近年来，自动驾驶技术的快速发展催生了对交通标志检测算法的高需求，这类算法能够帮助自动驾驶车辆识别道路上的交通标志，确保行车安全。Yolov8是一种先进的目标检测算法，其在实时性和准确性方面表现出色，但仍有改进空间。本文针对自动驾驶中面临的交通标志背景复杂和检测目标小的问题，提出了一种基于改进Yolov8的交通标志识别算法。
交通标志识别在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色，因为交通标志提供的信息对于车辆做出正确决策至关重要。自动驾驶车辆需要快速而准确地识别交通标志，如限速、禁止通行、停车等标志，以响应各种交通规则。这对于保证车辆安全、遵守交通法规至关重要。
本文的核心创新点在于对Yolov8算法的改进。文章引入了动态蛇形卷积技术。这是一种新的卷积操作方法，通过动态调整卷积核的形状和大小，以适应小尺寸目标检测的需要，从而提高了检测的准确性。动态蛇形卷积可以针对目标的形状和轮廓进行局部卷积核调整，使其在卷积过程中更加关注目标特征，从而有效降低计算复杂度，提高检测精度。
文章引入了局部敏感卷积（Local Sensitivity Kernel Aggregation，LSKA），并用其改进了空间金字塔池化融合（Spatial Pyramid Pooling Fusion，SPPF）。通过金字塔池化和频率金字塔技术，算法能够获取多尺度和多频率的特征表示，有助于更好地处理复杂背景下的小尺寸交通标志检测。局部敏感卷积进一步提取局部位置不变性，增加了算法的鲁棒性和精度，从而提高了网络对交通标志识别的准确性。
实验结果表明，与原始Yolov8算法相比，本文提出的改进算法在精确率、召回率和平均精确率上分别提升了2.8%、2.7%和3.3%。此外，改进后的算法检测速度依然满足实时性要求，这对于实际的自动驾驶应用场景非常重要。
关键词包括Yolov8算法、交通标志、动态蛇形卷积和可分离卷积等。这些关键技术和理论的发展为未来的自动驾驶系统提供了新的研究方向和应用可能性。
在自动驾驶和智能交通系统的发展过程中，交通标志检测算法的优化和创新仍将是研究的热点之一。本文所提出的基于改进Yolov8的交通标志识别算法，不仅提高了检测的准确性，还保持了较高的实时性，为自动驾驶车辆提供了一种更高效、更可靠的道路交通信息解读能力。随着深度学习技术的不断进步和更多的实际测试，未来的算法有望进一步优化，从而更好地服务于自动驾驶技术的发展。
