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面向视觉感知算法的危险测试用例生成方法及相关设备
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2023-09-06 09:50:51
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：天津市滨海新区| 宋学姮 | 2023-09-14 10:25:55
本发明公开了一种面向视觉感知算法的危险测试用例生成方法及相关设备，所述方法包括：获取自动驾驶汽车视觉传感器捕获的图像，清理和标记收集到的图像，根据无参考图像质量评估特征得到观测数据集；根据观测数据集，并融合领域知识，构建环境因子对于感知性能影响的因果结构图；从因果结构图中分离关键环境因素，定量计算各环境因素对视觉感知性能的影响程度；基于关键环境变量与视觉感知性能的因果关系的定性分析，以及因果效应的定量估计，提出挑战指数以批量生成面向感知的危险测试用例。本发明在因果关系挖掘、挑战指数度量、危险场景识别、搜索空间建模等多个方面具有显著的优势，更精确地评估和验证自动驾驶视觉算法在复杂环境下的性能。
.一种面向视觉感知算法的危险测试用例生成方法，其特征在于，所述面向视觉感知算法的危险测试用例生成方法包括：
获取自动驾驶汽车视觉传感器捕获的图像，清理和标记收集到的图像，根据无参考图像质量评估特征得到观测数据集；
根据所述观测数据集，并融合领域知识，构建环境因子对于感知性能影响的因果结构图；
在所述因果结构图中获取关键环境因素，定量计算各环境因素对视觉感知性能的影响程度；
基于关键环境变量与视觉感知性能的因果关系的定性分析，以及因果效应的定量估计，基于挑战指数以批量生成面向感知的危险测试用例。
视觉感知是自动驾驶系统中的核心基础模块，它是自动驾驶车辆获取环境信息和做出决策的关键组成部分。通过视觉感知，自动驾驶系统可以识别道路标志、车辆、行人等。因此，良好的视觉感知能力对于实现安全可靠的自动驾驶至关重要。
现有方法通常采用离散的、手动选择的测试场景来评估视觉感知算法的鲁棒性。这些方法基于经验或专家判断，选择一些具有挑战性的场景，如不同的天气条件、道路标志的遮挡、光照变化等，然后通过离线测试或模拟进行评估，这些场景往往是固定的或有限的，无法全面覆盖各种可能的情况。此外，现有技术方案缺乏系统性、量化的测试环境评价指标，难以准确评估真实复杂环境的挑战性。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
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本发明中，获取自动驾驶汽车视觉传感器捕获的图像，清理和标记收集到的图像，根据无参考图像质量评估特征得到观测数据集；根据所述观测数据集，并融合领域知识，构建环境因子对于感知性能影响的因果结构图；在所述因果结构图中获取关键环境因素，定量计算各环境因素对视觉感知性能的影响程度；基于关键环境变量与视觉感知性能的因果关系的定性分析，以及因果效应的定量估计，基于挑战指数以批量生成面向感知的危险测试用例。本发明基于因果效应的定量估计和归一化计算，能够有效衡量环境条件对视觉算法的挑战程度，通过引入挑战指数的因果知识，指导搜索策略生成更具挑战性的测试用例，结合挑战指数和驾驶评分，能够有效判断自动驾驶系统在特定场景下的性能是否低于预定的阈值，从而识别潜在的危险情况。
技术合作
本发明提供一种面向视觉感知算法的危险测试用例生成方法及相关设备，所述方法包括：获取自动驾驶汽车视觉传感器捕获的图像，清理和标记收集到的图像，根据无参考图像质量评估特征得到观测数据集；根据所述观测数据集，并融合领域知识，构建环境因子对于感知性能影响的因果结构图；在所述因果结构图中获取关键环境因素，定量计算各环境因素对视觉感知性能的影响程度；基于关键环境变量与视觉感知性能的因果关系的定性分析，以及因果效应的定量估计，基于挑战指数以批量生成面向感知的危险测试用例。本发明基于因果效应的定量估计和归一化计算，能够有效衡量环境条件对视觉算法的挑战程度，通过引入挑战指数的因果知识，指导搜索策略生成更具挑战性的测试用例，结合挑战指数和驾驶评分，能够有效判断自动驾驶系统在特定场景下的性能是否低于预定的阈值，从而识别潜在的危险情况。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关硬件(如处理器，控制器等)来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取的计算机可读存储介质中，所述程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的计算机可读存储介质可为存储器、磁碟、光盘等。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
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