基于QARep-YOLOv8n的城市物联网车辆目标检测方法

来源：电子测量技术杂志2025年第8期北京时间：

作者：杨沙沙，徐新源

单位：1.西安交通工程学院中兴通信学院 西安 710300;2.陕西航天动力高科技股份有限公司 西安 710076

摘要：针对现有的方法在密集、遮挡以及小目标检测中存在的问题，本研究提出了一种用于城市道路场景中车辆检测的QARep-YOLOv8n算法。首先，本研究采用了一种Haar小波下采样模块来缓解传统跨步卷积或池化操作所导致的特征信息丢失的问题；其次，提出了一种批量正则化注意力模块和QARepC2f模块来提高YOLOv8的特征提取能力；最后，采用了NWD边界框损失和Slide分类损失来提高对于小目标以及遮挡目标的检出效果。在4个主流的车辆检测基准数据集上的广泛消融实验和验证实验表明，QARep-YOLOv8n相比于YOLOv8n，mAP分别提升了3.3%、3.2%、2.7%和1.5%，此外，本研究方法具有更显著的小目标、遮挡目标检测效果。

关键词：城市物联网;车辆目标检测;特征提取;损失函数

基金资助：陕西省教育厅科学研究计划项目（23JK0528）、西安交通工程学院中青年基金项目（2023KY-34）资助