基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测

本文档只有word版，所有PDF版本都为盗版，侵权必究基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测1.内容概要本文档主要探讨基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测方法。在当前交通监控、自动驾驶等应用中，小目标车辆的检测是一项重要的挑战。本文旨在通过结合先进的感知增强技术和多尺度融合策略，提高小目标车辆的检测准确性和效率。我们将介绍当前小目标车辆检测的背景和意义，然后分析现有的检测方法和存在的问题。我们将详细介绍感知增强技术，包括图像预处理、特征提取和识别算法等，以提高小目标车辆的可见性和识别精度。我们将探讨多尺度融合策略，包括如何结合不同尺度的信息以提高检测性能。还将涉及实验设计、数据收集、算法实现和性能评估等方面。我们将总结研究成果，并展望未来的研究方向，为相关领域的研究人员和技术人员提供参考。1.1研究背景随着科技的快速发展，汽车工业在追求高性能的同时，也带来了诸多问题。如何高效、准确地检测小目标车辆成为了当前研究的热点和难点。小目标车辆由于其体积小、遮挡严重等特点，给车辆检测带来了极大的挑战。传统的检测方法在面对小目标车辆时，往往会出现漏检、误检等问题，无法满足实际应用的需求。为了提高小目标车辆的检测性能，基于感知增强与多尺度融合的方法应运而生。这种方法综合了感知增强和多尺度融合的优势，通过改善图像质量、提高特征提取的准确性和鲁棒性，实现了对小目标车辆的有效检测。随着深度学习技术的发展，基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测方法在学术界和工业界得到了广泛关注和应用。本研究旨在深入探讨基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测方法，通过理论分析和实验验证，提高小目标车辆检测的准确性和鲁棒性，为智能交通系统的发展提供有力支持。1.2研究目的随着社会的发展和科技的进步，无人驾驶汽车已经成为未来交通领域的发展趋势。在实际应用中，小目标车辆检测是实现无人驾驶汽车的关键环节之一。传统的小目标车辆检测方法主要依赖于单一的感知技术，如基于特征提取的方法、基于深度学习的方法等。这些方法在面对复杂的道路环境和光照条件时，往往难以准确地识别和定位小目标车辆。为了解决这一问题，本研究旨在提出一种基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测方法，以提高检测的准确性和鲁棒性。感知增强技术通过引入更多的上下文信息，有助于提高目标检测的性能。语义分割可以将图像中的每个像素分配给一个特定的类别，从而为后续的目标检测提供更丰富的上下文信息。多尺度融合技术则利用不同尺度的特征图进行目标检测，从而提高检测的鲁棒性。本研究还将探索其他有效的感知增强和多尺度融合方法，以进一步提高小目标车辆检测的性能。1.3研究意义随着智能交通系统的发展，车辆检测作为其核心环节日益受到重视。针对小目标车辆的检测问题尤为关键，它不仅关系到道路监控的准确性，更涉及到智能交通系统的智能化程度及行车安全。基于感知增强与多尺度融合的方法对小目标车辆的检测具有重要的研究意义。安全性提升：对于小目标车辆的检测准确性提高，能够大幅度减少交通安全隐患。特别是在高速公路、城市拥堵路段等复杂环境下，准确识别小目标车辆对预防碰撞、保障行车安全至关重要。智能化进步：通过感知增强技术，如雷达、摄像头等传感器的融合应用，提高了车辆检测的智能化水平。结合多尺度融合策略，能够适应不同距离、不同角度下小目标车辆的尺寸变化，进一步提升了车辆检测的智能化和适应性。高效数据处理：随着大数据时代的到来，海量的交通数据需要高效、准确的算法进行处理。基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测方法能够满足这一需求，为智能交通系统的数据处理提供了强有力的技术支持。