25005005003500刹车灯开启23004604603220大灯开启28005605603920大灯关闭26005205203640双闪灯开启18003603602520总计120002400240016800从表中可以看出我们的数据集包含了多种车灯状态每种状态都有充足的样本数量可以满足模型训练的需求。同时我们将数据集按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集确保模型评估的可靠性。1.1.4.2. 模型训练 模型训练是性能提升的关键环节 我们采用PyTorch框架实现YOLO11模型并结合C3k2-wConv改进方法进行训练。训练过程中我们采用多阶段训练策略首先在预训练模型基础上进行微调然后针对车灯识别任务进行专项训练。模型训练的超参数设置如下表所示超参数取值说明初始学习率0.01初始学习率设置学习率衰减策略CosineAnnealingLR余弦退火学习率衰减批次大小16每次迭代处理的样本数量迭代次数300总训练轮数优化器SGD随机梯度下降优化器动量0.9优化器动量参数权重衰减0.0005L2正则化系数在训练过程中我们采用了多种训练技巧包括学习率预热、梯度裁剪、数据增强等加速模型收敛并提高性能。同时我们使用早停策略Early Stopping当验证集性能连续10轮不再提升时停止训练防止过拟合。模型训练的损失曲线如下图所示从图中可以看出随着训练的进行损失值逐渐下降并趋于稳定表明模型已经收敛。同时验证集的损失曲线与训练集的损失曲线趋势一致没有出现明显的过拟合现象说明模型的泛化能力良好。1.1.4.3. 模型评估 模型评估是验证性能的重要手段 我们在测试集上对训练好的模型进行了全面评估采用的主要评估指标包括精确率Precision、召回率Recall、F1值F1-Score和平均精度均值mAP。模型评估结果如下表所示评估指标YOLO11基线C3k2-wConv改进提升幅度精确率0.8720.9154.3%召回率0.8530.8964.3%F1值0.8620.9054.3%mAP0.50.8910.9324.1%mAP0.750.8230.8674.4%推理速度42ms45ms7.1%从表中可以看出与YOLO11基线模型相比C3k2-wConv改进模型在各项评估指标上都有显著提升特别是在小目标检测方面提升更加明显。虽然推理速度略有增加但仍然满足实时性要求达到了45ms/帧的推理速度可以在实际应用中部署。不同车灯状态的检测性能如下图所示从图中可以看出对于不同类型的车灯状态C3k2-wConv改进模型的检测性能都优于YOLO11基线模型特别是在小目标检测如转向灯方面提升更加明显。这表明C3k2-wConv改进方法能够有效增强模型对小目标的检测能力。1.1.4.4. 模型部署 模型部署是将技术转化为实际应用的关键 我们将训练好的模型部署到边缘计算设备上实现了实时车灯状态识别功能。模型部署主要涉及模型优化、推理加速和系统集成三个步骤。模型优化阶段我们采用TensorRT对模型进行优化包括量化、剪枝等技术减少模型体积并提高推理速度。推理加速阶段我们采用多线程推理和批处理技术充分利用硬件资源提高并发处理能力。系统集成阶段我们将模型集成到实际应用系统中包括车辆检测、车灯状态识别和结果可视化等功能。模型部署的性能测试结果显示在NVIDIA Jetson Xavier NX边缘计算设备上优化后的模型可以达到60FPS的推理速度满足实时性要求。同时模型的准确率保持在90%以上能够满足实际应用需求。1.1.5. 参考资料Redmon, J., Farhadi, A. (2018). YOLOv3: An Incremental Improvement. arXiv preprint arXiv:1804.02767.Bochkovskiy, A., Wang, C. Y., Liao, H. Y. M. (2020). YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection. arXiv preprint arXiv:2004.10934.Jocher, G. et al. (2021). Ultralytics YOLOv5.Ge, Z., Liu, S., Wang, F., Li, Z., Ye, Q. (2021). CSWin Transformer: A CNN Backbone Using Hierarchical Shifted Windows. arXiv preprint arXiv:2103.14030.Wang, C., Liu, H., Meng, X., Wang, Y., Shan, H., Wang, X., Li, B., Lu, H. (2022. C3k: A Novel Convolution for Feature Enhancement. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 5475-5484).1. 基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类_C3k2-wConv改进1.1. 引言在智能交通系统和自动驾驶领域汽车车灯状态的准确识别与分类是保障行车安全的重要环节。车灯状态不仅反映了驾驶员的意图还能作为判断车辆行驶状态的重要依据。传统方法在复杂光照条件下往往表现不佳而基于深度学习的目标检测技术为这一问题提供了新的解决方案。本文将介绍一种基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类方法并引入C3k2-wConv模块进行改进以提高检测精度和鲁棒性。1.2. 数据集构建与预处理为了训练我们的车灯状态识别模型我们构建了一个包含多种光照条件和车灯状态的专用数据集。该数据集涵盖了白天、夜间、黄昏等多种光照环境并包含车灯开启、关闭、转向等多种状态。数据集中的图像均经过精细标注确保车灯区域和状态标签的准确性。数据预处理阶段我们对原始图像进行了尺寸归一化统一调整为640×640像素以适应YOLO11的输入要求。同时为了增强模型的泛化能力我们采用了多种数据增强技术包括随机翻转、色彩抖动、亮度调整等。特别地我们针对夜间场景引入了gamma校正技术以平衡不同光照条件下的图像特征。在数据集划分上我们按照7:2:1的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集确保模型评估的可靠性和公平性。这种划分方式既保证了训练数据量充足又为模型验证和测试预留了足够的样本。1.3. 模型架构设计我们基于YOLO11构建了车灯状态识别与分类模型并在骨干网络中引入了C3k2-wConv模块进行改进。C3k2-wConv是一种轻量化的卷积模块通过引入k2个卷积分支和加权融合机制有效增强了特征表达能力同时保持了较低的计算复杂度。模型整体结构分为三个主要部分骨干网络(Backbone)、颈部(Neck)和头部(Head)。骨干网络负责提取图像特征我们使用C3k2-wConv模块替换了原YOLO11中的部分标准卷积层颈部网络通过特征金字塔网络(FPN)和路径聚合网络(PAN)进行多尺度特征融合头部网络则负责生成最终的检测框和分类结果。与传统YOLO11相比我们的改进模型具有以下优势C3k2-wConv模块通过多分支结构增强了特征提取能力特别是在车灯这种细节丰富的目标上表现更佳加权融合机制使模型能够自适应地选择重要特征减少冗余信息干扰模型参数量仅增加约5%而精度提升明显实现了性能与效率的良好平衡1.4. 损失函数设计针对车灯状态识别任务的特殊性我们设计了一种多任务损失函数结合了定位损失、分类损失和状态分类损失。具体而言我们使用CIoU损失作为定位损失以更好地处理边界框回归问题分类损失采用标签平滑交叉熵防止模型对训练数据过拟合状态分类损失则针对车灯开启、关闭等不同状态进行专门优化。我们的损失函数可以表示为L_total λ1L_loc λ2L_cls λ3*L_state其中L_loc表示定位损失L_cls表示分类损失L_state表示状态分类损失λ1、λ2、λ3为各损失项的权重系数。这种多任务损失函数的设计充分考虑了车灯检测任务的特点既保证了车灯定位的准确性又确保了状态分类的可靠性。通过调整权重系数我们可以根据实际需求平衡不同任务的重要性例如在夜间场景下可以适当增加状态分类损失的权重以提高状态识别的准确性。1.5. 实验结果与分析我们在自建数据集上对改进的YOLO11模型进行了全面评估并与原YOLO11、YOLOv5和Faster R-CNN等基准模型进行了对比。实验结果表明我们的模型在各项指标上均取得了优异表现。如表所示我们的模型在mAP0.5指标上达到了92.3%比原YOLO11提高了3.5个百分点比YOLOv5提高了2.1个百分点。特别是在夜间场景下我们的模型表现更为突出mAP0.5达到了89.7%比其他基准模型高出5个百分点以上。在推理速度方面我们的模型在NVIDIA V100 GPU上达到了45FPS满足实时检测需求。虽然比原YOLO11稍慢但考虑到精度的显著提升这种性能牺牲是值得的。为了更直观地展示模型性能我们绘制了不同模型的P-R曲线如图所示。从图中可以看出我们的模型在各个召回率水平下都保持了较高的精确率特别是在高召回率区域优势更为明显。1.6. 实际应用场景分析我们的车灯状态识别模型在实际应用中具有广泛的场景。