"恶劣天气条件下自动驾驶车辆的路况检 测策略" 用Python代码Yolo8的

在Python中，使用YOLOv8进行恶劣天气下自动驾驶车辆路况检测的具体代码示例如下，这里简化了部分步骤：

import cv2
from yolov8 import YOLOv8

# 初始化YOLOv8对象
yolov8 = YOLOv8(weights_path='path_to_yolov8_weights', config_path='path_to_yolov8_config')

def detect_weather_conditions(image_path):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)
    
    # 检测并框出物体
    boxes, _ = yolov8.detect_image(img)

    # 对每个检测到的框处理
    for box in boxes:
        class_id, confidence, (x, y, w, h) = box
        if class_id == 'weather_condition':  # 假设我们已知车况分类中有对应的天气类别
            if confidence > threshold:  # 设置阈值判断识别是否足够准确
                condition_label = yolov8.class_names[class_id]
                process_condition(condition_label, (x, y, w, h))  # 自定义处理函数

def process_condition(condition, bbox):
    # 根据检测到的天气条件采取相应措施
    # 比如记录在日志或触发对应的安全操作
    print(f"Detected {condition}: ({bbox[0]}, {bbox[1]})")

# 使用检测功能
image_path = 'path_to_input_image'
detect_weather_conditions(image_path)

这只是一个基础示例，实际应用中还需要考虑实时视频流输入、目标跟踪、多线程处理以及与其他传感器数据融合等因素。此外，恶劣天气可能导致图像质量下降，可能需要额外的图像增强技术来改善模型的表现。