摘要
本发明公开了一种适用于城市道路场景下遮挡车辆的目标检测方法，以解决无人驾驶、智能交通等领域由于各种遮挡导致的目标与背景混淆问题，从而提升目标检测精度。该方法基于YOLOv8网络，通过在主干网络引入混合注意力机制，增强了特征提取中的通道和空间信息捕捉能力；同时，在颈部网络加入多尺度特征自适应融合模块，通过跨层信息融合不同尺度的特征，提升网络的检测能力；并改进YOLOv8的上采样模块，采用动态层次化上采样策略，对输入特征进行动态分层采样，优化了特征的空间分辨率和语义表达能力。该方法有效提高了目标检测精度，减轻了遮挡物干扰，确保了高精度的同时实现了快速检测，特别适合在城市道路环境中进行自动驾驶系统的目标检测任务。