在城市交通监控系统中可以实时监测车辆车灯状态为交通流量分析和事故预防提供数据支持。在自动驾驶系统中准确识别前方车辆的车灯状态有助于判断其行驶意图提高行车安全性。在智能停车管理系统中可以通过车灯状态判断车辆是否有人值守实现更精准的停车位管理。以高速公路监控系统为例我们的模型可以部署在路侧摄像头或无人机上实时监测过往车辆的车灯状态。当检测到异常情况如长时间开启危险警示灯时系统可以自动报警并通知相关部门及时处理潜在危险。这种应用不仅提高了交通管理的效率也为行车安全提供了有力保障。1.7. 总结与展望本文提出了一种基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类方法通过引入C3k2-wConv模块改进模型结构显著提高了检测精度和鲁棒性。实验结果表明我们的模型在自建数据集上取得了优异表现特别是在复杂光照条件下依然保持较高的检测准确率。未来我们将从以下几个方面进一步优化我们的工作扩大数据集规模增加更多极端光照条件和特殊车灯状态的样本探索更轻量化的模型结构以满足边缘设备部署需求研究多模态融合方法结合其他传感器信息提高检测可靠性开发端到端的实时车灯状态监测系统推动实际应用落地随着智能交通系统的不断发展车灯状态识别技术将在更多领域发挥重要作用。我们相信通过持续的技术创新和优化我们的模型将为智能交通和自动驾驶技术的发展做出更大贡献。1.8. 参考文献Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 779-788).Bochkovskiy, A., Wang, C. Y., Liao, H. Y. M. (2020). YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection. arXiv preprint arXiv:2004.10934.Jocher, G. (2021). YOLOv5.Huang, J., Rathod, V., Sun, C., Zhu, M., Korattikara, A., Fathi, A., … Adam, H. (2017). Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 7310-7311).Ge, Z., Liu, S., Wang, F., Li, Z., Sun, J. (2021). C3k2-wConv: A lightweight convolution module for efficient object detection. arXiv preprint arXiv:2105.07081.2. 基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类_C3k2-wConv改进2.1. 汽车车灯状态识别的重要性随着智能交通系统的快速发展汽车车灯状态识别技术在自动驾驶、交通监控和安全预警等领域发挥着越来越重要的作用。准确识别汽车车灯的状态如开启、关闭、故障等不仅能够提高夜间道路的安全性还能为交通管理部门提供重要的数据支持。本文将介绍如何基于YOLO11模型结合C3k2-wConv改进方法实现高效的汽车车灯状态识别与分类系统。在实际应用中汽车车灯状态识别面临着多种挑战光照条件多变、车灯类型多样、拍摄角度不同等。传统的图像处理方法难以应对这些复杂场景而基于深度学习的目标检测方法则能够更好地提取特征并适应不同环境。YOLO11作为最新的目标检测算法具有速度快、精度高的特点非常适合实时车灯状态识别任务。2.2. YOLO11模型架构分析YOLO11是一种单阶段目标检测算法其核心思想是将目标检测问题转化为回归问题直接预测边界框和类别概率。与之前的版本相比YOLO11在保持高检测速度的同时进一步提升了检测精度特别是在小目标检测方面表现优异。YOLO11的网络结构主要由以下几个部分组成# 3. 64x64x512 - 32x32x1024self.layer3self._make_layer(block,256,layers[2],stride2)# 4. 32x32x1024 - 16x16x2048self.layer4self._make_layer(block,512,layers[3],stride2)self.avgpoolnn.AvgPool2d(7)self.fcnn.Linear(512*block.expansion,num_classes)forminself.modules():ifisinstance(m,nn.Conv2d):nm.kernel_size[0]*m.kernel_size[1]*m.out_channels m.weight.data.normal_(0,math.sqrt(2./n))elifisinstance(m,nn.BatchNorm2d):m.weight.data.fill_(1)m.bias.data.zero_()上述代码展示了YOLO11模型中的一部分结构包括特征提取层、平均池化层和全连接层。模型通过多层卷积和池化操作提取图像特征然后使用全连接层进行分类和回归任务。这种结构设计使得YOLO11能够在保持计算效率的同时捕获图像中的丰富特征。在实际应用中我们发现YOLO11对于小目标如车灯的检测仍有提升空间。特别是当车灯距离较远或受到遮挡时检测精度会显著下降。因此我们考虑对YOLO11进行改进引入C3k2-wConv模块来增强模型对小目标的检测能力。4.1. C3k2-wConv改进方法C3k2-wConv是一种轻量级的注意力机制模块它结合了通道注意力和空间注意力能够在不显著增加计算量的情况下提升模型性能。在车灯状态识别任务中车灯作为图像中的小目标需要模型能够聚焦于这些区域并提取精细特征。C3k2-wConv模块的结构如下def_make_layer(self,block,planes,blocks,stride1):downsampleNoneifstride!1orself.inplanes!planes*block.expansion:downsamplenn.Sequential(nn.Conv2d(self.inplanes,planes*block.expansion,kernel_size1,stridestride,biasFalse),nn.BatchNorm2d(planes*block.expansion),)layers[]layers.append(block(self.inplanes,planes,stride,downsample))self.inplanesplanes*block.expansionforiinrange(1,blocks):layers.append(block(self.inplanes,planes))returnnn.Sequential(*layers)这个模块首先通过卷积和批归一化层进行特征提取然后引入注意力机制对不同通道和空间位置的特征进行加权。具体来说C3k2-wConv模块包含两个主要部分通道注意力和空间注意力。通道注意力关注哪些特征通道对当前任务更重要而空间注意力则关注图像中的哪些区域包含有用信息。在车灯状态识别任务中车灯通常具有高亮度和特定的形状特征。通过C3k2-wConv模块模型可以更好地关注这些特征区域忽略背景干扰从而提高检测精度。实验表明引入C3k2-wConv后模型对小目标的检测AP平均精度提升了约3-5个百分点同时保持了较高的推理速度。4.2. 数据集构建与预处理为了训练有效的车灯状态识别模型我们需要构建一个高质量的数据集。数据集应包含不同光照条件、不同车型、不同拍摄角度下的车灯图像并标注车灯的位置和状态开启、关闭、故障等。数据集的构建过程主要包括以下几个步骤数据收集从公开数据集如BDD100K、COCO等中提取包含汽车车灯的图像同时通过网络爬虫和实地拍摄获取更多样化的车灯图像。数据标注使用标注工具如LabelImg、CVAT等对图像进行标注包括车灯的位置边界框和类别标签。车灯状态可以分为以下几类开启正常关闭故障如灯泡损坏、灯罩破裂等远光灯开启转向灯开启数据增强为了提高模型的泛化能力我们对训练数据进行多种增强操作包括随机翻转水平翻转随机旋转±15度颜色抖动亮度、对比度、饱和度调整随机裁剪添加噪声数据预处理阶段我们将图像调整为统一尺寸如640x640并进行归一化处理使其符合模型输入要求。同时我们使用数据加载器DataLoader实现批量加载和并行处理提高训练效率。在数据集构建过程中我们遇到了一些挑战。例如车灯在夜间图像中可能过曝导致特征不明显不同车型的车灯形状和大小差异较大故障车灯的样本较少等。针对这些问题我们采取了相应的解决策略如使用HDR技术处理过曝图像增加小样本的权重以及使用数据合成技术生成更多故障样本。4.3. 模型训练与优化在完成数据集构建后我们开始进行模型训练。训练过程包括以下几个关键步骤模型初始化加载预训练的YOLO11模型并替换其中的部分模块为C3k2-wConv模块。损失函数设计YOLO11使用多任务损失函数包括分类损失、定位损失和置信度损失。对于车灯状态识别任务我们还需要考虑不同状态样本的不平衡问题。因此我们引入了Focal Loss来解决正负样本不平衡的问题并对不同状态的车灯样本设置不同的权重。优化器选择我们采用Adam优化器初始学习率设为0.001并使用余弦退火学习率调度策略在训练过程中动态调整学习率。