基于YOLO系列算法的复杂场景下车辆与行人目标检测方法

本发明公开了基于YOLO系列算法的复杂场景下车辆与行人目标检测方法，涉及车辆与行人目标检测技术领域，包括以下步骤：对输入图像进行恢复，提取图像中的多个特征信息，恢复包括图像增强、去噪以及自适应区域增强处理，利用YOLO系列算法中的深度神经网络模型对图像进行初步目标检测，得到目标候选框。本发明通过结合YOLOv4目标检测算法与背景物体检测模型，有效减少了背景干扰引发的误识别，提升了检测精度并降低误报率。引入的动态环境感知模块实时调整检测参数，确保系统在不同光照、天气和交通条件下稳定运行。实时反馈机制根据目标动态变化评估危险并自动调整反应，避免误警报并提高自动驾驶系统的安全性与可靠性。