推动技术创新：小目标车辆检测的研究推动了一系列相关技术的创新和发展，如机器视觉、深度学习、传感器技术等。这些技术的融合与进步，将推动智能交通领域的整体技术升级。基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测研究不仅能够提高行车安全、推动智能化交通发展，还将促进相关技术的创新与进步。1.4国内外研究现状随着计算机视觉技术的快速发展，小目标车辆检测作为其重要的应用方向之一，在国内外均受到了广泛的关注。众多研究者致力于探索新的算法和技术，以提高小目标车辆检测的准确性和鲁棒性。针对小目标车辆检测的研究始于上世纪末期，早期的研究主要集中在图像处理和特征提取方面，如Otsu方法、背景减除等。随着深度学习技术的发展，研究者们开始尝试使用卷积神经网络（CNN）进行小目标车辆检测。RCNN系列算法通过区域提议网络（RPN）生成候选框，并利用CNN进行分类和回归，取得了较好的检测效果。MaskRCNN等先进算法进一步提升了小目标车辆检测的性能。小目标车辆检测的研究也取得了显著进展，随着深度学习技术的不断成熟和应用，国内研究者们在小目标车辆检测领域进行了大量深入的研究工作。SSD、YOLO等轻量级网络结构被广泛应用于小目标车辆检测任务中，有效提高了检测速度和准确性。针对复杂场景下的小目标车辆检测问题，研究者们还提出了多种方法和技术，如多尺度融合、感知增强等，进一步提升了小目标车辆检测的性能和实用性。小目标车辆检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，在国内外均得到了广泛关注和深入研究。随着技术的不断发展和创新，小目标车辆检测将面临更多的挑战和机遇。1.5本文结构本节首先介绍了小目标车辆检测的背景和意义，分析了现有方法在处理小目标车辆检测问题上的局限性，为后续研究提供了理论依据。本节回顾了国内外关于小目标车辆检测领域的研究进展，总结了现有方法的主要特点和不足之处，为本文的研究提供了参考。本节详细介绍了基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测方法的设计原理和实现细节，包括特征提取、模型设计、优化算法等方面的内容。本节对所提出的方法进行了实验验证，通过对比实验结果表明了本文方法在小目标车辆检测任务上的优越性和鲁棒性。本节对本文的工作进行了总结，并对未来的研究方向和可能的改进措施进行了展望，以期为该领域的研究和发展提供参考。2.感知增强技术随着智能交通系统的发展，车辆检测成为了其核心技术之一。对于小目标车辆的检测尤为关键，如路口行人闯红灯的情况等场景都需要准确而迅速的车辆检测作为保障。当前研究中已经有很多成熟的车辆检测技术，如感知增强技术和多尺度融合方法等。本文重点介绍基于感知增强技术的车辆检测方法。感知增强技术是近年来在车辆检测领域取得显著进展的关键技术之一。该技术主要利用先进的图像处理和深度学习技术来提升对车辆检测的感知能力。感知增强技术主要涵盖了以下几个方面：图像预处理:通过一系列算法优化输入图像的质量，包括去噪、对比度增强等，为后续的目标检测提供更为清晰的图像信息。特征提取:采用深度学习模型如卷积神经网络（CNN）进行特征提取，这些模型能够自动学习图像中的复杂特征，从而实现对车辆的有效识别。特别是在复杂环境下，如光照变化、遮挡等情况下，通过深度学习的特征提取技术，可以更好地提取出车辆的独特特征。感知融合:结合多种传感器数据（如雷达、激光雷达等），通过数据融合技术提高车辆检测的准确性和鲁棒性。这种方法不仅弥补了单一传感器在车辆检测中的不足，还能在各种环境条件下实现更为准确的车辆检测。目标跟踪与识别:通过结合目标跟踪算法和深度学习模型，实现对车辆的持续跟踪和准确识别。即使车辆部分遮挡或经过其他干扰因素时，该技术也能有效地对目标进行识别。深度学习模型的优化:针对车辆检测任务的特点，对现有的深度学习模型进行优化和改进，提高对小目标车辆的检测能力。通过改进模型的锚框机制、引入注意力机制等方法，提高模型对小目标的敏感度和准确性。通过迁移学习等技术将预训练模型应用于车辆检测任务中，进一步提升模型的性能。此外还可以通过设计轻量级的网络结构来满足实际应用中对实时性和计算资源的需求。