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基于改进YOLOv8的风险目标识别模型
资料介绍
一、研究背景与意义
在公共安全、交通监管、工业生产等多个领域，风险目标的自动识别与预警已经成为保障生产安全、降低安全事故的核心技术需求。传统人工监控模式不仅需要投入大量人力成本，还存在反应滞后、漏检率高的问题，难以满足大规模、全天候的监控需求。随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的目标检测模型已经逐步替代传统方法，成为风险目标识别的主流技术方案。
YOLO系列模型作为单阶段目标检测算法的代表，凭借检测速度快、精度均衡的优势，已经广泛应用于各类实时目标检测场景。其中YOLOv8在继承前代模型优势的基础上，优化了 backbone 结构与检测头设计，在通用目标检测数据集上取得了优异的性能表现。但在风险目标识别的特定场景下，原始YOLOv8模型仍然存在诸多不足：一是风险目标往往存在尺度不一、小目标占比高的问题，原始模型对小目标特征提取能力不足，容易出现漏检；二是复杂背景下风险目标特征容易被背景噪声干扰，模型的特征辨识度不足，误检率偏高；三是原始模型的参数量较大，难以直接部署到边缘计算设备中，限制了模型在实际监控场景中的落地应用。
因此，针对风险目标识别的特定需求对YOLOv8模型进行改进，构建兼具高精度、高速度与轻量性的风险目标识别模型，对于提升风险预警的自动化水平、保障社会生产与公共安全具有重要的理论与实际应用价值。
二、YOLOv8基础模型原理概述
2.1 YOLOv8整体结构
YOLOv8是Ultralytics公司推出的新一代单阶段目标检测模型，整体结构可以分为四个核心部分：输入端、Backbone骨干网络、Neck特征融合网络、Detect检测头。
输入端采用Mosaic数据增强方法，将四张图像随机缩放、裁剪、拼接为一张图像，丰富了训练数据集，提升了模型对复杂背景的鲁棒性，同时降低了训练对批量大小的要求。此外还支持自适应锚框计算、自适应图像缩放等优化，提升了训练效率与模型泛化能力。
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