关键词：目标检测;边缘部署;智能驾驶;轻量化;YOLOv8
摘 要：为优化智能汽车环境感知算法，提出一种改进的YOLOv8模型。通过引入Ghostconv改进C2f结构，实现算法的轻量化；建立了基于CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制的GSAM注意力机制降低模型的计算复杂度，同时提升检测精度；利用P2小目标检测层和深度可分离卷积改进Neck层，降低参数量和计算量提高检测精度；采用SIOU损失函数，提高目标检测算法的性能。实验结果显示，改进后的模型mAP提高了2.5%,复杂度降低了1.4%。
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