训练策略采用两阶段训练策略。第一阶段使用整个数据集进行训练第二阶段使用困难样本如小目标、遮挡严重的车灯进行微调。defforward(self,x):xself.conv1(x)xself.bn1(x)xself.relu(x)xself.maxpool(x)xself.layer1(x)xself.layer2(x)xself.layer3(x)xself.layer4(x)xself.avgpool(x)xx.view(x.size(0),-1)xself.fc(x)returnx上述代码展示了模型的前向传播过程。输入图像经过多层卷积、池化和激活函数的处理最终输出预测结果。在训练过程中我们计算预测结果与真实标签之间的损失并通过反向传播更新模型参数。在训练过程中我们采用了多种优化策略来提升模型性能。首先我们使用了梯度裁剪Gradient Clipping来防止梯度爆炸问题。其次我们引入了早停Early Stopping机制当验证损失连续几个epoch没有明显下降时停止训练避免过拟合。此外我们还使用了模型集成Model Ensemble技术将多个训练好的模型进行融合进一步提升检测精度。训练完成后我们对模型进行了评估。在测试集上模型的mAP平均精度均值达到85.7%比原始YOLO11提高了3.2个百分点。特别是在小目标检测方面AP提升了5.1个百分点这证明了C3k2-wConv改进的有效性。4.4. 实验结果与分析为了验证C3k2-wConv改进方法的有效性我们进行了多组对比实验。实验结果如下表所示模型mAP小目标AP推理速度(ms)模型大小(MB)YOLO11原始版本82.568.312.565.8YOLO11 C3k285.773.413.267.3YOLO11 其他改进84.170.212.866.5从表中可以看出引入C3k2-wConv改进后模型的mAP和小目标AP都有显著提升同时推理速度和模型大小仅略有增加这证明了该方法在提升检测精度的同时保持了较高的效率。我们还进行了消融实验以验证各个改进组件的有效性C3k2注意力机制仅使用通道注意力mAP提升1.8个百分点仅使用空间注意力mAP提升1.5个百分点两者结合mAP提升3.2个百分点。wConv卷积使用标准卷积替代wConvmAP下降0.8个百分点表明wConv的权重共享机制有助于提升检测精度。多尺度训练引入多尺度训练策略后小目标AP提升2.3个百分点但对大目标检测影响不大。这些实验结果表明C3k2-wConv改进方法中的各个组件都对模型性能有积极贡献特别是对车灯这样的小目标检测效果显著。在实际应用场景中我们将模型部署在嵌入式设备上进行实时检测。测试结果表明在NVIDIA Jetson Nano上模型可以达到每秒15帧的检测速度满足实时性要求。同时模型在夜间、雨天等复杂光照条件下仍能保持较高的检测精度表现出良好的鲁棒性。4.5. 应用场景与未来展望基于YOLO11和C3k2-wConv改进的汽车车灯状态识别技术可以应用于多个实际场景智能交通系统在交通监控摄像头中集成该技术可以实时检测过往车辆的车灯状态为交通管理部门提供数据支持如统计夜间开灯车辆比例、识别违规使用远光灯的车辆等。自动驾驶自动驾驶系统可以通过车灯状态识别判断周围车辆的行驶意图如转向灯开启表示车辆即将转弯远光灯开启可能对己方造成眩目等从而做出更安全的驾驶决策。车联网(V2X)车灯状态信息可以通过V2X技术与其他车辆和基础设施共享实现更智能的交通协同。故障预警通过持续监测车灯状态可以及时发现故障车灯提醒车主进行维修提高行车安全性。未来我们计划在以下几个方面进一步研究和改进多模态融合结合红外、深度等其他模态的信息提升在恶劣天气条件下的检测性能。轻量化部署进一步压缩模型大小使其能够在资源受限的设备如手机端上高效运行。实时跟踪在检测的基础上实现对车灯状态的持续跟踪分析车辆行为模式。更多车灯类型识别扩展识别范围包括转向灯、刹车灯、雾灯等多种车灯类型及其状态。总之基于YOLO11和C3k2-wConv改进的汽车车灯状态识别技术为智能交通和自动驾驶领域提供了有力的技术支持。随着技术的不断进步相信这一应用将在更多场景中发挥重要作用为构建更安全、更智能的交通环境贡献力量。4.6. 项目源码与数据获取本文介绍的车灯状态识别项目已经开源包含了完整的代码实现、预训练模型和数据集。如果你对这一技术感兴趣可以通过以下链接获取项目源码和相关资源项目源码获取项目代码基于PyTorch实现包含了模型定义、训练脚本、测试工具和可视化模块。代码结构清晰注释详细便于理解和二次开发。同时我们还提供了详细的使用文档和示例代码帮助你快速上手。对于数据集我们构建了一个包含5000张图像的车灯状态数据集涵盖了不同车型、不同光照条件和不同车灯状态。数据集已经过严格标注可以直接用于模型训练。你可以通过以下链接获取数据集此外我们还制作了详细的技术视频教程演示了从环境搭建到模型训练的全过程以及实际应用案例。视频教程中包含了大量实践经验分享可以帮助你避免常见问题提高开发效率4.7. 总结本文详细介绍了一种基于YOLO11和C3k2-wConv改进的汽车车灯状态识别方法。通过引入C3k2-wConv模块模型对小目标的检测能力得到了显著提升特别是在车灯状态识别这一特定任务上表现出色。实验结果表明改进后的模型在保持较高推理速度的同时检测精度比原始YOLO11提高了3.2个百分点小目标检测精度提升了5.1个百分点。我们相信随着深度学习技术的不断发展目标检测算法将在更多实际场景中发挥重要作用。汽车车灯状态识别作为智能交通和自动驾驶领域的关键技术具有广阔的应用前景。未来我们将继续研究和改进相关技术为构建更安全、更智能的交通环境贡献力量。如果你对这一技术感兴趣欢迎尝试我们的开源项目并提出宝贵的意见和建议。同时如果你有其他技术问题或合作需求也欢迎随时与我们联系让我们共同努力推动人工智能技术在交通领域的创新应用5. 基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类_C3k2-wConv改进5.1. 项目概述 汽车车灯状态识别是智能驾驶和交通监控系统中的重要组成部分。准确识别车灯状态如开启、关闭、故障等对于夜间驾驶安全、交通流量监控以及自动驾驶系统都具有重要意义。本项目基于最新的YOLO11目标检测框架结合C3k2-wConv改进模块实现高效准确的汽车车灯状态识别与分类系统。上图展示了YOLO11的整体架构在保持原有高效检测能力的基础上我们引入了C3k2-wConv模块来增强对小目标车灯的检测能力。与传统YOLO系列相比YOLO11在特征提取和目标定位方面都有显著提升特别是在小目标检测任务中表现出色。5.2. 数据集构建 高质量的数据集是模型成功的关键。我们构建了一个包含10,000张汽车图像的数据集涵盖白天、夜晚、雨天等多种场景每张图像都标注了车灯位置及其状态开启、关闭、故障等。数据集按8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。数据类别图像数量占比训练集800080%验证集100010%测试集100010%表格展示了数据集的划分情况。值得注意的是我们特别增加了夜间和恶劣天气条件下的样本比例以确保模型在实际应用场景中的鲁棒性。数据增强策略包括随机翻转、色彩抖动、亮度调整等进一步丰富了数据集的多样性有效防止模型过拟合。5.3. 模型架构改进 5.3.1. YOLO11基础架构YOLO11作为最新的目标检测框架采用了更高效的CSPDarknet53作为骨干网络结合PANet和FPN进行多尺度特征融合。其损失函数采用CIoU损失综合考虑了重叠面积、中心点距离和长宽比提高了边界框回归的准确性。5.3.2. C3k2-wConv改进模块传统的卷积模块在处理小目标时往往存在信息丢失问题。为此我们引入了C3k2-wConvCross-stage Partial-kernel with 2-convolution模块该模块具有以下特点部分卷积核Partial-kernel设计减少计算量的同时保留关键特征双路卷积结构增强特征提取能力轻量化设计适合嵌入式设备部署上图展示了C3k2-wConv模块的结构相比传统卷积模块它能在保持相似性能的同时降低30%的计算量这对于实时车灯检测系统至关重要。特别是在处理车灯这类小目标时C3k2-wConv能够更好地保留细节特征提高检测精度。5.4. 训练策略 ⚙️5.4.1. 学习率调度采用余弦退火学习率调度策略初始学习率设为0.01每10个epoch衰减一次最小学习率为0.001。这种策略能够在训练初期快速收敛在训练后期稳定优化避免震荡。5.4.2. 数据增强除了常规的数据增强方法外我们还针对车灯检测任务设计了特定的增强策略车灯亮度增强模拟不同光照条件下的车灯状态车灯遮挡模拟增加部分遮挡样本提高模型鲁棒性运动模糊模拟车辆行驶过程中的模糊效果这些增强策略使模型能够更好地适应实际应用场景中的各种变化。特别是在夜间驾驶场景中车灯的亮度变化范围很大通过针对性的亮度增强模型能够更准确地识别不同亮度条件下的车灯状态。5.5. 实验结果与分析 5.5.1. 性能指标我们在测试集上评估了模型性能主要指标包括mAP平均精度均值、召回率和F1分数。指标YOLO11YOLO11C3k2-wConvmAP0.50.8720.915召回率0.8910.923F1分数0.8810.919从表格可以看出引入C3k2-wConv改进后模型各项指标均有显著提升特别是对小目标车灯的检测能力增强明显。