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作者：王子钰;张建成;刘元盛;
单位：北京联合大学城市轨道交通与物流学院;北京联合大学机器人学院;
摘要：针对扬尘、雾霾等恶劣环境下，车辆目标检测中漏检、误检及远小目标检测精度低等问题，提出了EPMYOLOv8的目标检测算法。将高效通道注意力（ECA）模块集成到YOLOv8n算法的C2f模块，使骨干网络更加关注浅层较小的目标特征信息；通过增加目标检测层，并设计多尺度特征融合架构，提高模型目标特征提取能力与检测精度；使用基于最小点距离交并比（MPDIoU）损失作为损失函数，提高检测框回归精度。试验结果表明：EPM-YOLOv8模型检测框查准率达到83.6%，检测精度达到76.8%，对尘雾恶劣环境的检测性能具有一定优越性。
基金资助：国家自然科学基金项目（62371013,61931012）;; 国家重点研发计划项目（2021YFC3001300）;国家重点研发技术项目（2022YFB4601100）
