Детекция пешеходов в условиях низкой освещённости ночью является критической задачей для автономного вождения и безопасности дорожного движения из-за низкого контраста, сенсорного шума матрицы камеры и засветок от фар и уличного освещения. Совокупность этих факторов приводит к существенной деградации качества современных детекторов. Эксперименты на датасете NightOwls с моделью YOLOv26n показали, что предобработка изображений методами CLAHE и Zero-DCE++ приводит к снижению mAP50-95 на 13,0 % и 5,1 % соответственно за счёт усиления шума и несовпадения перцептивных критериев оптимизации с задачей обнаружения объектов. Предлагается лёгкий дифференцируемый модуль адаптации изображений: поточечные кривые коррекции яркости, свёрточный фильтр или блок канального внимания. Модуль встраивается перед

Кривошеев Р.М. (науч. рук. Сафронов К.С.) Модуль адаптации изображений для ночной детекции пешеходов на edge-устройствах // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16896