YOLOv8自动驾驶系统 —— 暴雨夜间环境 详细说明和完整代码

已于 2025-07-25 10:25:20 修改
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分类专栏： 八周精通YOLOv7及目标检测等功能 YOLOv8自动驾驶 文章标签： YOLO 自动驾驶 人工智能 YOLOv8 暴雨夜间环境
于 2025-07-25 10:24:28 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010117029/article/details/149631773

以下是为 YOLOv8自动驾驶系统 设计的 暴雨夜间环境驾驶解决方案，涵盖 雨夜图像增强、雨水去除、目标检测、路径规划、控制策略 的完整技术方案，适用于 暴雨、夜间、低能见度、湿滑道路 等复杂场景，并提供 Python/C++ ROS2 完整代码示例。

一、暴雨夜间环境驾驶挑战

挑战 描述 解决方案
雨水遮挡 雨滴遮挡摄像头视野 雨水去除算法
光照不足 夜间光线微弱 低光增强
能见度低 雨雾导致能见度差 去雾算法
道路湿滑 制动距离增加 速度控制
反光干扰 路面积水反光 多模态感知

二、系统架构设计


                

        

    

    
  


        

            

                

                

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YOLOv8自动驾驶系统 —— 红外-雷达跨模态注意力融合机制 详细说明和完整代码

				
			

			

				

					u010117029的博客
				

				

					07-23
					
					18
					
				

			

		

		

			
				
本文提出了一种基于注意力机制的红外-雷达跨模态融合方案，专为YOLOv8自动驾驶系统设计。该方案通过体素化编码处理雷达点云数据，并采用跨模态注意力模块动态融合红外图像与雷达特征，显著提升了无光照环境下的检测性能。核心创新包括：1）可处理稀疏雷达点云的体素编码器；2）基于注意力的特征融合机制；3）自适应特征加权策略。实验表明，在夜间环境下mAP@0.5达到0.79，检测距离扩展至150米，较单一模态提升显著。方案支持TensorRT加速部署，已在隧道、暴雨等多种低能见度场景验证有效性。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
YOLOv8自动驾驶系统 —— 基于LSTM的光照-速度时序建模 详细说明和完整代码

				
			

			

				

					u010117029的博客
				

				

					07-23
					
					27
					
				

			

		

		

			
				
本文提出了一种基于LSTM的自动驾驶光照-速度时序建模方案，可与YOLOv8系统集成。方案包含完整技术实现：1）采用LSTM+注意力机制处理光照时序数据；2）通过多尺度光照特征提取和动态速度控制接口实现实时预测；3）支持模型量化部署，在典型场景下MAE为1.3-3.8km/h，延迟低于9ms。该系统特别适用于隧道、高架桥等光照突变场景，通过历史光照序列预测最佳车速，并实现与障碍物检测的协同控制。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
计算机视觉算法实战——基于YOLOv8的自动驾驶障碍物实时感知系统

				
			

			

				

					m0_65481401的博客
				

				

					04-02
					
					1916
					
				

			

		

		

			
				
基于YOLOv8的自动驾驶障碍物实时感知系统通过算法创新和工程优化，在保持实时性的同时（单帧处理时间<15ms），实现了对复杂道路环境的高精度感知（mAP@0.5达0.85+）。实际路测表明，该系统能够有效应对90%以上的典型驾驶场景，误检率控制在1%以下。随着YOLO系列算法的持续演进和车载算力的提升，视觉感知系统将在自动驾驶系统中扮演更加核心的角色，为L4级及以上自动驾驶的商业化落地提供坚实的技术保障。

			
		

	





	

		

			

				
					
YOLOv8改进：基于CPA-Enhancer的低照度与恶劣天气适应性提升【附关键代码】

				
			

			

				

					一键难忘的博客
				

				

					02-10
					
					2531
					
				

			

		

		

			
				
为了克服上述问题，本文提出了一种名为的网络改进方案。CPA-Enhancer通过引入链式思考机制和改进的注意力机制，有效地提升了YOLOv8在低照度和复杂天气下的表现。本文提出了针对低照度和恶劣天气条件下目标检测的YOLOv8改进方案——CPA-Enhancer链式思考网络。通过引入低照度图像增强和多尺度特征融合技术，CPA-Enhancer显著提高了YOLOv8在低光照、雾霾、雨雪等环境下的检测性能。实验结果表明，CPA-Enhancer相较于原始YOLOv8，在多个指标上都有显著的提升，尤其是在mAP。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
解密AI人工智能在自动驾驶中的关键技术

				
			

			

				

					大模型应用工坊
				

				

					07-15
					
					270
					
				

			

		

		

			
				
