BEV模型部署全栈教程（3D检测+车道线+Occ）

BEV模型全栈部署实战：从理论到工业级应用

近年来，BEV（Bird’s Eye
View）感知算法在自动驾驶领域掀起技术浪潮，成为实现3D环境理解的核心工具。无论是动态障碍物检测、车道线感知，还是占据栅格（Occupancy）预测，BEV模型均展现出强大的场景建模能力。然而，从算法理论到工业级部署，开发者常面临模型优化、多任务协同、工程落地等挑战。本文将以实战视角，系统解析BEV全栈技术链路，并分享一套完整的部署方法论。

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课程内容概览

本教程以"BEV模型部署全栈教程（3D检测+车道线+Occ）"为核心，覆盖从算法原理到工业落地的全流程，具体包含以下模块：

1. BEV算法基础与开发环境搭建

   • BEV感知算法的作用解析（障碍物、车道线、Occupancy）

   • 2D到3D特征转换原理与主流数据集

   • 开发环境配置（C++/Python双语言支持）

2. 动态障碍物检测部署实战

   • 详解Fast BEV与BEVFusion算法

   • 模型训练、Torch→ONNX→TensorRT全链路优化

   • C++推理引擎实现与可视化实战

3. 车道线与Occupancy模型部署

   • BEVLane算法多任务设计

   • 占据栅格预测的部署技巧（后处理优化、量化策略）

4. 模型量化与自动化标注