标题：基于改进YOLOv11n的道路车辆检测算法
作者：谭勇 刘铭 夏超
作者单位：长春工业大学数学与统计学院，吉林 长春 130012
关键字：YOLOv11n；道路车辆检测；MAFPN；注意力机制；Focal-EIOU
摘要：针对交通道路环境车辆目标遮挡、重叠、误检或者漏检等问题，提出一种改进YOLOv11n的道路车辆检测算法。首先引入MAFPN思想改进颈部网络，以增强多尺度目标的检测能力；其次，将注意力机制SEAM模块引入到head部分中，提高小目标和遮挡目标在复杂背景下的特征表示能力；最后采用Focal-EIOU损失函数替换原始边界框回归损失，进一步优化定位精度和收敛速度。通过在道路车辆自建数据集上的测试实验结果表明，改进算法相较于YOLOv11n原算法，平均精度提高了3.2%，证实了此改进方法对道路车辆检测的有效性。