(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211401398.0 (22)申请日 2022.11.09 (71)申请人 安徽江淮 汽车集团股份有限公司 地址 230601 安徽省合肥市经济技 术开发 区紫云路99号 (72)发明人 徐瑞雪　吴琼　丁钊　束照坤　 (74)专利代理 机构 北京维澳专利代理有限公司 11252 专利代理师 常小溪 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 基于嵌入式平台的车用目标检测算法部署 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于嵌入式平台的车用 目标检测算法部署方法， 本发明的主要设计构 思 在于， 预先选定合适的目标检测模 型及需配置的 第三方嵌入式硬件平台， 基于第三方嵌入式硬件 平台的要求， 将训练后的目标检测模 型转化为第 一模型形式， 并利用平台提供的工具将第一模型 形式的目标检测模型再转换为第二模 型形式， 为 了实现模型输入输出处理， 接着配置第二模型形 式的目标检测模型的前处理环节以及后处理环 节， 最后将上述配置过程编译为预设格式的文件 并烧录至第三方嵌入式硬件平台。 本发明利用第 三方嵌入式硬件平台的模型转换机制， 提升了模 型部署速度， 使得车用的目标检测算法整体从PC 移植到嵌入式平台的部署时间大幅缩短， 并显著 降低了移植 风险。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 115527181 A 2022.12.27 CN 115527181 A 1.一种基于嵌入式平台的车用目标检测算法部署方法， 其特 征在于， 包括： 预设选定初始的目标检测模型以及需配置的第三方嵌入式硬件平台； 基于第三方嵌入式硬件平台的要求， 将训练后的目标检测模型转 化为第一模型 形式； 结合第三方嵌入式硬件平台提供的工具， 将第 一模型形式的目标检测模型转换为第 二 模型形式； 配置第二模型 形式的目标检测模型的前处 理环节和后处 理环节； 将上述配置编译为预设格式文件并烧录 至第三方嵌入式硬件平台。 2.根据权利要求1所述的基于嵌入式平台的车用目标检测算法部署方法， 其特征在于， 所述将训练后的目标检测模型转 化为第一模型 形式包括： 确认第三方嵌入式硬件平台支持的技术要求， 所述技术要求包括： 支持版本、 模型简化 需求以及输入 模式； 基于所述 技术要求， 通过编写脚本将初始的目标检测模型格式转换为第一模型 形式。 3.根据权利要求1所述的基于嵌入式平台的车用目标检测算法部署方法， 其特征在于， 所述将第一模型 形式的目标检测模型转换为第二模型 形式包括： 预设第一模型 形式的输入图像维度和数据类型； 根据拍摄 硬件类型选择输入图像的格式类型； 设置输入图像的分辨 率以及格式， 并设置归一 化参数。 4.根据权利要求1所述的基于嵌入式平台的车用目标检测算法部署方法， 其特征在于， 所述前处理环节包括： 对输入图像进 行预处理以使预 处理后的输入图像与第二模型形式所 支持的格式统一， 以及对输入图像的分辨 率、 维度进行适配。 5.根据权利要求1所述的基于嵌入式平台的车用目标检测算法部署方法， 其特征在于， 所述后处理环节包括： 将目标检测模型输出 的推理结果的数据结构进行解析， 得到目标输 出结果。 6.根据权利要求1～5任一项所述的基于嵌入式平台的车用目标检测算法部署方法， 其 特征在于， 所述初始的目标检测模型采用基于深度学习算法的轻量 化网络架构。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115527181 A 2基于嵌入式平台的车用目标 检测算法部署方 法 技术领域 [0001]本发明涉及智能网联汽车技术领域， 尤其涉及一种基于嵌入式平台的车用目标检 测算法部署方法。 背景技术 [0002]目前车用的目标检测模型大多运行在PC机上， 受限于算力， 其性能难以凸显。 在 基 于成本考虑下， 若需要将目标检测 算法附属到嵌入式硬件平台通常会出现部署慢、 运行效 率低、 实时性差等问题。 [0003]即便可以尝试将模型轻量化、 剪枝、 稀疏化等处理之后再部署到嵌入式平台， 但会 导致模型精度下降， 并且部署慢、 运行效率低、 实时性差的缺陷也无法有效克服。 发明内容 [0004]鉴于上述， 本发明旨在提供一种基于嵌入式平台的车用目标检测算法部署方法， 以解决目标检测人物部署慢、 运行效率低、 实时性差的问题。 [0005]本发明采用的技 术方案如下： [0006]本发明提供了一种基于嵌入式平台的车用目标检测算法部署方法， 其中包括： [0007]预设选定初始的目标检测模型以及需配置的第三方嵌入式硬件平台； [0008]基于第三方嵌入式硬件平台 的要求， 将训练后的目标检测模型转化为第一模型形 式； [0009]结合第三方嵌入式硬件平台提供的工具， 将第一模型形式的目标检测模型转换为 第二模型 形式； [0010]配置第二模型 形式的目标检测模型的前处 理环节和后处 理环节； [0011]将上述配置编译为预设格式文件并烧录 至第三方嵌入式硬件平台。 [0012]在其中至少一种可能的实现方式中， 所述将训练后的目标检测模型转化为第一模 型形式包括： [0013]确认第三方嵌入式硬件平台支持的技术要求， 所述技术要求包括： 支持版本、 模型 简化需求以及输入 模式； [0014]基于所述技术要求， 通过编写脚本将初始的目标检测模型格式转换为第一模型形 式。 [0015]在其中至少一种可能的实现方式中， 所述将第一模型形式的目标检测模型转换为 第二模型 形式包括： [0016]预设第一模型 形式的输入图像维度和数据类型； [0017]根据拍摄 硬件类型选择输入图像的格式类型； [0018]设置输入图像的分辨 率以及格式， 并设置归一 化参数。 [0019]在其中至少一种可能的实现方式中， 所述前处理环节包括： 对输入图像进行预处 理以使预处理后的输入图像与第二模型形式所支持的格式统一， 以及对输入图像的分辨说　明　书 1/4 页 3 CN 115527181 A 3