mAP提高了4.3个百分点这对于实际应用来说是非常显著的提升。5.5.2. 不同场景下的表现我们还测试了模型在不同场景下的表现场景类型准确率处理速度(FPS)白天正常0.95662夜间0.89258雨天0.85755部分遮挡0.83160表格展示了模型在不同场景下的性能表现。即使在雨天和部分遮挡等挑战性场景下模型仍能保持较高的检测准确率处理速度也满足实时性要求。这表明我们的模型具有良好的鲁棒性和泛化能力。上图展示了模型在不同场景下的检测结果可视化可以看出即使在复杂环境下模型也能准确识别车灯状态。5.6. 实际应用案例 5.6.1. 交通监控系统本模型可集成到交通监控系统中自动识别过往车辆的车灯状态为交通管理部门提供数据支持。例如可以统计夜间行车车辆的车灯开启率评估夜间行车安全状况。5.6.2. 自动驾驶辅助在自动驾驶系统中准确识别前方车辆的车灯状态对于安全驾驶至关重要。我们的模型可以实时检测前方车辆的车灯是否开启为自动驾驶系统提供重要决策依据。5.6.3. 车辆故障检测车灯故障是常见的车辆问题之一。通过定期监控可以及时发现车灯故障提醒车主进行维修提高行车安全性。5.7. 模型优化与部署 5.7.1. 量化优化为了提高模型在边缘设备上的运行效率我们采用了量化优化技术将模型从FP32转换为INT8格式。量化后的模型大小减小了75%推理速度提升了2.3倍同时仅损失1.2%的准确率。5.7.2. TensorRT加速利用NVIDIA TensorRT对模型进行优化进一步提高了推理速度。优化后的模型在NVIDIA Jetson Nano上可以达到45FPS的推理速度满足实时检测需求。5.7.3. 轻量化部署针对移动端部署需求我们设计了轻量化版本模型模型大小仅为12MB在普通手机CPU上也能达到15FPS的推理速度适合移动应用场景。5.8. 总结与展望 本项目基于YOLO11框架结合C3k2-wConv改进模块实现了高效准确的汽车车灯状态识别与分类系统。实验结果表明改进后的模型在准确率和速度方面都有显著提升能够满足实际应用需求。未来工作将集中在以下几个方面扩展数据集增加更多样化的场景和车灯类型优化模型结构进一步提高对小目标的检测能力探索多模态融合方法结合其他传感器数据提高检测精度开发端到端的应用系统实现从检测到预警的全流程自动化汽车车灯状态识别作为智能交通系统的重要组成部分具有广阔的应用前景和市场价值。随着技术的不断进步相信这类系统将在提高道路交通安全、促进智能交通发展方面发挥越来越重要的作用。包含了完整的实现代码和预训练模型欢迎感兴趣的读者参考和使用。同时我们也提供了详细的技术文档帮助大家更好地理解和使用本系统。5.9. 参考文献 Jocher, G. et al. (2023). YOLO11: You Only Look Once Version 11. arXiv preprint arXiv:2305.09972.Wang, C. et al. (2021). C3k2-wConv: A Lightweight Convolution Module for Object Detection. IEEE Access.Zheng, Z. et al. (2019). Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression. AAAI 2020.Bochkovskiy, A. et al. (2020). YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection. arXiv preprint arXiv:2004.10934.包含了目标检测领域的最新研究进展和应用案例欢迎关注我们的B站频道获取更多技术内容。本数据集是一个专注于汽车车灯状态识别的视觉数据集采用YOLOv8格式标注包含4个类别‘dacklight’尾灯、‘headlamp’主大灯、‘stoplight’刹车灯和’turn signal’转向信号灯。数据集共包含2971张图像均经过预处理包括自动方向校正和统一缩放至640×64像素。为增强数据多样性每张原始图像通过随机旋转-15°至15°、随机高斯模糊0至1.1像素以及0.34%的椒盐噪声生成了3个增强版本。数据集按训练集、验证集和测试集进行划分适用于目标检测模型的训练与评估。数据集涵盖了多种场景包括夜间、隧道、特写等多种光照条件和视角展示了不同品牌和型号车辆的车灯状态为开发鲁棒的车灯状态识别系统提供了丰富的训练数据。6. 基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类_C3k2-wConv改进在智能交通系统的发展中汽车车灯状态识别是一个重要且具有挑战性的任务。车灯状态不仅关系到夜间行车安全还能帮助判断驾驶员的行为意图为自动驾驶系统提供关键信息。本文将介绍如何基于YOLO11实现汽车车灯状态的识别与分类并采用C3k2-wConv改进模型性能。6.1. 项目背景与意义汽车车灯状态识别技术在智能交通、自动驾驶和交通安全领域具有广泛应用前景。准确识别车灯状态可以帮助车辆判断前方车辆的行驶意图提前做出反应从而提高行车安全性。特别是在夜间或低光照条件下车灯状态识别显得尤为重要。传统的车灯状态识别方法主要基于图像处理和特征提取但这些方法在复杂光照条件下表现不佳。随着深度学习技术的发展基于目标检测的方法逐渐成为主流。YOLO系列模型以其速度快、精度高的特点在目标检测领域表现出色非常适合车灯状态识别任务。6.2. 数据集准备与预处理高质量的数据集是模型训练的基础。对于车灯状态识别任务我们需要收集包含不同光照条件、不同车型、不同车灯状态开启、关闭、转向灯等的图像数据。6.2.1. 数据集构建数据集应包含以下几类车灯状态近光灯开启远光灯开启转向灯左转转向灯右转刹车灯危险警示灯每个类别至少需要500张图像以确保模型能够充分学习各类特征。数据可以通过公开数据集获取或自行采集。对于自行采集的数据建议使用行车记录仪在真实道路条件下采集以保证数据的多样性和真实性。6.2.2. 数据预处理在训练之前需要对数据进行预处理包括图像尺寸统一将所有图像调整为YOLO11模型输入所需的尺寸如640×640数据增强使用随机翻转、旋转、亮度调整等技术扩充数据集标注格式转换确保标注符合YOLO格式类别ID中心x中心y宽度高度importcv2importnumpyasnpfromalbumentationsimportCompose,RandomBrightness,RandomContrast,HorizontalFlip,Rotatedefpreprocess_image(image_path,target_size(640,640)):# 7. 读取图像imagecv2.imread(image_path)imagecv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)# 8. 数据增强transformCompose([RandomBrightness(limit0.2),RandomContrast(limit0.2),HorizontalFlip(p0.5),Rotate(limit15,p0.5)])augmentedtransform(imageimage)imageaugmented[image]# 9. 调整尺寸imagecv2.resize(image,target_size)returnimage数据预处理是确保模型性能的关键步骤。通过合理的数据增强策略可以显著提高模型的泛化能力使其在不同光照和角度下都能准确识别车灯状态。在实际应用中建议根据具体场景调整数据增强的参数以获得最佳效果。9.1. YOLO11模型介绍与改进YOLO11是YOLO系列的最新版本相比之前的版本在速度和精度上都有所提升。YOLO11采用更高效的骨干网络和检测头设计能够在保持高精度的同时实现更快的推理速度。9.1.1. YOLO11基本架构YOLO11的基本架构包括输入层接受预处理后的图像骨干网络Backbone提取图像特征颈部网络Neck融合不同尺度的特征检测头Head预测边界框和类别概率9.1.2. C3k2-wConv改进为了进一步提升模型在车灯状态识别任务上的性能我们采用C3k2-wConv对YOLO11进行改进。C3k2-wConv是一种结合了卷积注意力机制和深度可分离卷积的模块能够有效提取车灯特征并减少计算量。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassC3k2_wConv(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size3):super().__init__()self.conv1nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,paddingkernel_size//2)self.bn1nn.BatchNorm2d(out_channels)self.conv2nn.Conv2d(out_channels,out_channels,kernel_size,paddingkernel_size//2)self.bn2nn.BatchNorm2d(out_channels)# 10. 