YOLO系列在ADAS中的部署实战 · 课程目录

ADAS与YOLO概述 v3→v8

ADAS系统架构、YOLO发展史、部署挑战与选型策略

环境搭建 Jetson Orin

NVIDIA Jetson Orin环境配置、CUDA/cuDNN/TensorRT安装、Docker镜像构建

YOLOv8模型训练

自定义数据集准备、数据标注格式（COCO/YOLO）、训练超参数调优

模型导出与优化

ONNX导出、FP16/INT8量化、TensorRT引擎构建、精度验证

C++推理引擎开发

TensorRT C++ API封装、预处理/后处理流水线、多线程异步推理

多传感器融合

Camera-LiDAR标定、BEV空间映射、YOLO与点云目标融合策略

嵌入式部署优化

内存池管理、DMA加速、算子融合、模型分片加载

实时性保障

延迟分析工具、GPU/CPU流水线并行、帧率抖动优化、QoS策略

目标跟踪集成

DeepSORT算法原理、ReID特征提取、YOLO检测与跟踪联动

车道线检测

YOLOP模型介绍、多任务学习、车道线拟合与跟踪

可行驶区域分割

BEV分割网络、YOLO与分割头共享Backbone、后处理加速

交通标志识别

小目标检测优化、数据增强策略、模型蒸馏

行人意图预测

姿态估计、轨迹预测、YOLO与LSTM融合

夜间与恶劣天气处理

多光谱融合、图像增强预处理、鲁棒性训练

模型剪枝与压缩

结构化剪枝、通道剪枝、知识蒸馏实战

Cluster NMS、Soft NMS、Fast NMS实现、CUDA加速

端到端部署流水线

从训练到OTA升级、A/B测试、回滚机制

功能安全与冗余

ISO 26262要求、模型监控、异常检测、Fallback策略

硬件加速器适配

华为昇腾、地平线J5、黑芝麻A1000部署对比

模型在线学习

增量训练、数据回放、灾难性遗忘缓解

CARLA/SUMO联合仿真、YOLO在环测试、场景泛化评估

性能Profiling

Nsight Systems分析、算子耗时统计、瓶颈定位与优化

多任务统一模型

YOLO-World、UniAD架构、共享Backbone设计

Transformer在YOLO中应用

DETR、RT-DETR、注意力机制优化

边缘计算部署

树莓派、Jetson Nano、OpenCV DNN后端

对抗攻击防御、模型加密、知识产权保护

自动标注、难例挖掘、主动学习、数据版本管理

OTA升级策略

差分升级、模型热更新、版本兼容性

量产落地经验

车规级要求、产线标定、一致性测试、售后数据分析

端到端自动驾驶、世界模型、YOLO与LLM结合