本发明属于汽车技术领域，公开了一种障碍物检测方法、装置、设备及存储介质；该方法包括：获取参考车辆的实时环境图像；通过障碍物检测模型对实时环境图像进行识别，得到预测类别，障碍物检测模型是基于YOLOv5算法框架，将YOLOv5算法框架中的主干网络替换为视觉主干网络并在YOLOv5算法框架中加入头部分类器得到，视觉主干网络为轻量级网络；基于预测类别得到实时环境图像中参考车辆周围的障碍物；本发明通过对YOLOv5算法框架中的结构改进为轻量级网络，显小模型的大小和计算量来降低存储和计算成本，并通过引入轻量级的模块和降低输入和输出维度来实现网络的小型化，帮助商用车实现精准的目标检测和智能驾驶能力，提高车辆的安全性和效率。