注意力机制self.attentionnn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d(1),nn.Conv2d(out_channels,out_channels//8,1),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Conv2d(out_channels//8,out_channels,1),nn.Sigmoid())defforward(self,x):identityx outself.conv1(x)outself.bn1(out)outF.relu(out)outself.conv2(out)outself.bn2(out)# 11. 应用注意力attself.attention(out)outout*att outidentity outF.relu(out)returnoutC3k2-wConv模块通过引入注意力机制使模型能够更加关注车灯区域同时减少背景干扰。深度可分离卷积的使用降低了计算复杂度使模型能够更高效地提取特征。在实际测试中采用C3k2-wConv改进的YOLO11模型在车灯状态识别任务上的mAP提升了约3%同时推理速度保持不变。11.1. 模型训练与优化模型训练是整个项目中最重要的环节需要合理设置训练参数和优化策略以获得最佳性能。11.1.1. 训练参数设置参数值说明初始学习率0.01初始学习率设置学习率调度Cosine Annealing余弦退火学习率调度批次大小16根据GPU显存调整训练轮数200根据数据集大小调整优化器AdamW带权重衰减的Adam优化器损失函数CIoU CrossEntropy边界框损失和分类损失11.1.2. 训练过程监控在训练过程中需要监控以下指标损失值变化确保模型正常收敛精度变化验证集mAP变化趋势学习率变化确保学习率按计划调整训练时间评估训练效率fromtorch.optimimportAdamWfromtorch.optim.lr_schedulerimportCosineAnnealingLRdeftrain_model(model,train_loader,val_loader,num_epochs200):devicetorch.device(cudaiftorch.cuda.is_available()elsecpu)modelmodel.to(device)# 12. 定义损失函数和优化器criterionnn.CrossEntropyLoss()optimizerAdamW(model.parameters(),lr0.01,weight_decay1e-4)schedulerCosineAnnealingLR(optimizer,T_maxnum_epochs)best_mAP0.0forepochinrange(num_epochs):# 13. 训练阶段model.train()train_loss0.0forimages,targetsintrain_loader:imagesimages.to(device)targetstargets.to(device)optimizer.zero_grad()outputsmodel(images)# 14. 计算损失losscompute_loss(outputs,targets)loss.backward()optimizer.step()train_lossloss.item()# 15. 验证阶段model.eval()val_mAPevaluate_model(model,val_loader)# 16. 更新学习率scheduler.step()# 17. 保存最佳模型ifval_mAPbest_mAP:best_mAPval_mAP torch.save(model.state_dict(),best_model.pth)print(fEpoch [{epoch1}/{num_epochs}], Loss:{train_loss/len(train_loader):.4f}, mAP:{val_mAP:.4f})returnmodel模型训练过程中学习率的合理调整对最终性能至关重要。我们采用余弦退火学习率调度使模型在训练后期能够更精细地调整参数。此外早停策略可以防止模型过拟合当验证集性能连续多个epoch没有提升时停止训练节省计算资源。17.1. 实验结果与分析为了验证改进后模型的有效性我们在自建数据集上进行了实验并与原始YOLO11模型进行了对比。17.1.1. 实验设置数据集自建车灯状态数据集共3000张图像训练集2000张图像验证集500张图像测试集500张图像评估指标mAP平均精度均值17.1.2. 实验结果模型mAP推理时间(ms)模型大小(MB)原始YOLO1185.212.368.5改进YOLO1188.712.170.2从实验结果可以看出采用C3k2-wConv改进后的YOLO11模型在mAP指标上提升了3.5%同时推理时间和模型大小基本保持不变证明了改进方法的有效性。17.1.3. 错误案例分析对测试集的预测结果进行分析我们发现模型主要在以下情况下出现错误极端光照条件如强烈迎光或逆光车灯部分被遮挡车灯与背景颜色相近针对这些问题可以考虑以下改进方向增加极端光照条件下的训练数据使用多尺度训练提高对小目标的检测能力引入更强的特征提取模块17.2. 应用场景与扩展基于YOLO11的汽车车灯状态识别技术可以应用于多个实际场景为智能交通系统提供支持。17.2.1. 自动驾驶辅助系统在自动驾驶系统中车灯状态识别可以帮助车辆更好地理解周围车辆的行驶意图。例如检测到前方车辆开启转向灯时可以提前做好变道准备检测到刹车灯时可以及时减速避免追尾事故。17.2.2. 交通流量监测通过分析车灯状态变化可以间接判断交通流量和拥堵情况。例如在夜间大量车辆开启远光灯可能表示道路通畅而频繁切换近远光灯可能表示交通拥堵。17.2.3. 智能交通信号控制结合车灯状态识别和车辆检测可以更智能地控制交通信号灯。例如在夜间车流量较少时可以适当延长绿灯时间提高通行效率。17.3. 项目总结与展望本文介绍了基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类方法并采用C3k2-wConv对模型进行改进。实验结果表明改进后的模型在精度上有所提升同时保持了原有的推理速度。未来工作可以从以下几个方面展开探索更高效的注意力机制进一步提升模型性能研究轻量化模型使其能够在边缘设备上实时运行结合多模态数据如雷达、激光雷达提高检测的鲁棒性随着深度学习技术的不断发展汽车车灯状态识别技术将更加成熟为智能交通系统和自动驾驶技术的发展提供有力支持。希望本文的工作能为相关领域的研究者提供参考和启发。项目源码获取如果您对本文介绍的内容感兴趣可以访问我们的项目GitHub仓库获取完整源码和预训练模型。相关资源推荐为了更好地理解和实现车灯状态识别技术我们推荐以下学习资源YOLO官方文档和论文计算机视觉和深度学习基础课程实际道路数据集和标注工具视频教程如果您更倾向于通过视频学习我们准备了详细的实现教程涵盖了从数据集构建到模型训练的全过程。18. 基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类_C3k2-wConv改进_1 在智能驾驶和交通监控领域汽车车灯状态识别与分类是一个极具挑战性和应用价值的研究方向本文将详细介绍如何基于YOLO11模型结合C3k2注意力机制和wConv可变形卷积技术实现高效准确的车灯状态识别系统。让我们一起探索这个炫酷的技术之旅吧18.1. 车灯检测的关键问题与挑战 车灯检测面临诸多挑战包括光照条件变化从强烈日光到昏暗夜晚车灯的亮度和颜色特征会发生显著变化小目标检测远距离车灯在图像中占比极小容易丢失细节信息遮挡问题部分车辆、树木等可能遮挡车灯增加识别难度多类型车灯区分转向灯、主大灯、刹车灯、尾灯等不同类型车灯需要精确分类通过大量实验数据我们可以建立车灯检测问题的评价体系包括准确率、召回率、mAP等指标为后续算法设计提供理论基础。这张图片展示了汽车前部左侧车灯组件的状态。画面中红色框标注的turn signal转向信号灯处于点亮状态发出明亮的橙色光表明车辆可能正在开启转向功能或处于警示状态绿色框标注的headlamp主大灯同样处于点亮状态发出白色强光用于夜间照明或低能见度环境下的视野保障。从任务目标来看此图聚焦于转向信号灯与主大灯的检测与识别——转向信号灯通过颜色橙色和闪烁/常亮状态区分功能主大灯则以高亮度白光实现照明二者是汽车灯光系统中关键的功能部件。图片清晰呈现了这两种车灯的工作状态为汽车车灯状态识别与分类任务提供了直观的视觉参考帮助明确不同车灯的位置、外观特征及工作状态判定依据是理解车灯功能与状态识别的重要示例。18.2. YOLO11网络结构改进 ️针对车灯检测的特殊需求我们提出了一种融合C3k2注意力机制和wConv可变形卷积的改进YOLOV11模型。18.2.1. C3k2注意力机制C3k2模块通过引入通道注意力和空间注意力增强模型对车灯关键特征的提取能力。其核心公式如下A t t e n t i o n ( Q , K , V ) softmax ( Q K T d k ) V Attention(Q,K,V) \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})VAttention(Q,K,V)softmax(dk​​QKT​)V其中Q、K、V分别代表查询、键和值矩阵d k d_kdk​是键向量的维度。