本说明书公开了一种模型训练以及确定无人车运动策略方法及装置，通过在历史上采集到的各连续帧图像中确定若干组连续两帧图像作为各训练样本，并针对每个训练样本，确定第二图像的包围框作为标注，然后通过预处理模型，确定预处理结果，进而通过检测模型，确定该训练样本的第一图像的预测结果以及后处理结果，通过分类层确定检测结果，并以检测结果和标注之间差异最小为优化目标，对该待训练的检测模型的进行训练。本方法通过对各训练样本中的第一图像的各障碍物实例进行预测，进而更新第二图像的各障碍物实例的至少部分待选包围框，最后通过分类层确定第二图像的各障碍物实例的包围框，作为检测结果，不需要人工调整参数，准确率较高。