引言
随着工业化进程的不断推进和智慧城市建设的快速发展[1]，大量高速公路交通工程项目相继建成并投入使用，极大地方便了人们的出行。然而，对高速公路事件进行高效、准确的检测与报警处理显得尤为重要。传统的视频序列分析方法在面对复杂多变的交通场景时，往往难以实现精准有效的检测，已难以满足现代智能交通系统的需求。
目前，高速公路事件检测的研究主要集中在对单一类别的车辆或行人进行识别，而对于不同车型、抛洒物等复杂目标的检测研究仍相对较少。王泽宇等人[2]提出了一种基于无人机视频分析的方法，用于识别高速公路上的车辆；陈伟等人[3]则通过改进YOLOv8模型，实现了对高速公路服务区内的车辆违规行为的检测；彭红星等人[4]提出了一种基于改进YOLOv5的检测方法，用于识别高速公路隧道中的车辆和行人；肖应红等人[5]则结合热成像技术，构建了适用于山区高速公路的车辆超温检测与预警系统。贺顺等人[6]针对复杂场景下的多尺度SAR舰船目标检测存在误检漏检的问题，提出了一种改进的SAR舰船目标检测方法。RAMAZHAN M R S[7]提出了一个增强的 YOLOv9 网络，专门用于检测6种类型的汽车损坏。WANG Z等人[8]提出通过利用增强的 YOLOv8-PEL 模型来解决固定摄像机角度下的车辆高精度检测问题。WANG H[9]提出了 LSOD-YOLO，这是一种基于 YOLOv8 的轻量级小目标检测算法去解决小目标问题。ZHONG H等人[10]提出了 PS-YOLO一种专为基于无人机的物体检测而设计的快速而精确的网络。叶晖等人[11]以YOLOv8为基线模型进行改进，提出了一种YOLOv8-Evo的桑叶病害识别算法。张婷等人[12]提出了一种多尺度注意力融合网络（Multi-scale Attention Fusion Network），能够捕捉病理图像的多尺度特征，利用注意力机制突出肿瘤等关键区域，并有效融合多尺度信息以提升分割边界精度和整体性能。安鹤男等人[13] 针对目标检测任务中特征金字塔网络（FPN）在多尺度特征融合方面的不足，提出了一种融合自注意力机制的FSA-FPN（Feature Self-Attention FPN）重构方法，增强模型对关键特征区域的关注能力，优化不同层级特征之间的信息交互与融合。上述方法在某些特定场景下取得了一定的成效，但仍存在以下不足：(1)未能充分考虑高速公路中存在多种类型的异常事件，缺乏统一的多类别事件预警机制；(2)未充分应对监控摄像头所拍摄图像中存在大量小目标的问题；(3)对于多类别目标检测任务中模型收敛困难、检测精度不高的问题缺乏有效解决方案。
为解决上述问题，本文提出了一种改进的YOLOv8算法——Highway-YOLOv8，并在此基础上构建高速公路异常事件视频检测系统，同时在相应的数据集验证其有效性。该算法在原有基础上引入了三项创新性改进：首先，提出一种全新的深层通道-空间交互注意力机制(DCSM)，通过融合通道与空间特征信息，有效增强了模型的感知能力；其次，设计了一种多阶段跨层融合机制(MSFM)，显著提升了对小目标的检测性能；最后，采用先进的Wise-IoU损失函数替代原始YOLOv8中的损失函数，从而提高了模型的收敛速度和检测精度。
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作者信息：
柯威曳1，苏吉才1，齐腾涛1，王国相2
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2.丽水学院 商学院，浙江 丽水 323000）