2.1目标检测中的感知增强在目标检测领域，感知增强技术是指通过一系列图像处理算法来提升小目标物体在复杂背景下的可检测性和辨识度。这一过程旨在扩大目标与背景之间的对比度，使得原本难以辨认的小目标变得更加清晰可见。通过采用感知增强技术，系统能够识别和定位更小的目标，这对于安全监控、自动驾驶以及智能交通系统等应用场景至关重要。我们利用直方图均衡化技术来增强图像的对比度，使得小目标物体更容易从背景中分离出来。这种方法通过调整像素值的分布，使得较亮的区域更加明亮，较暗的区域更加暗淡，从而增加了目标物体的视觉显著性。我们引入了自适应阈值技术，根据每个像素点周围的像素值分布动态地设置检测阈值。这一步骤有效地减少了噪声对目标检测的影响，提高了算法对小目标物体的检测精度。为了进一步突出小目标物体，我们在检测结果中加入了形状约束。通过对目标轮廓的精确跟踪，我们确保了检测到的小目标物体具有规则的形状特征，避免了虚假的检测结果。通过这些感知增强技术的综合应用，我们的目标检测系统能够准确地识别出视野范围内的小目标车辆，为高级驾驶辅助系统和智能交通系统提供可靠的视觉信息。2.2感知增强方法综述空域金字塔(SpatialPyramid):空域金字塔是一种在图像空间中进行金字塔构建的方法，通过对不同层次的特征进行组合，可以提高小目标的检测性能。深度学习方法：近年来，深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成果。基于卷积神经网络(CNN)的目标检测模型可以通过多层特征提取和池化操作，有效地检测到小目标。还有一些专门针对小目标检测的任务设计了特定的网络结构，如SSD、YOLO等。融合方法：为了提高单一感知增强方法的性能，研究者们还提出了多种融合方法。基于多尺度特征融合的方法可以将不同尺度的特征进行加权融合，以提高小目标的检测精度；基于多任务学习的方法可以将多个任务的信息进行共享，从而提高小目标检测的性能。数据增强方法：数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换，如旋转、缩放、翻转等，生成新的训练样本。在小目标车辆检测任务中，数据增强可以帮助模型更好地泛化到实际场景中。常见的数据增强方法有旋转、平移、缩放、翻转等。2.3基于深度学习的目标检测感知增强方法研究随着计算机视觉技术的飞速发展，深度学习已成为目标检测领域中的核心方法。在基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测体系中，对深度学习的应用尤为关键。本节将重点探讨如何利用深度学习技术来提升目标检测的感知增强能力。深度学习通过构建多层次的神经网络结构，自动提取图像中的特征信息，进而实现对目标的识别与定位。在目标检测任务中，深度学习方法如卷积神经网络（CNN）被广泛用于提取图像特征，并结合区域提议网络（RPN）或滑动窗口等方法进行目标候选区域的生成。感知增强是提升目标检测性能的重要手段，尤其在复杂环境或低质量图像中的小目标车辆检测方面显得尤为重要。基于深度学习的感知增强方法主要包括以下几个方面：数据增强：通过图像变换、噪声添加、光照调整等技术对训练数据集进行增强，以提高模型的鲁棒性。上下文信息利用：利用图像中的上下文信息，如周围环境、道路信息等，来提高小目标车辆的检测精度。多特征融合：结合深度学习多尺度特征提取的能力，将不同层次的特征进行融合，以提升小目标的感知能力。在小目标车辆检测中，由于目标尺寸小、环境复杂多变，传统的目标检测方法往往难以取得良好的效果。基于深度学习的感知增强策略通过构建更为复杂的网络结构，以及优化训练策略，可以有效地提高小目标车辆的检测性能。通过采用多尺度特征融合的深度网络结构，结合上下文信息的利用和数据的增强技术，能够显著提高模型在小目标车辆检测方面的准确性。尽管基于深度学习的感知增强方法在小目标车辆检测方面取得了一定的进展，但仍面临诸多挑战。如模型复杂度与计算资源之间的平衡、实时性要求、复杂环境下的鲁棒性等问题需要深入研究。未来的研究可围绕优化网络结构、提升计算效率、探索更有效的数据增强技术等方面展开。基于深度学习的目标检测感知增强方法在小目标车辆检测中发挥着重要作用。