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摘要

如今，在辅助驾驶和无人驾驶中，提前给予驾驶员准确的交通标志信息，并结

合当前路况辅助驾驶，可以确保行车安全和减少事故的发生，提高道路通行效率。

针对传统交通标志检测算法在嵌入式平台部署时面临的模型臃肿、计算效率低下

等痛点，本文基于YOLOv8n架构实施系统性轻量化改造，通过以下策略进行优化：

(1)首先采用MobileNetV4轻量化网络替换特征提取主干，降低基础计算复杂

度；其次设计M-Head检测头模块，融合自注意力机制与降频卷积操作，实现参数

规模压缩与计算速率提升；最