本研究针对低光照条件下目标检测的难题，提出了一种基于YOLOV10的低光照目标检测算法。该算法通过深入分析低光照环境对目标检测的影响，对YOLOV10模型进行改进，使其在低光照条件下具有更高的检测准确率和实时性。针对低光照图像的特点，本研究设计了一种图像预处理方法以增强图像的亮度、对比度和细节信息，为后续目标检测提供良好的基础。使模型能够更好地关注目标区域，提高检测性能。
本研究对YOLOV10的损失函数进行了优化，以解决低光照条件下正负样本不平衡和定位精度不足的问题。在此基础上，采用了一种多尺度特征融合策略，将不同尺度的特征信息进行融合，提高小目标的检测能力。实验结果表明，本研究所提出的低光照目标检测算法在多个公开数据集上取得了较好的检测效果。检测速度达到实时性要求，具有一定的实用价值。
本研究为低光照环境下的目标检测提供了一种有效的解决方案，可广泛应用于智能监控、无人驾驶等领域。未来工作将继续优化算法，提高检测速度和准确率，以满足更多实际应用场景的需求。
用户上传：系统实现的第一步是用户上传功能，允许用户通过网页应用轻松上传图像。这一环节设计了友好的用户界面，支持多种图像格式，并确保上传过程简单快捷，为后续的图像处理和分析奠定基础。
图像处理：上传的图像进入图像处理模块，该模块对图像进行预处理，包括调整大小、归一化、去噪和增强等操作。这些处理步骤旨在提高图像质量，突出低光照目标特征，为YOLOv10模型提供清晰、标准的输入数据。
目标检测：经过处理的图像被输入到YOLOv10模型中进行目标检测。YOLOv10的高效性能确保了实时检测，适用于大规模光照生产中的实时监控需求。
结构输出：检测完成后，系统生成结构化的输出结果，展示识别出的低光照目标及其置信度。这些信息以直观的方式呈现给用户，结构化的输出便于用户快速理解检测结果，并作出相应的防治决策。
除了实时的光照识别功能外，系统还提供了历史识别记录的查询，方便地对之前的检测结果进行回顾和分析。这些记录包含了详细的识别信息，如光照的位置、大小、类型以及置信度等，为用户提供了一个全面的参考依据。系统通过深度学习和YOLOv10技术的结合，实现了快速、准确识别和历史记录的管理，为光照生产的智能化管理和决策提供了有力支持，通过对大量夜间和昏暗环境下的图像进行训练和测试，YOLOV10算法能够准确识别出包括行人、车辆、动物等多种目标，且识别速度快，误报率低。记录数据表明，即使在光照条件极差的情况下，算法仍能保持较高的识别准确率。此外，YOLOV10算法的实时反馈特性使得它在实际应用中更具优势，能够及时响应并处理动态场景中的目标，为用户提供可靠的低光照目标检测解决方案。