自动驾驶被称为“AI皇冠上的明珠”，其背后是AI技术与汽车工程的深度融合。本文将拆解自动驾驶中AI的核心技术链路——从环境感知到决策控制的全流程，通过生活化比喻、代码示例和行业案例，揭示激光雷达与摄像头如何“协同破案”、AI大脑如何“像老司机一样思考”，以及未来车路协同将如何重构交通生态。无论你是AI爱好者还是汽车科技迷，本文都将带你看懂自动驾驶的“技术心脏”。想象这样的场景：早高峰的城市道路上，车辆自动保持安全车距，避开突然窜出的行人；物流园区里，无人卡车24小时不间断运输；

			
		

	





	

		

			

				
					
无人机助力道路智能养护，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建无人机航拍道路交通场景下水泥路面缺陷智能检测识别系统

				
			

			

				

					Together_CZ的博客
				

				

					04-09
					
					1222
					
				

			

		

		

			
				
无人机助力道路智能养护，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建无人机航拍道路交通场景下水泥路面缺陷智能检测识别系统

			
		

	





	

		

			

				
					
无人机助力道路智能养护，基于YOLOv7全系列【tiny/l/x】参数模型开发构建无人机航拍道路交通场景下水泥路面缺陷智能检测识别系统

				
			

			

				

					Together_CZ的博客
				

				

					04-03
					
					1024
					
				

			

		

		

			
				
无人机助力道路智能养护，基于YOLOv7全系列【tiny/l/x】参数模型开发构建无人机航拍道路交通场景下水泥路面缺陷智能检测识别系统

			
		

	





	

		

			

				
					
无人机助力道路智能养护，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建无人机航拍道路交通场景下水泥路面缺陷智能检测识别系统

				
			

			

				

					Together_CZ的博客
				

				

					03-26
					
					1370
					
				

			

		

		

			
				
无人机助力道路智能养护，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建无人机航拍道路交通场景下水泥路面缺陷智能检测识别系统

			
		

	





	

		

			

				
					
无人机助力道路智能养护，基于最新超图增强型自适应视觉感知YOLOv13全系列【n/s/l/x】参数模型开发构建无人机航拍道路交通场景下水泥路面缺陷智能检测识别系统

				
			

			

				

					Together_CZ的博客
				

				

					07-16
					
					1067
					
				

			

		

		

			
				
无人机助力道路智能养护，基于最新超图增强型自适应视觉感知YOLOv13全系列【n/s/l/x】参数模型开发构建无人机航拍道路交通场景下水泥路面缺陷智能检测识别系统

			
		

	





	

		

			

				
					
YOLOv8结构深度优化指南：融入注意力机制与定制化模块提升检测性能

				
			

			

				

					QQ_778132974的博客
				

				

					07-31
					
					96
					
				

			

		

		

			
				
注意力机制增强特征选择能力优化C2f结构提升特征提取效率动态卷积适应复杂场景变化双向特征金字塔实现多尺度深度融合解耦检测头优化任务分配实验表明，改进模型在COCO数据集上mAP提升7.0%，同时保持实时检测速度。这些模块化改进方案可根据实际需求灵活组合，为不同应用场景提供定制化解决方案。代码实现已开源：https://github.com/username/enhanced-yolov8。

			
		

	





	

		

			

				
					
YOLOv11改进：添加DAttention (DAT)与二次创新C2PSA注意力机制

				
			

			

				

					weixin_39818775的博客
				

				

					07-28
					
					929
					
				

			

		

		

			
				
YOLOv11是YOLO系列的最新演进版本，继承了YOLO系列实时目标检测的优势，同时在精度和速度上进行了进一步优化。DAttention (Deformable Attention)通过可变形卷积的思想改进传统注意力机制，能更灵活地适应不同形状和尺寸的目标。C2PSA (Cross-Channel Cross-Position Self-Attention)是一种创新的注意力机制，通过交叉通道和交叉位置的注意力计算，显著提升了特征表示能力。

			
		

	





	

		

			

				
					
（超详细）yolo11机器视觉模型环境配置（附带摄像头识别测试）

				
			

			

				

					2302_80884441的博客
				

				

					07-28
					
					857
					
				

			

		

		

			
				
使用我们这个yolo模型需要一个比较严格的环境但是对于其他的需要python环境的项目又需要不同的python环境而anaconda这个工具就可以管理和配置多个不同的环境，anaconda还包含了很多第三方库像NumPy（处理数字）、Pandas（处理表格数据）、Matplotlib（画图）、Scikit-learn（机器学习）这些专门的工具。我们需要的时候把他们导入到我们需要的环境就可以了。

			
		

	





	

		

			

				
					
YOLO12 改进、魔改｜IDC模块，通过将大核卷积分解为高效并行的小核与带状核分支，提高多尺度感知能力。

				
			

			

				

					qq_64693987的博客
				

				

					07-31
					
					542
					
				

			

		

		

			
				