通过深入研究与实践，不断优化感知增强策略，有望进一步提升小目标车辆检测的准确性和鲁棒性。3.多尺度融合技术在车辆检测任务中，小目标车辆由于其尺寸较小，容易被各种噪声和干扰所影响，从而降低了检测的准确性。为了提高小目标车辆的检测性能，本文提出了一种基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测方法。多尺度融合技术是本方法的核心部分，它通过结合不同尺度下的图像信息，来提高小目标车辆的检测精度。我们首先利用低层卷积神经网络提取图像的多尺度特征图，这些特征图具有不同尺度上的空间信息，能够捕捉到小目标车辆在不同大小下的形态特征。我们将这些特征图进行融合，在融合过程中，我们采用了一种自适应的权重分配策略，根据特征图的尺度大小和重要性为其分配相应的权重。这种策略能够确保不同尺度下的特征图在融合过程中得到合理的关注。我们将融合后的特征图输入到高层卷积神经网络中进行进一步的特征提取和分类。通过高层特征的学习，我们可以更好地识别出小目标车辆，并降低背景噪声的干扰。多尺度融合技术是本方法的关键所在，它通过结合不同尺度下的图像信息，有效地提高了小目标车辆的检测性能。3.1目标检测中的多尺度融合在目标检测任务中，传统的方法主要依赖于单阶段的检测模型，如FasterRCNN、YOLO等。这些方法虽然在一定程度上能够提高检测精度，但由于缺乏对不同尺度目标的有效处理，导致了漏检和误检现象的出现。为了解决这一问题，基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测方法应运而生。特征提取：首先，通过卷积神经网络(CNN)对输入图像进行特征提取，得到不同尺度的特征图。通常情况下，可以使用SSD、YOLO等预训练的网络作为特征提取器。特征融合：然后，将不同尺度的特征图进行融合，以提高检测结果的准确性。常用的特征融合方法有加权平均法、最大池化法等。加权平均法是将不同尺度的特征图按照一定的权重进行加权求和，而最大池化法则是通过池化操作将不同尺度的特征图压缩成一个固定大小的特征图。目标定位：在特征融合后，利用回归器对每个融合特征图中的目标位置进行预测，从而得到最终的目标检测结果。后处理：为了进一步提高检测结果的准确性，还需要对目标检测结果进行后处理。常见的后处理方法有非极大值抑制(NMS)、区域生长等。基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测方法通过在目标检测过程中引入多尺度融合技术，有效地解决了传统方法中的漏检和误检问题，提高了目标检测的准确性。3.2多尺度融合方法综述在多尺度融合的方法中，针对小目标车辆检测的应用，研究者们已经提出了多种有效的策略。由于图像中目标车辆的尺寸差异较大，单一尺度的特征往往难以覆盖所有情况，因此多尺度融合方法成为了提高小目标车辆检测性能的关键手段之一。早期的研究主要集中在手动设计的特征提取与多尺度空间模型上。通过在不同尺度的图像上提取车辆的特征，并利用某种融合策略将不同尺度的信息进行结合，进而提高对小目标车辆的识别能力。这些方法在固定场景的监控中有一定的表现，但对于复杂的真实交通场景如车辆大小不背景干扰等因素仍有不足。随着深度学习技术的广泛应用，基于卷积神经网络（CNN）的多尺度融合方法逐渐成为了主流。这些方法通过设计特定的网络结构，如金字塔结构、多分支网络等，能够自动学习与车辆相关的多尺度特征。通过逐层卷积与池化操作，网络能够在不同尺度上捕获车辆的特征信息，并通过融合机制将这些信息有效地结合起来。一些研究工作还结合了上下文信息或多特征融合技术，提高了对小目标车辆的检测性能。值得注意的是，基于感知增强的方法在多尺度融合中具有更大的优势。通过在图像中增强车辆的关键信息并降低背景噪声干扰，感知增强能够提升网络对不同尺寸车辆的感知能力。与单纯的图像预处理或多尺度模型相比，感知增强技术能够在网络中实时地调整对不同尺度车辆的响应权重，从而实现更加鲁棒的小目标车辆检测。一些先进的网络结构和算法优化策略，如残差连接、注意力机制等也被广泛应用于多尺度融合方法中，进一步提高了小目标车辆检测的准确性。