实现基于 YOLOv8 的**路面遗落物检测（Road Debris Detection）**是智能交通中极具挑战但也至关重要的功能。遗落物（如轮胎、箱子、货物、石块等）通常具有形状不规则、颜色多样、且与背景对比度低的特点。核心难点与解决方案小目标检测难：远处的遗落物在图像中像素占比极小。方案：使用高分辨率输入（imgsz=1280）或针对小目标优化的模型（如 YOLOv8-small/large）。背景干扰大：阴影、井盖、路面修补痕迹容易被误检。方案：结合静态背景建模或时序逻辑。真正的遗落物是“突然出现在路面上并长期静止”的物体，而阴影会随光照变化，车辆会移动。数据稀缺：公开的“路面垃圾/遗落物”数据集较少。方案：建议使用通用物体检测模型，并通过ROI（感兴趣区域）过滤+静止时长判定来减少误报。一、 功能设计逻辑我们将采用“检测 + 追踪 + 时空逻辑”的策略：