[发明专利]一种基于多任务检测模型的检测方法及车辆

权利要求书

1.一种基于多任务检测模型的检测方法，其特征在于，包括：

将感知数据输入包括多个检测头的多任务检测模型，得到所述多个检测头的检测结果，所述感知数据包括车载雷达采集的点云数据和/或车载相机采集的图像数据，其中，通过以下步骤训练所述多任务检测模型：

根据每个检测头在每次迭代训练时的收敛程度，对相应检测头的损失权重进行调整，越收敛的检测头，损失权重越小；根据每个检测头在每次迭代训练时的计算损失值与各自的目标损失值的差值绝对值，来确定各个检测头的收敛程度；或者，根据每个检测头在前预设迭代次数的迭代中获得的多个历史损失值，获取每个检测头的所述多个历史损失值的相关值，来确定各个检测头的收敛程度，所述相关值为平均值或标准差；

基于各个检测头调整后的损失权重，实现该次对待训练的多任务检测模型的训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个检测头在每次迭代训练时的收敛程度，对相应检测头的损失权重进行调整，包括：

计算各个检测头的差值绝对值占所述多个检测头的差值绝对值之和的占比，得到各个检测头在该次迭代训练时的损失权重；

更新相应检测头的损失权重为该次迭代训练时的损失权重。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个检测头在每次迭代训练时的收敛程度，对相应检测头的损失权重进行调整，包括：

计算各个检测头对应的所述相关值占所述多个检测头的相关值之和的占比，得到各个检测头在该次迭代训练时的损失权重；

更新相应检测头的损失权重为该次迭代训练时的损失权重。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于各个检测头调整后的损失权重，实现该次对待训练的多任务检测模型的训练，包括：

基于所述各个检测头该次迭代得到的所述调整后的损失权重与该次迭代训练时的计算损失值进行加权求和，得到所述多任务检测模型的总损失值；

基于所述总损失值进行反向传播，实现该次对待训练的多任务检测模型的训练。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

判断是否满足预设停止条件；

若满足所述预设停止条件，停止训练，从而得到训练好的所述多任务检测模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个检测头包括目标检测头、车道线检测头和指示灯检测头中的一个或多个。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的基于多任务检测模型的检测方法。

8.一种车辆，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的基于多任务检测模型的检测方法。