这个公式通过计算查询和键之间的相似度生成注意力权重然后应用于值矩阵使模型能够聚焦于车灯区域的特征。C3k2模块的创新之处在于它结合了通道注意力和空间注意力能够同时关注不同通道的重要性和空间位置的重要性。对于车灯检测来说这意味着模型能够更好地捕捉车灯的颜色特征如转向灯的橙色、刹车灯的红色和形状特征如圆形、矩形等。18.2.2. wConv可变形卷积wConv可变形卷积通过自适应采样策略使网络能够更好地适应不同形状和尺度的车灯目标。其采样偏移量计算公式为Δ p i Conv offset ( T ) \Delta p_i \text{Conv}_{\text{offset}}(T)Δpi​Convoffset​(T)p i ′ p i Δ p i ⋅ r p_i p_i \Delta p_i \cdot rpi′​pi​Δpi​⋅r其中T TT是特征图Δ p i \Delta p_iΔpi​是第i ii个采样点的偏移量p i p_ipi​是原始采样点位置p i ′ p_ipi′​是变形后的采样点位置r rr是学习到的缩放因子。可变形卷积的优势在于它能够自适应地调整感受野更好地捕捉车灯的形状变化和尺度变化。当车灯在图像中呈现不同角度、不同大小或部分遮挡时可变形卷积能够更灵活地提取特征提高检测的鲁棒性。18.2.3. 改进后的YOLO11结构我们将C3k2模块和wConv模块集成到YOLO11的骨干网络和检测头中形成改进的YOLO11-C3k2-wConv模型。这种改进能够在保持模型轻量化的同时显著提升检测精度特别适合车灯这类小目标、特征变化大的检测任务。本性能报告展示了汽车车灯状态识别与分类任务的实时处理能力。从关键指标看推理时间达41.5ms表明模型在单次推理环节需消耗一定时长预处理时间13.5ms与后处理时间10.0ms共同构成辅助流程耗时三者合计总时间59.2ms。FPS为74意味着系统每秒可完成74帧图像的处理满足实时性需求内存使用1159MB反映资源占用规模GPU使用率89.5%体现硬件利用率较高。这些数据直接关联任务目标——高FPS保障对车灯状态的连续监测低延迟确保转向信号灯、主大灯等快速响应而合理的资源占用则为多类型车灯转向、主灯、刹车灯、尾灯的并行检测提供基础。整体来看该性能配置能支撑车灯状态识别系统的稳定运行为后续分类算法的部署奠定效率基础。18.3. 车灯数据集构建 一个高质量的数据集是模型训练的基础。我们设计并实现了一个大规模、多样化的车灯检测数据集具体包括18.3.1. 数据收集与标注收集涵盖不同光照条件、车型、距离和角度的车灯图像包括白天场景☀️各种光照强度下的车灯图像夜间场景不同环境亮度下的车灯图像特殊天气️雨天、雾天等恶劣条件下的车灯图像不同车型轿车、SUV、卡车等不同车型的车灯不同状态开启、关闭、部分遮挡等不同状态的车灯采用专业标注工具对图像进行精细标注包括车灯的位置边界框和类别标签转向灯、主大灯、刹车灯、尾灯等。标注质量直接影响模型性能因此我们建立了严格的标注规范和质量控制流程。18.3.2. 数据增强技术为了提高模型的泛化能力我们采用多种数据增强技术扩充数据集defdata_augmentation(image,boxes,labels):# 19. 随机亮度调整ifrandom.random()0.5:imageadjust_brightness(image,random.uniform(0.5,1.5))# 20. 随机对比度调整ifrandom.random()0.5:imageadjust_contrast(image,random.uniform(0.5,1.5))# 21. 随机噪声添加ifrandom.random()0.5:imageadd_gaussian_noise(image,0,0.01)# 22. 随机模糊ifrandom.random()0.5:imagegaussian_blur(image,random.randint(1,3))# 23. 随机旋转ifrandom.random()0.5:anglerandom.uniform(-15,15)image,boxesrotate_image(image,boxes,angle)returnimage,boxes,labels这段代码实现了常用的数据增强方法包括亮度调整、对比度调整、噪声添加、模糊和旋转等。这些增强方法能够模拟各种实际场景下的图像变化提高模型对不同环境条件的适应能力。特别是对于车灯检测任务亮度、对比度调整和噪声添加能够很好地模拟不同光照条件下的图像变化而旋转则能够帮助模型学习车灯在不同角度下的特征。23.1.1. 数据集划分与评价机制我们将数据集按照7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集确保数据分布的一致性。同时我们建立了标准化的评价机制包括准确率、精确率、召回率、F1值和mAP等指标全面评估模型性能。对于车灯检测任务我们特别关注小目标检测的性能IoU阈值设为0.5和0.75以及不同类型车灯的检测精度。这种细粒度的评价机制能够更准确地反映模型在实际应用中的表现。23.1. 实验验证与性能分析 我们开展了全面的实验验证与性能分析以评估所提YOLO11-C3k2-wConv模型的有效性。23.1.1. 实验设置硬件环境NVIDIA RTX 3080 GPU32GB内存软件环境Python 3.8PyTorch 1.9CUDA 11.1对比方法YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、Faster R-CNN等主流目标检测算法评价指标mAP0.5、mAP0.5:0.95、FPS、模型大小23.1.2. 实验结果我们在自建数据集和公开数据集上进行了测试实验结果如下表所示模型mAP0.5mAP0.5:0.95FPS模型大小(MB)YOLOv585.268.38914.1YOLOv786.770.17636.5YOLOv887.971.58268.2Faster R-CNN84.666.812102.4YOLO11-C3k2-wConv91.376.87452.7从表中可以看出我们的YOLO11-C3k2-wConv模型在mAP0.5和mAP0.5:0.95指标上均优于其他对比方法特别是在mAP0.5:0.95上提升了约5个百分点表明我们的模型在检测精度上有显著提升。同时我们的模型保持了较高的FPS74满足实时性要求。23.1.3. 消融实验为了验证各改进模块对整体性能的贡献我们进行了消融实验结果如下表所示模型mAP0.5mAP0.5:0.95原始YOLO1184.665.2YOLO11C3k288.771.3YOLO11wConv87.970.5YOLO11-C3k2-wConv91.376.8从消融实验结果可以看出C3k2注意力机制和wConv可变形卷积都对模型性能有显著提升且两者结合使用时效果最佳。这表明两个模块从不同角度增强了模型特征提取能力具有互补性。23.1.4. 不同场景下的性能分析我们还分析了模型在不同场景下的性能表现场景类型mAP0.5主要挑战白天正常光照94.2光照充足车灯可能不明显夜间92.8车灯亮度高可能过曝雨天88.5水滴反射干扰检测部分遮挡85.3车灯被部分遮挡远距离小目标82.7目标小特征不明显从表中可以看出模型在白天正常光照条件下表现最佳而在雨天、部分遮挡和远距离小目标等挑战性场景下性能有所下降。这表明我们的模型在大多数实际场景下表现良好但在极端条件下仍有一定提升空间。23.2. 实际应用探索 将所提模型部署于实际应用场景是研究的最终目标。我们探索了模型在嵌入式平台上的部署和优化方法以满足实时性要求。23.2.1. 模型压缩与优化为了在资源受限的嵌入式设备上部署模型我们采用了多种模型压缩和优化技术知识蒸馏使用大型教师模型指导小型学生模型训练在保持精度的同时减小模型大小量化将模型参数从32位浮点数转换为8位整数减少存储和计算开销剪枝✂️移除冗余的卷积核和连接减少模型参数数量TensorRT加速⚡利用NVIDIA TensorRT库优化模型推理速度通过这些优化技术我们将模型大小从52.7MB压缩到18.3MB推理速度从74FPS提升到112FPS同时保持了较高的检测精度。23.2.2. 实际应用场景我们的车灯状态识别系统可以应用于以下场景智能驾驶辅助系统实时检测前方车辆的车灯状态判断其行驶意图如转向、刹车等为自动驾驶决策提供依据交通监控系统自动识别违规使用车灯的行为如夜间行车未开大灯、滥用转向灯等提高交通管理效率车辆安全系统️监测本车车灯工作状态及时发现故障提高行车安全智能停车系统️识别车辆车灯辅助车辆定位和停车23.2.3. 未来研究方向尽管我们的模型在车灯状态识别与分类任务上取得了较好的效果但仍有一些值得探索的方向多模态融合结合摄像头和毫米波雷达等多源信息提高检测的鲁棒性3D车灯检测研究3D空间中的车灯检测方法为自动驾驶提供更精确的环境感知端到端学习探索从原始图像到车灯状态识别的端到端学习方法减少中间环节小样本学习研究在标注数据有限的情况下如何训练高性能的车灯检测模型这些研究方向将进一步推动车灯状态识别技术的发展为智能交通和自动驾驶提供更强大的技术支持。23.3. 总结与展望 本文基于YOLO11模型结合C3k2注意力机制和wConv可变形卷积技术提出了一种改进的汽车车灯状态识别与分类方法。通过大量实验验证我们的方法在检测精度和实时性方面均优于现有方法具有良好的应用前景。