目标检测模型的生成方法、目标检测方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种目标检测模型的生成方法、目标检测方法及其装置，该生成方法包括：获取用于交通信号灯检测的第一数据集，以及用于车辆检测的第二数据集；生成基于YOLO模型的第一教师模型和第二教师模型，并使用第一、第二数据集分别对第一、第二教师模型进行训练，并生成学生模型；之后，对第一教师模型和第二教师模型B的信息融合；之后，加入一个自编码器来实现特征图压缩的功能，从而实现保留关键信息的同时缩减模型体积，也缩减了模型的参数规模；之后，使用知识蒸馏将第一、第二教师模型蒸馏到学生模型中。从而实现了一个能够识别交通信号灯和车辆的模型，而且，在保证检测准确的前提下，缩小模型规模以提高运行效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动驾驶，尤其涉及一种目标检测模型的生成方法、目标检测方法及其装置。

技术介绍

1、随着科技的进步，自动驾驶得到越来越广泛的应用，自动驾驶技术一般包括以下几个方面：（1）环境感知：使用摄像头和传感器来捕获车辆周围的视觉信息，包括道路、交通信号、车辆、行人、建筑物等。这些信息帮助自动驾驶车辆理解当前行驶环境；（2）障碍物检测和跟踪：可以检测和跟踪道路上的障碍物，如其他车辆、行人或动物。这有助于规划安全的驾驶路径，并及时采取避障措施；（3）车道检测和保持：通过识别道路上的车道线，视觉感知系统可以帮助车辆保持在正确的车道内行驶，并遵循交通规则；（4）交通信号灯识别：自动驾驶车辆需要识别和理解交通信号、标志和标线，以便适时减速、停车或加速；（5）数据记录和分析：视觉感知系统记录并存储驾驶过程中的视觉数据，这对事故调查、车辆性能改进和安全验证非常重要。

2、其中，如何识别交通信号灯和车辆，就成为一个亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种目标检测模型的生成方法、目标检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种目标检测模型的生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述对所述学生模型S执行自蒸馏处理具体包括：

5.根据权利要求4所述的生成方法，其特征在于：

6.根据权利要求4所述的生成方法，其特征在于：

7.根据权利要求4所述的生成方法，其特征在于：

8.一种目标检测模型的生成装置，其特征在于，包括以下模块：

9.一种目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤...

【技术特征摘要】

1.一种目标检测模型的生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述对所述学生模型s执行自蒸馏处理具体包括：

5.根据权利要求4所述的生成方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁延超，魏方圆，刘玉敏，陈赛，郭俊超，
申请(专利权)人：清华大学苏州汽车研究院相城，
类型：发明
国别省市：