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车载视觉传感器预期功能测试场景数据集构建方法

发布时间: 2026-03-26

基本信息

合作方式： 技术转让
成果类型： 发明专利
行业领域：
新能源和智能网联汽车
成果介绍
本申请提供一种车载视觉传感器预期功能测试场景数据集构建方法，该方法包括：获取车辆的驾驶场景数据；获取车载视觉传感器对驾驶场景采集的图像的原始信息；根据采集的图像的质量，确定主客观图像信息；根据所述主客观图像信息，确定车载传感器预期功能安全驾驶场景的类别；将若干图像的驾驶场景数据、原始信息、主客观图像信息、车载传感器预期功能安全驾驶场景的类别作为车载视觉传感器预期功能驾驶场景的数据集。该方案可以为自动驾驶车载视觉传感器预期功能极限数据集的构建提供理论方法。
成果亮点
本成果提出了一种面向车载视觉传感器预期功能安全（SOTIF）的测试场景数据集构建方法。该方法通过采集车辆驾驶场景数据与传感器原始图像信息，融合客观图像质量指标与主观感知评价，建立主客观图像信息分析机制。在此基础上，依据图像质量特征对驾驶场景进行预期功能安全类别划分，实现对正常场景、性能受限场景及已知/未知不安全场景的系统化识别。最终构建包含场景数据、原始信息、图像质量特征及安全类别在内的多维度结构化数据集。该方法为自动驾驶车载视觉传感器极限工况测试与预期功能安全验证提供了系统的数据支撑，有效填补了感知系统在复杂环境下性能边界刻画与场景挖掘的方法空白。
团队介绍
燕山大学 金立生 , 石业玮 , 郭柏苍 , 刘家国 , 雒国凤 , 周心晴 , 张耀铎
成果资料