摘要：针对大核卷积网络在GPU上内存访问成本高、吞吐量下降的问题，研究者提出InceptionNeXt模块，通过多分支并行结构（3×3小核、正交带状核和恒等映射）分解大核卷积，在保持大感受野的同时提升计算效率。该方法适用于目标检测和语义分割任务，能平衡全局上下文与局部细节捕捉，并已集成到YOLOv12中，通过改进特征提取结构实现速度与精度的双重提升。具体实现包括代码结构修改、模型配置调整及训练流程优化。（149字）

			
		

	





	

		

			

				
					
YOLOv11 环境配置全流程 | 从零开始搭建训练与推理环境

					
最新发布

				
			

			

				

					shrgegrb的博客
				

				

					07-31
					
					641
					
				

			

		

		

			
				
YOLOv11环境配置与训练全流程指南 本文详细介绍了YOLOv11目标检测模型的环境配置、训练与推理全流程。内容包括： 环境要求：列出GPU、CUDA、Python等组件的版本要求，提供快速检查脚本 Windows配置： CUDA 12.6和cuDNN 8.9.7安装步骤 使用Conda创建隔离环境 PyTorch GPU版本安装方法 IDE环境配置 Linux配置：提供Ubuntu 22.04下的CUDA、cuDNN安装命令和Conda环境搭建 Docker方案：提供一键式容器化部署命令 训练实战： 数

			
		

	





	

		

			

				
					
YOLO11 在Windows中的配置

				
			

			

				

					Python1996的博客
				

				

					07-29
					
					292
					
				

			

		

		

			
				
访问anaconda官网：https://www.anaconda.com/最新版的下载地址会在邮件中给出。

			
		

	





	

		

			

				
					
YOLOv8-C2f-Faster-attention模块改进记录

				
			

			

				

					gygedg的博客
				

				

					07-30
					
					130
					
				

			

		

		

			
				
以下代码块加入到black.py中。在task.py中以下两个位置分别加入C2f_Faster_SEAttention。在black.py文件中导入模块，并创建C2f_Faster_SEAttention。在task.py中的以下两处位置分别插入C2f_Faster_SEAttention。创建一个_init.py文件，将attention文件中的所有模块导入进模型架构中。先建立一个attention.py文件。证明修改后的模块可以正常运行！

			
		

	





	

		

			

				
					
《使用Qt Quick从零构建AI螺丝瑕疵检测系统》——8. AI赋能(下)：在Qt中部署YOLOv8模型

				
			

			

				

					大家好，我是阿彬，专注于机器视觉中的细节之美与技术之道
				

				

					07-30
					
					659
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了如何在C++中集成ONNX模型进行AI推理，重点讲解了YOLOv8模型的加载、预处理和后处理流程。主要内容包括： 使用OpenCV DNN模块加载ONNX模型文件 图像预处理：调整尺寸、归一化、通道转换 执行模型推理获取原始输出 关键的后处理技术：解析YOLOv8输出张量，提取边界框、置信度和类别信息 非极大值抑制(NMS)处理重叠检测框 文章提供了完整的C++代码示例，展示了如何将AI模型从训练阶段过渡到实际部署应用，实现从算法研发到软件落地的关键一步。特别强调了类别名称与训练配置的一致性要求，

			
		

	





	

		

			

				
					
YOLO12 改进、魔改｜直方图 Transformerm模块HTB ，通过动态范围特征分组、针对性注意力与多尺度融合，提高对遮挡以及多尺度目标的关注能力

				
			

			

				

					qq_64693987的博客
				

				

					07-31
					
					398
					
				

			

		

		

			
				
本文提出了一种面向恶劣天气图像恢复的HistogramTransformerBlock（HTB）方法。HTB通过动态范围直方图自注意力（DHSA）机制将特征按强度分组处理，有效捕捉长距离相似退化特征；结合动态范围卷积和双尺度门控前馈网络（DGFF），在保持计算效率的同时提升对雨雪雾等天气干扰的特征提取能力。实验表明，HTB在目标检测和分割任务中能显著改善恶劣天气下的性能，特别是增强了对模糊边界和小目标的识别能力。文章还详细介绍了将HTB集成到YOLOv12模型的具体实现步骤，包括代码修改和配置文件调整方法，

			
		

	





	

		

			

				
					
【RK3588部署yolo】算法篇

				
			

			

				

					qq_51568251的博客
				

				

					07-29
					
					796
					
				

			

		

		

			
				
速成yolov1-v12算法，看这一篇就够啦！！！

			
		

	





	

		

			

				
					
自动驾驶极限工况下漂移控制器的设计与应用

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
4. 控制器设计：控制器是自动驾驶系统中核心的组成部分，它根据车辆状态、环境信息和目标路径，计算出最优的控制策略来调整车辆的运动。控制器设计需要考虑实时性、稳定性和可靠性等多方面因素。  5. 人工智能：自动...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
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