BEV模型部署全栈教程（3D检测+车道线+Occ）

pangshui333333 2025-03-12 17:03:21

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随着特斯拉在AI Day上提出BEV概念，国内外以BEV 为技术栈的感知框架越来越受到大家的认可，这两年几乎离不开BEV这个关键词。站在上帝的视角，BEV非常适合自动驾驶任务，从最初的BEVDet检测方案，到后面BEVFormer、BEVFusion、MapTR、Occupancy等各个任务模型，几乎都以此为基线。目前工业界的自动驾驶技术路线大多围绕三个主要任务展开：3D目标检测、车道线检测、非常...

BEV模型全栈部署：从算法原理到TensorRT工业落地（3D检测+车道线+Occ）在自动驾驶技术演进中，BEV（Bird’s EyeView）感知算法已成为环境建模的核心方案。本文聚焦BEV模型在动态障碍物检测、车道线感知与占据栅格预测中的工程化实践，系统解析从算法选型到工业部署的技术链路，并提供可复现的部署方法论。

尽管基于点云的3D目标检测算法性能不断提升，在KITTI和Nuscenes等榜单上碾压视觉方案。但是激光雷达相对高昂的造价和对各种复杂天气情况的敏感性限制激光雷达的应用范围，使得研究人员更多的探索基于视觉的3D检测。纯视觉的3D检测输入一般是单目图像或多目图像，只需要安装摄像头，标定相对简单，适合大规模的商业部署。而且，图像包含丰富的场景的颜色和纹理信息，有利于模型的检测和分类。目前量产方案中，像...

BEVFusion Camera + LiDAR 多模态BEV融合。BEVFormer 基于Transformer的跨视角BEV建模。PETR 3D位置编码 + Transformer BEV。LSS (NVIDIA) 2D→3D→BEV 特征转换。BEV模型部署全栈教程（3D检测+车道线+Occ）国内首个BEV感知全栈系列学习教程。（1）准备一台大于4g显存的电脑。FIERY 预测未来BEV场景。使用gazebo仿真测试bev。（2）按照下面教程部署跑起来。（2）经典BEV论文与代码。

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