多尺度融合方法在小目标车辆检测中发挥着重要作用，随着技术的不断进步和研究的深入，基于感知增强与深度学习技术的多尺度融合方法有望在未来取得更大的突破和进步。3.3基于深度学习的目标检测多尺度融合方法研究在目标检测领域，小目标车辆的检测一直是一个挑战。由于小目标车辆在图像中通常具有较小的尺寸和较低的对比度，因此传统的目标检测算法往往难以准确检测到它们。为了解决这一问题，本文研究了基于深度学习的目标检测多尺度融合方法。多尺度特征提取：我们利用深度学习模型在不同尺度下的特征表达能力，分别提取图像中的多尺度特征。这些特征可以是卷积特征、池化特征或更深层次的特征表达。通过多尺度特征提取，我们可以捕捉到不同尺度下的目标信息，从而提高小目标车辆的检测性能。多尺度预测网络：为了实现多尺度融合，我们设计了一个多尺度预测网络。该网络由多个尺度的卷积层、池化层和全连接层组成。在每个尺度上，我们都进行目标检测，并将检测结果进行融合。这种设计可以充分利用不同尺度下的检测信息，提高小目标车辆的检测准确性。非极大值抑制（NMS）：在得到多尺度预测结果后，我们需要对它们进行非极大值抑制处理。NMS是一种常用的目标检测后处理方法，它可以消除冗余的检测结果，提高检测结果的准确性。在多尺度融合的基础上，NMS可以进一步消除不同尺度之间的重复检测，从而提高小目标车辆的检测性能。本文研究了基于深度学习的目标检测多尺度融合方法，通过多尺度特征提取、多尺度预测网络和非极大值抑制等策略，我们能够有效地提高小目标车辆的检测精度。实验结果表明，该方法在多种场景下均取得了较好的检测效果，为实际应用提供了有价值的参考。4.小目标车辆检测方法特征提取：首先，利用预训练的深度学习模型(如FasterRCNN、YOLO等)对输入图像进行特征提取，得到候选区域的边界框和对应的类别概率分布。感知增强：为了提高小目标车辆的检测性能，需要对其进行感知增强。这里采用的方法包括：对输入图像进行高斯模糊处理，以降低噪声的影响；对图像进行锐化处理，以增强边缘信息；对图像进行直方图均衡化，以改善光照条件。多尺度融合：由于不同尺度下的小目标车辆可能具有不同的大小和形状，因此需要将不同尺度的特征进行融合。这里采用的方法是先使用较低分辨率的特征作为初始候选框，然后通过滑动窗口的方式在较高分辨率的特征图上寻找更精确的候选框，并将它们合并为最终的检测结果。后处理：为了进一步提高小目标车辆检测的准确性，可以对检测结果进行后处理。这里采用的方法包括：使用非极大值抑制(NMS)算法去除重叠的边界框，以减少误检；根据实际情况调整置信度阈值，以过滤掉不太可能存在的小目标车辆。4.1小目标车辆检测问题分析随着智能交通系统的不断发展，小目标车辆的检测成为了一项重要且具有挑战性的任务。对于“基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测”小目标车辆检测问题尤为关键。在实际的道路交通场景中，小目标车辆由于其尺寸小、特征不明显以及与周围环境的相似度高等特点，使得其检测难度大大增加。特别是在恶劣的天气条件下，如雾霾、雨雪等，小目标车辆的检测更是面临巨大的挑战。车辆之间的遮挡问题、光照变化以及摄像头的视角变化等因素，也对小目标车辆的检测造成了不小的影响。针对这些问题，传统的车辆检测方法往往难以取得令人满意的效果。需要探索新的方法和技术，以提高小目标车辆的检测精度和效率。感知增强技术作为一种新兴的技术手段，可以通过增强目标车辆的感知信息，提高检测算法的识别能力。结合多尺度融合的策略，可以有效地解决因目标车辆尺度变化带来的检测难题。通过融合不同尺度的特征信息，可以更加准确地定位和识别小目标车辆，从而提高检测性能。小目标车辆检测问题是车辆检测领域的一个研究热点和难点，针对该问题，需要结合感知增强技术和多尺度融合策略，进行深入的研究和探索，以期望实现更加准确、高效的小目标车辆检测。4.2基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测方法设计感知增强：首先，通过一系列图像处理技术，如自适应直方图均衡化、边缘保留滤波等，显著提升小目标车辆在图像中的对比度和可见度。这些技术能够突出小目标车辆的轮廓和特征，降低背景噪声的影响，从而为后续的车辆检测提供有利条件。