人工智能在智能车灯中的应用及优化

传统车灯在夜间行驶中存在诸多安全隐患，如固定光照范围无法适应复杂路况、易造成对向车辆驾驶员眩光等问题，严重影响驾驶安全。本文提出了一种基于YOLOv8神经网络的智能车灯控制系统，通过实时检测天气、道路上的车辆和行人，动态调节车灯亮度以及车灯照明范围，以提升行车安全性。为提高网络的检测性能，本文引入了注意力机制，并针对框的准确性提出了一种新的损失函数。实验结果表明，相较原始模型，改进后的方法对于目标预测的漏标下降了接近5%,在预测框的准确性上提升了超过23%。系统最终通过检测结果控制车灯的像素亮度，实现精准避障照明，有效减少了行车时的视觉干扰。