引言：红外目标检测的现实需求与技术挑战

在自动驾驶、安防监控、夜间救援等场景中，传统可见光摄像头受限于光照条件，难以在低光照或完全黑暗环境下实现可靠的目标检测。红外热成像技术通过捕捉物体辐射的红外能量生成热图，具有不受光照影响、可穿透烟雾等优势，成为解决此类问题的关键手段。然而，红外图像存在分辨率低、目标特征模糊、背景干扰强等问题，导致传统目标检测算法精度不足。

YOLOv8作为YOLO系列最新一代模型，在检测速度与精度上实现了显著提升。其基于CSPNet的改进主干网络、动态标签分配策略以及解耦头设计，为高精度红外目标检测提供了技术基础。本文将围绕YOLOv8模型，从数据、算法、工程三个维度展开，探讨如何实现红外场景下的行人车辆高精度检测。

一、红外数据集构建与预处理：奠定检测基础

1.1 红外数据集的稀缺性与构建难点

当前公开红外数据集（如FLIR、KAIST）存在样本量有限、场景单一、标注质量参差不齐等问题。例如，FLIR数据集仅包含10,228张图像，且行人标注存在部分遮挡导致的漏标现象。自建数据集需解决设备成本高（如长波红外相机单价超10万元）、数据采集周期长（需覆盖昼夜、天气变化）等挑战。

实践建议：

• 采用“仿真+实采”结合策略：利用Unity等引擎生成红外仿真数据，补充极端场景样本；
• 实施多设备协同采集：同步使用中波（3-5μm）与长波（8-14μm）红外相机，增强特征多样性；
• 开发半自动标注工具：通过传统阈值分割算法生成初始标注，再人工修正，提升标注效率30%以上。

1.2 红外图像增强技术

红外图像常面临对比度低、噪声干扰强的问题。直方图均衡化（HE）虽能提升全局对比度，但易导致局部过曝。基于Retinex理论的SSR（单尺度Retinex）算法通过分离光照与反射分量，可有效保留目标细节。实验表明，在FLIR数据集上应用SSR后，mAP@0.5提升4.2%。

代码示例（Python+OpenCV）：

import cv2
import numpy as np
def ssr_enhancement(img, sigma=80):
    img_float = img.astype(np.float32) / 255.0
    # 高斯滤波分离光照分量
    gaussian = cv2.GaussianBlur(img_float, (0, 0), sigma)
    # 计算反射分量
    retinex = np.log10(img_float + 0.01) - np.log10(gaussian + 0.01)
    # 线性拉伸增强
    retinex = (retinex - retinex.min()) / (retinex.max() - retinex.min()) * 255
    return retinex.astype(np.uint8)
# 使用示例
ir_img = cv2.imread('ir_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
enhanced_img = ssr_enhancement(ir_img)

二、YOLOv8模型优化：提升红外检测精度

2.1 模型架构改进

YOLOv8默认使用CSPDarknet53作为主干网络，在红外场景下可进一步优化：

• 浅层特征增强：在Backbone第2阶段插入CBAM（卷积块注意力模块），通过通道与空间注意力机制强化目标边缘特征。实验显示，此改进使小目标（行人）检测mAP提升2.7%；
• 多尺度特征融合：将Neck部分的FPN升级为BiFPN（双向特征金字塔网络），通过加权特征融合减少信息损失。在KAIST数据集上，BiFPN使车辆检测召回率提高5.1%。

2.2 损失函数设计

红外目标与背景的热辐射差异导致分类边界模糊，需优化损失函数：

• Focal Loss改进：针对红外样本中正负样本不平衡问题，调整γ参数至2.5（默认2.0），使模型更关注困难样本；
• 边界框回归优化：采用CIoU Loss替代传统IoU Loss，考虑重叠面积、中心点距离与长宽比一致性。在FLIR数据集上，CIoU使定位精度（AP@0.75）提升3.4%。

关键参数配置（YOLOv8训练脚本片段）：

# losses.py中自定义损失函数示例
class CustomLoss(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.bce = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([2.0]))  # 调整正样本权重
        self.ciou = CIoULoss()
    def forward(self, preds, targets):
        cls_loss = self.bce(preds['cls'], targets['cls'])
        box_loss = self.ciou(preds['boxes'], targets['boxes'])
        return cls_loss + 0.8 * box_loss  # 调整分类与回归损失权重

三、工程部署与性能优化

3.1 模型轻量化策略

红外检测设备常部署于边缘端（如无人机、车载终端），需平衡精度与速度：

• 通道剪枝：基于L1范数裁剪Backbone中权重较小的通道，实验表明剪枝率30%时，mAP仅下降1.2%，而FPS提升40%；
• TensorRT加速：将PyTorch模型转换为TensorRT引擎，在NVIDIA Jetson AGX Xavier上推理延迟从85ms降至32ms。

3.2 多模态融合检测

结合可见光与红外数据可进一步提升检测鲁棒性。采用双流网络架构，分别提取可见光RGB与红外热图特征，通过特征级融合（如拼接+1x1卷积）实现信息互补。在DarkBoard数据集上，多模态模型mAP@0.5达92.3%，较单模态提升8.1%。

四、实际场景应用案例

4.1 自动驾驶夜间行人检测

某车企在夜间辅助驾驶系统中部署YOLOv8红外检测模块，通过以下优化实现98%的召回率：

• 构建包含雨雾、对向车灯干扰的极端场景数据集；
• 引入时序信息，采用3D卷积处理连续帧，抑制瞬时噪声；
• 结合毫米波雷达数据，通过卡尔曼滤波跟踪目标，降低漏检率。

4.2 安防监控中的车辆违规检测

在机场周界安防项目中，针对夜间车辆闯入场景，实现以下突破：

• 开发小目标检测分支，通过空洞卷积扩大感受野，检测20x20像素级车辆；
• 集成异常行为识别模块，通过目标轨迹分析判断是否违规；
• 部署于嵌入式设备，实现1080P红外视频的实时处理（≥30FPS）。

五、未来发展方向

1. 跨模态大模型：探索基于Transformer架构的红外-可见光-激光雷达多模态预训练模型，减少对标注数据的依赖；
2. 无监督域适应：利用生成对抗网络（GAN）缩小仿真数据与真实数据的域差距，降低数据采集成本；
3. 芯片级优化：与AI加速器厂商合作，开发定制化红外检测IP核，实现10TOPS/W的能效比。

结语

基于YOLOv8的高精度红外目标检测技术，通过数据增强、模型优化与工程部署的创新，有效解决了低光照环境下的检测难题。未来，随着多模态学习与边缘计算的发展，该技术将在智能交通、公共安全等领域发挥更大价值。开发者可重点关注数据集构建、模型轻量化与实际场景适配三个方向，推动技术落地。