一种目标检测模型构建方法、装置及目标检测系统制造方法及图纸

一种目标检测模型构建方法、装置及目标检测系统，该方法应用于边缘计算单元，包括：预先构建E‑YOLOv5网络结构；通过2D边界框和视觉图像样本对E‑YOLOv5网络结构进行训练，得到训练好的E‑YOLOv5网络结构；通过2D边界框对训练好的E‑YOLOv5网络结构进行检测质量评估，得到评估结果；在评估结果超过预设阈值时，则将训练好的E‑YOLOv5网络结构确定为目标检测模型；通过目标检测模型对目标车辆通过无线连接发送的实时视觉图像进行目标检测处理，能够通过边缘计算实现在有限的计算资源下有效进行目标检测，减少了车辆端的计算量，提高了目标检测的精确度和效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及自动驾驶，具体而言，涉及一种目标检测模型构建方法、装置及目标检测系统。

技术介绍

1、目前，自动驾驶面临的核心挑战之一是实现可靠准确的环境感知。这对安全驾驶至关重要，因为感知模块接收的信息直接影响核心驾驶决策，决定车辆的路径规划。现有的目标检测模型，通常需根据前置摄像头的视觉感知来实时获取场景中物体的位置和类别以规划无碰撞路径。对于不同推理时间下yolov5检测模型的变体，通常较大的模型性能更好，但其计算需求也较大，而车辆的计算资源和功耗有限，难以支持较大模型的运行。可见，现有方法通常都是在汽车端进行数据的处理和目标检测，计算量大，车载硬件受到成本和功耗的限制，难以支持运行大型模型，从而降低了目标检测的精确度和效率。

技术实现思路

1、本申请实施例的目的在于提供一种目标检测模型构建方法、装置及目标检测系统，能够通过边缘计算实现在有限的计算资源下有效进行目标检测，减少了车辆端的计算量，提高了目标检测的精确度和效率。

2、本申请第一方面提供了一种目标检测模型构建方法，所述方法应用于边缘计算单本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种目标检测模型构建方法，其特征在于，所述方法应用于边缘计算单元，包括：

2.根据权利要求1所述的目标检测模型构建方法，其特征在于，所述Focus模块用于提取所述视觉图像样本的局部特征；

3.根据权利要求1所述的目标检测模型构建方法，其特征在于，所述通过所述目标检测模型对目标车辆通过无线连接发送的实时视觉图像进行目标检测处理，得到目标检测结果，包括：

4.根据权利要求1所述的目标检测模型构建方法，其特征在于，所述评估结果至少包括精确率、召回率、平均精度、检测到的物体与真实边界框的交并比以及所述平均精度的平均值。

5.一种目标检测系统，其...

【技术特征摘要】

1.一种目标检测模型构建方法，其特征在于，所述方法应用于边缘计算单元，包括：

2.根据权利要求1所述的目标检测模型构建方法，其特征在于，所述focus模块用于提取所述视觉图像样本的局部特征；

3.根据权利要求1所述的目标检测模型构建方法，其特征在于，所述通过所述目标检测模型对目标车辆通过无线连接发送的实时视觉图像进行目标检测处理，得到目标检测结果，包括：

4.根据权利要求1所述的目标检测模型构建方法，其特征在于，所述评估结果至少包括精确率、召回率、平均精度、检测到的物体与真实边界框的交并比以及所述平均精度的平均值。

5.一种目标检测系统，其特征在于，所述目标检测系统包括目标车辆、核心网络、边缘计算单元和基站，其中，

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【专利技术属性】
技术研发人员：魏丹，何明阳，翟鸿宏，
申请(专利权)人：广汽埃安新能源汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：