摩托车检测是自动驾驶环境感知系统中针对两轮机动车辆的专项识别技术，指通过多传感器融合与计算机视觉算法，在复杂交通场景中实时定位、分类并跟踪摩托车的技术过程。其核心挑战在于摩托车体积小、机动性强且易被遮挡的特性，需要算法在保证高召回率的同时降低误检率。典型技术方案采用YOLOv5等目标检测模型作为基础架构，结合激光雷达点云数据补偿视觉盲区，并通过时序分析模块处理摩托车突然变道等突发行为。
在实际产品开发中，摩托车检测的精度直接影响自动驾驶系统的决策安全性。例如当摩托车从大型车辆后方突然驶出时，系统需在200毫秒内完成检测-跟踪-预测全流程。当前头部厂商普遍采用注意力机制增强小目标检测能力，并利用车载计算平台的异构算力实现10Hz以上的处理频率。值得关注的是，2023年Waymo发布的《Multi-Class Detection in Urban Scenes》白皮书显示，其摩托车检测的mAP值已达到92.7%，但雨雾天气下的性能衰减仍是行业共性难题。