一、设计（论文）的主要任务与内容（含专题）

本文深入研究了基于YOLOv8的自动驾驶目标检测系统，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行自动驾驶目标检测，可上传不同训练模型（YOLOv8）进行推理预测。

 在本系统中，实时摄像头检测功能允许用户通过简单的按钮点击，快速开启摄像头进行实时自动驾驶目标检测，系统能够在实时视频流中准确识别并标记出目标物品。接着，图片检测功能支持用户选择本地存储的图片文件进行目标识别，系统将分析图片并标出识别的目标项目。对于视频内容的分析，视频文件检测功能使用户能够选择本地视频文件进行目标识别，系统将逐帧分析视频内容，并在视频画面上实时标记目标物品。为了提供灵活的检测选项，系统引入了模型选择功能，通过下拉菜单，用户可选择不同的训练好的模型文件（YOLOv8）进行检测，以比较不同模型的效果和准确率。同时，检测画面展示功能使检测结果可以与原始画面同时或单独显示，为用户提供了灵活的视觉对比选项。此外，为了便于专注于特定类型的目标识别，特定目标标记与筛选功能允许用户通过下拉框选择特定的目标目标进行标记并显示结果。本毕业论文将围绕以下几个内容展开研究工作。

（1）阐述研究背景，梳理自动驾驶目标检测技术的国内外研究动态及现状，明确研究目的及意义，阐明研究内容及研究方法

自动驾驶技术是近年来人工智能领域的热点研究方向，尤其是目标检测在自动驾驶中的应用，对提高驾驶安全性和智能化水平具有重要意义。国内外关于自动驾驶目标检测的研究已取得一定进展，特别是在行人、车辆、交通标志等目标的识别方面。现有的研究多集中在传统计算机视觉和深度学习算法的结合上，但在复杂环境下的准确性与实时性依然存在挑战。因此，研究基于深度学习的自动驾驶目标检测系统，旨在提高目标检测的准确度与响应速度，尤其是在复杂交通环境中的表现。本文将通过分析现有研究成果，结合深度学习技术，探讨自动驾驶目标检测的实现方法、挑战和未来发展方向。

（2）YOLOV8算法研究

YOLOV8是近年来在目标检测领域取得显著成果的深度学习算法，基于卷积神经网络（CNN）实现了高效的目标定位与分类。研究主要从YOLOV8算法的基本概念、目标函数、区域生成网络（RPN）、损失函数等理论知识入手。通过YOLOV8进行目标检测时，首先利用RPN生成候选区域，然后在每个候选区域内进行分类和边界框回归。本文将深入探讨YOLOV8算法在自动驾驶中的应用，给出其具体实现流程，包括模型训练、目标检测结果的处理与优化。

（3）目标定位与识别技术研究

目标定位与识别技术是自动驾驶中不可或缺的部分，依赖于计算机视觉和深度学习的融合。本文基于YOLOV8，研究目标检测中的关键技术，如边缘检测、目标定位、图像分割等。首先，利用边缘检测算法识别物体的轮廓，进一步通过定位算法确定目标物体在图像中的精确位置。然后，应用图像分割技术细化目标区域，以提高检测精度。最后，结合YOLOV8的目标检测模型，给出从图像预处理、特征提取到检测结果输出的基本流程及具体实现方法。

（4）基于YOLOV8的自动驾驶目标检测模型构建

在此部分，研究主要从数据获取、数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估等五个方面进行自动驾驶目标检测模型的构建。首先，收集自动驾驶数据集，如图像和视频数据，进行数据预处理，包括图像增强、去噪等操作。其次，进行特征工程，通过卷积神经网络提取图像特征。接着，构建YOLOV8模型，训练网络并优化参数。最后，评估模型性能，使用精度、召回率、F1值等指标对目标检测效果进行量化评估。此外，还将搭建交互界面，支持数据集读取、模型训练、模型评估以及检测样本数据导入等操作。

（5）基于YOLOV8的自动驾驶目标检测应用研究

基于构建的目标检测模型，本文选取不同场景下的待识别数据，进行目标检测的速度与准确性对比研究。通过测试不同样本数据的检测性能，评估YOLOV8在自动驾驶场景中的适用性。研究将重点对比算法在不同光照、天气、交通密集等复杂环境下的表现，分析模型的稳定性与鲁棒性。此外，还将探讨如何进一步提升模型的检测精度和实时性，以应对实际驾驶中的挑战。

二、设计（论文）的基本要求【不用写】

三、推荐参考文献（一般4～6篇，其中外文文献至少1篇）

[1] 张鹏，李华. 基于深度学习的自动驾驶目标检测与识别方法综述[J]. 自动化学报，2023，49(05)：1020-1032.

[2] 王杰，刘洋，赵磊. 基于YOLOv5的自动驾驶目标检测算法优化[J]. 计算机工程与应用，2022，58(14)：180-189.

[3] 陈伟，杨磊，黄杰. 深度卷积神经网络在自动驾驶目标检测中的应用研究[J]. 自动化仪表，2021，42(12)：58-67.

[4] 李云，周杰，张强. 基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用[J]. 电子与信息学报，2022，44(03)：702-710.

[5] 孙涛，王俊，周恒. 基于深度学习的自动驾驶多目标检测方法[J]. 计算机科学与探索，2023，17(07)：1355-1366.

[6] Chen L, Ma Z, Wei X, et al. DeepFusion: A Deep Learning-based Approach for Real-time Object Detection in Autonomous Driving. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2022, 3125-3131.

四、进度要求【不用写】

序号	时间要求	应完成的内容（任务）提要
1	××年××月××日－××年××月××日	调研、搜集资料
2
3	××年××月××日－××年××月××日	论证、开题
4	××年×月××日－××年×月××日
5	××年×月××日－××年×月××日	中期检查
6		提交初稿
7	××年×月××日－××年×月××日	修改
8	××年×月××日－××年×月××日	定稿、打印
9	××年×月××日－××年×月××日	答辩

五、专业教研室审核意见

教研室主任签字： 年   月    日