AEB感知方案中如何提高目标检测的准确率与实时性？

Question

在AEB（自动紧急制动）感知方案中，如何平衡目标检测的准确率与实时性是一个关键问题。常见的技术挑战包括：复杂场景下的小目标检测、多传感器融合延迟以及模型计算资源受限。例如，在高速行驶场景中，系统需快速识别远处行人或障碍物，同时保证低误报率。此时，如果使用高精度深度学习模型，虽能提升检测准确率，但可能导致推理时间过长，影响实时性；而简单模型虽速度快，却可能漏检关键目标。因此，如何通过优化网络结构（如轻量化模型设计）、硬件加速（如专用AI芯片）以及数据预处理（如ROI区域筛选），在有限资源下实现高性能检测，是亟待解决的技术难题。

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1. 问题概述：AEB感知方案中的技术挑战

在AEB（自动紧急制动）系统中，目标检测的准确率和实时性是核心关注点。复杂场景下的小目标检测、多传感器融合延迟以及模型计算资源受限，构成了主要的技术瓶颈。

• 复杂场景下的小目标检测：高速行驶时，远处行人或障碍物可能被误认为背景。
• 多传感器融合延迟：不同传感器的数据同步与处理可能导致决策滞后。
• 模型计算资源受限：高精度模型需要更多计算资源，而嵌入式设备通常资源有限。

例如，在高速场景下，若使用深度学习模型提升检测准确率，推理时间可能会显著增加；反之，简单模型虽然快速，但容易漏检关键目标。

2. 技术分析：平衡准确率与实时性的方法

为解决上述问题，可以从优化网络结构、硬件加速和数据预处理三个方面入手。

方法	优点	挑战
轻量化模型设计	减少参数量，提高推理速度	可能降低检测精度
专用AI芯片	提供高效的并行计算能力	成本较高且适配性有限
ROI区域筛选	减少无效计算，聚焦关键区域	需精确定义感兴趣区域

这些方法的核心在于如何在有限资源下实现高性能检测。

3. 解决方案：具体实施步骤

以下是通过优化网络结构、硬件加速和数据预处理的具体实施步骤：

1. 轻量化模型设计：
   - 使用MobileNet、ShuffleNet等轻量化网络。
   - 采用知识蒸馏技术，将大模型的知识迁移到小模型。

2. 硬件加速：
   - 部署专用AI芯片（如NVIDIA Jetson、Intel Movidius）。
   - 利用GPU或TPU进行并行计算。

3. 数据预处理：
   - 应用ROI区域筛选算法（如基于YOLO的候选框生成）。
   - 结合多传感器数据（如雷达与摄像头），减少冗余计算。
    

通过上述步骤，可以在保证实时性的同时提升检测准确率。

4. 流程图：解决方案的整体流程

graph TD;
            A[开始] --> B[选择轻量化模型];
            B --> C[部署专用AI芯片];
            C --> D[应用ROI区域筛选];
            D --> E[结合多传感器数据];
            E --> F[完成目标检测];

此流程展示了从模型设计到最终检测结果输出的完整过程。