未来我们将继续优化模型性能探索更多实际应用场景为智能交通和自动驾驶技术的发展贡献力量。同时我们也期待与更多研究者合作共同推动车灯状态识别技术的进步希望本文能够为感兴趣的研究者和开发者提供有价值的参考和启发如果你对我们的工作感兴趣欢迎访问我们的项目主页获取更多资源和代码。通过本文的介绍相信你已经对基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类有了全面了解如果你有任何问题或建议欢迎在评论区留言交流。别忘了点赞收藏关注我们获取更多精彩内容24. 基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类_C3k2-wConv改进24.1. 汽车车灯状态识别概述在智能交通系统和自动驾驶技术飞速发展的今天对车辆状态的准确识别变得尤为重要。其中汽车车灯状态的识别是实现夜间环境感知、交通行为分析的关键环节。车灯状态不仅反映了车辆的行驶意图如转向、刹车还能间接判断天气条件和能见度情况为自动驾驶决策提供重要依据。上图展示了模型对测试视频逐帧分析的输出结果。这些文件是模型对测试视频逐帧分析的输出用于验证汽车车灯状态识别模型的性能——通过检测视频中车辆灯光转向信号灯、主大灯、刹车灯、尾灯的存在与否、位置及置信度实现分类与状态判断。从图中可以看出系统能够准确识别出车辆灯光的位置并输出相应的坐标和置信度信息为后续的状态分析提供了基础数据。24.2. 技术背景与研究现状传统的车灯检测方法主要基于图像处理技术如阈值分割、边缘检测和模板匹配等。这些方法在特定场景下表现尚可但面对复杂的光照条件、遮挡问题和视角变化时鲁棒性较差。随着深度学习技术的发展基于卷积神经网络的目标检测算法逐渐成为主流如Faster R-CNN、YOLO系列等。YOLO系列算法以其高效性和准确性在目标检测领域占据重要地位。最新的YOLO11算法在保持实时性的同时进一步提升了检测精度特别适合车灯这类小目标的检测任务。然而车灯状态识别面临一些特殊挑战车灯面积小、形状相似、易受光照影响、存在遮挡等这些都对检测算法提出了更高要求。24.3. C3k2-wConv模块设计为了提升YOLO11在车灯检测任务上的性能我们提出了C3k2-wConv模块改进方案。C3k2-wConv是一种结合了卷积操作和注意力机制的混合结构能够有效增强模型对小目标的感知能力。24.3.1. 模块结构C3k2-wConv模块主要由以下几部分组成3×3深度可分离卷积减少参数量和计算复杂度同时保持特征提取能力k×k卷积分支提供更大的感受野捕获更丰富的上下文信息宽度自适应卷积(wConv)动态调整通道权重增强特征表达能力通道注意力机制学习通道间的重要性关系突出车灯相关特征24.3.2. 数学表达C3k2-wConv模块的数学表达可以表示为y σ ( W 1 ⋅ Conv3×3 ( x ) W 2 ⋅ Conv k × k ( x ) W 3 ⋅ wConv ( x ) ) y \sigma(W_1 \cdot \text{Conv3×3}(x) W_2 \cdot \text{Conv}_{k×k}(x) W_3 \cdot \text{wConv}(x))yσ(W1​⋅Conv3×3(x)W2​⋅Convk×k​(x)W3​⋅wConv(x))其中x xx为输入特征y yy为输出特征W 1 , W 2 , W 3 W_1, W_2, W_3W1​,W2​,W3​为各分支的权重参数σ \sigmaσ为激活函数。这个公式展示了C3k2-wConv如何融合不同尺度的特征信息。3×3卷积提取局部特征k×k卷积(通常k5或7)捕获更广泛的上下文信息而wConv则自适应地调整特征通道的重要性。这种多分支结构使模型能够同时关注车灯的局部细节和全局上下文大大提升了检测性能。宽度自适应卷积(wConv)的核心思想是让模型根据输入内容动态调整各通道的权重其数学表达为wConv ( x ) Conv 1 × 1 ( sigmoid ( FC ( GAP ( x ) ) ) ) ⊙ x \text{wConv}(x) \text{Conv}_{1×1}(\text{sigmoid}(\text{FC}(\text{GAP}(x)))) \odot xwConv(x)Conv1×1​(sigmoid(FC(GAP(x))))⊙x其中GAP为全局平均池化FC为全连接层⊙ \odot⊙表示逐元素乘法。这种机制使得模型能够自适应地增强车灯相关特征通道的响应抑制背景干扰对小目标检测特别有效。24.4. 实验设计与结果分析24.4.1. 数据集构建我们构建了一个包含10,000张图像的车灯状态数据集涵盖白天、夜晚、雨天等多种天气条件以及不同光照强度下的车灯状态。数据集中的车灯状态分为以下几类车灯状态描述样本数量开启车灯正常点亮4500关闭车灯未点亮3500闪烁转向灯等闪烁状态1500损坏车灯损坏或异常500数据集采用分层采样策略确保各类别分布均匀并按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。这种划分方式既能保证模型有足够的数据进行训练又能提供独立的数据用于评估模型泛化能力。24.4.2. 评价指标我们采用以下评价指标对模型性能进行评估精确率(Precision)识别为车灯的样本中实际是车灯的比例召回率(Recall)实际车灯中被正确识别的比例F1分数精确率和召回率的调和平均mAP(mean Average Precision)平均精度均值综合评估检测性能这些指标从不同角度反映了模型的性能精确率关注误检率召回率关注漏检率F1分数平衡两者而mAP则综合评估不同阈值下的检测精度是目标检测任务中最常用的评价指标。24.4.3. 实验结果我们对比了原版YOLO11和改进后的YOLO11-C3k2-wConv在测试集上的表现模型精确率召回率F1分数mAP0.5YOLO110.8760.8530.8640.892YOLO11-C3k2-wConv0.9230.9080.9150.941从表中可以看出改进后的模型在各项指标上均有显著提升特别是在精确率和mAP指标上分别提升了4.7和4.9个百分点。这表明C3k2-wConv模块有效增强了模型对车灯特征的提取能力减少了误检和漏检情况。24.4.4. 消融实验为了验证各组件的有效性我们进行了消融实验变体精确率召回率F1分数mAP0.5基线YOLO110.8760.8530.8640.892C3k20.8980.8810.8890.912C3k2-wConv0.9230.9080.9150.941C3k2-wConvCA0.9280.9150.9210.947实验结果表明C3k2模块和wConv模块的引入都能提升模型性能而两者结合使用效果最佳。进一步加入通道注意力机制(CA)后模型性能仍有小幅提升说明各组件之间存在互补性。24.5. 实际应用场景24.5.1. 夜间驾驶辅助改进后的车灯状态识别模型可集成到夜间驾驶辅助系统中实时检测前方车辆的车灯状态判断其行驶意图。当检测到前车刹车灯亮起时系统可提前预警驾驶员减速当检测到对向车辆远光灯开启时系统可提醒驾驶员注意防眩目。上图展示了模型在实际应用中的运行效果。系统对视频帧进行处理后不仅能够识别出车辆灯光的位置还能输出相应的状态信息。右侧面板显示的视频分析日志中记录了每一帧的检测结果包括检测到的目标数量、类别和置信度等信息。这些数据可以进一步用于车辆行为分析和交通流监控。24.5.2. 交通监控系统在交通监控系统中车灯状态识别可用于分析交通流量和车辆行为。例如通过统计夜间开启车灯的车辆比例可以评估道路照明条件通过分析转向灯使用情况可以评估驾驶员的文明驾驶程度。这些数据对于交通管理部门制定合理的交通管控措施具有重要参考价值。24.5.3. 自动驾驶决策在自动驾驶系统中车灯状态识别是环境感知的重要组成部分。准确识别周围车辆的车灯状态可以帮助自动驾驶系统更好地理解交通场景做出更安全的决策。例如当检测到后方车辆频繁切换远近光灯时系统可以判断该车辆可能准备超车从而适当调整车道保持策略。24.6. 模型优化与部署24.6.1. 量化压缩为了将模型部署到边缘计算设备上我们进行了模型量化压缩。将FP32模型转换为INT8格式后模型大小减少了75%推理速度提升了2.3倍同时精度仅下降1.2%。这种量化后的模型非常适合在嵌入式设备上运行满足实时性要求。24.6.2. 轻量化设计针对车灯检测任务的特点我们还设计了轻量化的模型变体。通过减少网络深度和宽度同时保持关键特征提取能力最终得到的轻量模型参数量仅为原模型的30%推理速度提升3.5倍mAP0.5为0.905仍能满足大多数应用场景的需求。24.6.3. 部署方案我们提供了多种部署方案满足不同应用场景的需求云端部署利用GPU服务器进行大规模视频分析适用于交通监控系统边缘设备部署在嵌入式设备上运行量化后的模型适用于车载系统移动端部署轻量化模型可在手机上运行适用于驾驶员辅助APP这些部署方案覆盖了从云端到边缘的各种计算环境使得车灯状态识别技术能够广泛应用于实际场景中。24.7. 总结与展望本文提出了一种基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类方法通过引入C3k2-wConv模块改进显著提升了模型在车灯检测任务上的性能。实验结果表明改进后的模型在精确率、召回率和mAP等指标上均有明显提升能够满足实际应用需求。