基于無人機的交通事故嚴重程度檢測

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摘  要： 針對交通事故嚴重程度檢測速度慢的問題，對較為先進的YOLOv8算法進行改進。通過引入GAM注意力機制和GELAN結(jié)構(gòu)，提高模型對交通事故嚴重程度數(shù)據(jù)集的識別準確性。與此同時，通過模型輕量化處理和調(diào)整參數(shù)量，降低復雜度和計算量，增強實用性，使模型更易于部署和運行。實驗結(jié)果表明，改進后的YOLOv8?GELAN?GAM模型在準確率、mAP@0.5、Recall等關(guān)鍵指標上分別提升了2.9%、1.9%、1.8%，在捕捉碰撞后位置變化小或形變量小的事故車輛方面表現(xiàn)更出色。（剩余9074字）