一种智能驾驶感知模型训练方法、装置、设备及存储介质

本发明公开了一种智能驾驶感知模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及应用人工智能技术领域，包括：根据全量数据训练的所有参数的初始状态，生成过程模型；提取增量数据训练参数并和全量数据训练参数进行对比，将产生差异的参数作为目标参数；基于目标参数筛选代表当前状态估计的离散样本点，使用过程模型对离散样本点进行前向传播预测得到预测状态均值和预测协方差矩阵；对比预测状态均值和增量数据训练参数以生成残差，根据残差和预测协方差矩阵为目标参数分配对应的融合系数进行加权和组合，得到所有状态估计的更新输出。本申请能减少模型训练数据量，仅针对增量的数据训练将前期全量训练参数进行融合即可实现模型算法的完整迭代和优化。