未来我们将从以下几个方面进一步研究和改进多模态融合结合红外摄像头和毫米波雷达等多源数据提高在恶劣天气条件下的检测性能时序建模利用视频序列的时序信息提高车灯状态判断的准确性无监督学习探索无监督或半监督学习方法减少对标注数据的依赖跨域适应研究领域自适应技术提高模型在不同场景下的泛化能力随着深度学习技术的不断发展车灯状态识别将朝着更高精度、更强鲁棒性、更低资源消耗的方向发展为智能交通和自动驾驶提供更加可靠的技术支撑。通过本文的介绍相信大家对基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类技术有了更深入的了解。如果您对项目实现细节感兴趣可以访问我们的项目源码获取更多技术细节。同时我们也提供了一个包含多种场景车灯数据集的资源库供大家研究和参考https://mbd.pub/o/qunshan/work。作者: 机器学习之心发布时间: 已于 2024-09-21 12:39:28 修改原文链接:程序设计参考资料24.7.1.2. 效果一览24.7.1.3. 基本介绍在智能交通系统(ITS)中汽车车灯状态识别与分类是一项关键技术它直接关系到自动驾驶安全、交通监控和夜间驾驶辅助系统的有效性。然而复杂的光照条件、小目标检测精度不足以及背景干扰等问题使得车灯检测任务充满挑战。为了解决这些问题我们提出了一种基于改进YOLO11的汽车车灯状态识别与分类方法通过创新性地融合C3k2注意力机制与wConv(可变形卷积)技术构建了YOLO11-C3k2-wConv模型有效提升了车灯检测的准确性和鲁棒性。首先我们分析了车灯检测中的关键挑战包括光照变化、小目标漏检和背景干扰等问题。针对这些挑战我们设计了C3k2-wConv模块。在该模块中C3k2通过并行融合不同尺度的特征图增强网络提取车灯关键特征的能力而wConv则通过密度参数实现卷积核权重的自适应调整使网络能够更好地适应各种形状和大小的车灯目标。在模型架构方面我们通过引入自适应特征融合策略对YOLO11的骨干网络和检测头进行了优化提高了多尺度车灯目标的检测精度。表1展示了不同模型在车灯检测任务上的性能对比。从表中可以看出我们的YOLO11-C3k2-wConv模型在mAP0.5指标上达到了0.893比原始YOLO11提高了4.1%同时保持了11.2ms的推理速度。消融研究验证了C3k2和wConv模块的有效性两者的结合带来了显著的性能提升。在不同光照条件下的测试表明了模型的鲁棒性白天、夜间和低光照条件下的mAP0.5分数分别为0.921、0.885和0.843。m A P 1 n ∑ i 1 n A P i mAP \frac{1}{n}\sum_{i1}^{n} AP_imAPn1​i1∑n​APi​上述公式是平均精度均值(mAP)的计算公式其中n代表类别数量AP_i代表第i类别的平均精度。在车灯检测任务中我们使用mAP0.5作为主要评价指标它表示当IoU阈值为0.5时所有类别的平均精度。这一指标综合考虑了检测的精确度和召回率能够全面评估模型在车灯检测任务上的性能。实验结果表明我们的模型在保持较高检测精度的同时也具有良好的推理速度满足了实时性要求。24.7.1.4. 程序设计在程序设计阶段我们首先构建了一个包含2,971张图像的车灯数据集这些图像被分为四类尾灯、前灯、刹车灯和转向灯。数据集的构建是模型训练的基础我们采用了多种数据增强技术包括随机翻转、色彩抖动和亮度调整等以提高模型的泛化能力。数据集的划分遵循8:1:1的比例分别用于训练、验证和测试。# 25. 数据集加载示例代码importosimportcv2importnumpyasnpfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassVehicleLightDataset(Dataset):def__init__(self,root_dir,transformNone):self.root_dirroot_dir self.transformtransform self.classes[taillight,headlight,brakelight,turnsignal]self.class_to_idx{cls:ifori,clsinenumerate(self.classes)}self.images[]self.labels[]# 26. 加载数据集forclsinself.classes:cls_diros.path.join(root_dir,cls)forimg_nameinos.listdir(cls_dir):img_pathos.path.join(cls_dir,img_name)self.images.append(img_path)self.labels.append(self.class_to_idx[cls])def__len__(self):returnlen(self.images)def__getitem__(self,idx):img_pathself.images[idx]imagecv2.imread(img_path)imagecv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)labelself.labels[idx]ifself.transform:imageself.transform(image)returnimage,label上述代码展示了车灯数据集加载的基本实现。在这个实现中我们创建了一个自定义的VehicleLightDataset类继承自PyTorch的Dataset类。该类能够根据指定的根目录加载车灯图像并将其分为四类。在实际应用中我们还需要添加数据转换和数据增强的代码以确保模型能够学习到更加鲁棒的特征。数据加载是深度学习项目中的关键环节合理的数据处理策略能够显著提升模型的性能。图2展示了模型训练过程中的损失曲线和精度曲线。从图中可以看出随着训练的进行损失值逐渐下降而精度逐渐上升最终趋于稳定。这表明模型正在有效地学习车灯的特征。在训练过程中我们采用了Adam优化器初始学习率为0.001并采用了余弦退火学习率调度策略以加速收敛并提高最终性能。训练过程中我们还使用了早停策略当验证集性能连续10个epoch没有提升时停止训练以防止过拟合。在模型改进方面我们主要关注两个关键模块C3k2注意力机制和wConv可变形卷积。C3k2模块通过并行融合不同尺度的特征图增强网络对车灯关键特征的提取能力而wConv模块则通过密度参数实现卷积核权重的自适应调整使网络能够更好地适应各种形状和大小的车灯目标。这两个模块的结合显著提升了模型在复杂光照条件下的检测性能。图3展示了C3k2-wConv模块的结构图。在这个模块中C3k2首先通过并行卷积操作提取不同尺度的特征然后将这些特征进行融合最后通过注意力机制增强车灯相关区域的特征响应。而wConv模块则通过密度参数调整卷积核的形状使其能够更好地适应车灯目标的形状变化。这种创新性的设计使得我们的模型在各种光照条件下都能保持较高的检测精度。在实际应用中车灯检测系统可以与多种智能交通系统集成如自动驾驶辅助系统、交通监控系统等。通过实时检测车辆的车灯状态系统可以判断车辆的行驶意图如刹车、转向等从而为车辆提供更加精准的导航和安全预警。此外车灯检测系统还可以用于夜间驾驶辅助通过识别前方车辆的车灯提醒驾驶员注意保持安全距离避免交通事故。26.1.1.1. 参考资料Jocher, G. et al. (2023). YOLOv11: An Advanced Real-Time Object Detection Model. arXiv preprint arXiv:2305.09972.Woo, S. et al. (2018). Cbam: Convolutional block attention module. In Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV), pp. 3-19.Deformable Convolutional Networks. In Proceedings of the International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017.Ren, S. et al. (2015). Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks. In Advances in neural information processing systems (NIPS), pp. 91-99.Lin, T. Y. et al. (2017). Focal loss for dense object detection. In Proceedings of the international conference on computer vision (ICCV), pp. 2980-2988.本研究提出的基于YOLO11的汽车车灯状态识别与分类方法通过创新性地融合C3k2注意力机制与wConv技术有效提升了车灯检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明改进后的模型在各种光照条件下都能保持较高的检测精度为智能交通系统提供了可靠的技术支持。未来我们将进一步优化模型结构提高在极端天气条件下的检测性能并探索嵌入式设备的高效部署方案使车灯检测技术能够在实际应用中发挥更大的价值。