图像多尺度处理：为了捕捉不同尺度下的车辆信息，我们采用了多尺度金字塔网络（MSPython）进行图像处理。该网络能够自适应地调整图像的分辨率和尺度，以适应不同大小的小目标车辆。在每个尺度上，我们都利用先进的检测算法（如YOLOvFasterRCNN等）进行特征提取和目标识别，以提高检测的准确性和鲁棒性。融合策略：在得到多个尺度下的检测结果后，我们采用了一种基于加权融合的策略来合并这些信息。我们根据每个尺度的检测置信度和位置信息，为每个候选框分配一个权重。将这些权重应用于相应的检测结果上，从而得到最终的小目标车辆检测结果。优化与迭代：为了进一步提高检测性能，我们还引入了基于强化学习的优化机制。通过与环境交互，不断学习如何更好地利用感知增强和多尺度融合技术来检测小目标车辆。我们还采用了迁移学习的方法，将预训练模型与当前任务进行结合，加速模型的收敛速度并提高其泛化能力。基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测方法设计旨在通过一系列创新的技术手段，有效解决复杂场景中小目标车辆的检测问题。4.3实验与结果分析我们首先介绍了基于感知增强和多尺度融合的小目标车辆检测方法。为了验证该方法的有效性，我们在不同的数据集上进行了实验。实验结果表明，我们的算法能够有效地识别小目标车辆，并在不同场景下取得了较好的性能。我们在数据集上进行了实验。数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集，包含了大量标注的小目标车辆图像。我们将我们的算法与其他现有的检测算法进行了对比，结果表明我们的算法在数据集上的检测效果优于其他算法。我们的算法在平均精度(AP)和召回率(AR)方面都取得了显著的提升。我们在UCF数据集上进行了实验。UCF数据集是一个专为行人检测而设计的数据库，其中包含了大量的小目标车辆图像。我们的算法在该数据集上同样表现出色，不仅在AP和AR方面有所提高，而且在小目标车辆检测的实时性方面也有所优化。这表明我们的算法在处理小目标车辆检测任务时具有较高的实用性。我们还在YOLOv5和FasterRCNN等现有的目标检测算法基础上进行了实验。通过将我们的感知增强和多尺度融合模块融合到这些算法中，我们进一步验证了该方法的有效性。实验结果表明，在引入感知增强和多尺度融合模块后，这些算法在小目标车辆检测任务上的表现得到了显著提升。基于感知增强和多尺度融合的小目标车辆检测方法在多个数据集上的实验表明，该方法具有较高的准确性和实用性。在未来的研究中，我们将继续优化该方法以提高其性能，并探讨如何在更广泛的场景下应用这一方法。5.结论与展望在本研究中，基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测方法已经得到了显著的研究成果。通过实验验证，我们发现在提高感知能力的同时，结合多尺度融合技术能够有效提高小目标车辆的检测性能。本研究在面临复杂环境和不同光照条件下的挑战时，表现出了较高的鲁棒性和准确性。通过对比以往的研究方法，我们的方法在小目标车辆的检测范围和精度上均取得了显著的进步。在未来的研究中，我们将结合人工智能、深度学习等领域的最新进展，持续提高感知增强和多尺度融合技术的性能，以应对各种挑战和问题。我们期望通过这些研究努力，为智能交通系统的发展提供有力支持，为实现智能化、高效化的交通环境做出更大的贡献。虽然目前的研究已经取得了显著的成果，但我们仍然对未来的发展充满期待和挑战。5.1主要工作总结感知增强：为了提升小目标车辆在复杂环境下的可检测性，我们首先对输入图像进行了感知增强处理。通过采用先进的图像增强算法，如自适应直方图均衡化、对比度拉伸等，有效地增强了图像中的细节信息，使得原本难以分辨的小目标车辆更加清晰可见。多尺度融合：在特征提取阶段，我们采用了多尺度融合策略。通过结合不同尺度下的特征图，我们能够捕捉到更全面的信息，有效解决了小目标车辆在单一尺度下容易丢失细节的问题。我们还引入了注意力机制，使模型能够关注到关键区域，进一步提高了小目标车辆的检测精度。模型训练与优化：在模型训练过程中，我们采用了梯度下降法结合动量优化器，以加速模型的收敛速度并提高训