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公开(公告)号：CN115662118B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202211274635.1
申请日：2022-10-18
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/22
Abstract: 本发明公开了一种面向自动驾驶测试的交规合规性自动化判定方法及装置，属于自动驾驶技术领域。所述方法包括：获取自动驾驶测试的场景地图，并基于场景地图绘制语义地图，场景地图中不同的交通元素在语义地图中对应不同的颜色；执行自动驾驶测试，并基于测试对象的世界坐标和包围盒，计算测试对象在语义地图中的车辆投影区域；基于交通元素的颜色，判断车辆投影区域是否包含目标交通元素；基于车辆投影区域是否包含目标交通元素的判断结果，判断测试对象是否遵守交通规则；按照测试对象在自动驾驶测试过程中遵守交通规则的情况统计，评估测试对象的交规合规性。本发明提升了交规合规性判定结果的准确性和可靠性，并提升了判定效率。
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公开(公告)号：CN115662118A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211274635.1
申请日：2022-10-18
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/22
Abstract: 本发明公开了一种面向自动驾驶测试的交规合规性自动化判定方法及装置，属于自动驾驶技术领域。所述方法包括：获取自动驾驶测试的场景地图，并基于场景地图绘制语义地图，场景地图中不同的交通元素在语义地图中对应不同的颜色；执行自动驾驶测试，并基于测试对象的世界坐标和包围盒，计算测试对象在语义地图中的车辆投影区域；基于交通元素的颜色，判断车辆投影区域是否包含目标交通元素；基于车辆投影区域是否包含目标交通元素的判断结果，判断测试对象是否遵守交通规则；按照测试对象在自动驾驶测试过程中遵守交通规则的情况统计，评估测试对象的交规合规性。本发明提升了交规合规性判定结果的准确性和可靠性，并提升了判定效率。
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公开(公告)号：CN116823063A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310912965.7
申请日：2023-07-24
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06F16/906 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F17/16
Abstract: 本公开涉及数据集质量评估模型的有效性测试方法、装置及设备，属于数据集评估技术领域。所述方法包括：从参考数据集中划分出训练数据集和测试数据集；对训练数据集进行数据变化处理，得到n‑1个衍生数据集，训练数据集和n‑1个衍生数据集共同组成n个数据集；通过数据集质量评估模型对n个数据集分别进行质量评估，得到n个评估结果；采用n个数据集分别训练n个人工智能AI模型，得到完成训练的n个AI模型；分别通过完成训练的n个AI模型对测试数据集进行处理，得到n个测试结果；基于n个测试结果和n个评估结果，确定数据集质量评估模型的有效性。本公开能够实现对数据集质量评估模型本身的评估能力进行有效且准确的测试验证。
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公开(公告)号：CN115808912A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211393355.2
申请日：2022-11-08
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本公开涉及一种故障测试场景的生成方法、装置、设备和存储介质，属于自动驾驶技术领域。该生成方法包括：获取被测自动驾驶方案在多个样本故障测试场景中测试生成的故障信息，样本故障测试场景包括场景特征信息，场景特征信息包括驾驶环境参数、预设故障参数和交通参与者行为参数中的至少一个；将生成故障信息的样本故障测试场景进行聚类处理，得到多个测试场景集合，各测试场景集合包括至少一个样本故障测试场景；选取对应于同一测试场景集合的至少一个样本故障测试场景作为待选场景；根据待选场景对应的场景特征信息生成目标故障测试场景。本公开提供的故障测试场景的生成方法能够提高故障测试场景的生成效率，降低故障测试场景的开发成本。
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公开(公告)号：CN114529720B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210101318.3
申请日：2022-01-27
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06V10/26 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种神经网络的可解释性评估方法、装置、存储介质及设备，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取测试数据集；针对测试数据集中的图像xi，基于图像xi对应的语义分割图对图像xi进行分割，得到图像xi的像素区域集合；对图像xi的像素区域集合中每一像素区域进行子区域分割，并将分割结果作用到图像xi上，得到图像xi的子区域分割结果；基于图像xi的子区域分割结果；通过测试数据集中所有图像的目标比比值，确定被测神经网络的评估结果。本发明给出了神经网络对图像预测的解释，并确保准确评估神经网络的预测水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115877821B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202211584110.8
申请日：2022-12-09
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G05B23/02 , G01M17/007
Abstract: 本公开涉及一种车辆机动平稳性评估方法、装置、电子设备和存储介质，涉及自动驾驶技术领域。所述方法包括：获取待评估车辆经过的路段的高精地图和行驶数据，待评估车辆基于待测的自动驾驶方案行驶；根据高精地图和行驶数据，确定至少一个横向机动评估参数和至少一个纵向机动评估参数；基于至少一个横向机动评估参数计算横向机动平稳度；基于至少一个纵向机动评估参数计算纵向机动平稳度；根据横向机动平稳度和纵向机动平稳度，确定待评估车辆执行待测的自动驾驶方案时的机动平稳度。本公开可以对车辆在执行自动驾驶方案时的平稳性进行比较准确的评价，以保证评估结果的有效性。
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公开(公告)号：CN117349179A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311430482.X
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本公开涉及面向无人系统的仿真对抗测试方法、装置及设备，属于无人系统仿真技术领域。所述方法包括：构建当前测试任务下仿真对抗测试的对抗示性函数，以及对抗元素的原子动作及其参数化方式；参数初始化与阈值设置；获取仿真对抗测试的当前动作编码片段，并结合对抗示性函数的采样极限记录值和采样阈值，执行当前动作编码片段下原子动作参数值探索，更新对抗示性函数的采样极限记录值和当前取值；基于当前取值更新取值极限记录值，并在通过当前动作编码片段和历史探索动作编码片段集合更新动作堆栈后，结合取值极限记录值和取值阈值判断是否结束当前测试任务下的仿真对抗测试。本公开能够实现对仿真对抗测试的场景参数空间执行高效且全面地探索。
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公开(公告)号：CN115935501A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211393363.7
申请日：2022-11-08
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本公开涉及一种交通环境仿真方法、装置和电子设备，属于自动驾驶技术领域。该方法包括：获取待测车辆在地图上的初始位置；在与初始位置相距预设阈值以内的区域生成交通流，交通流包括用于生成交通参与车辆的车辆交通流和用于生成交通参与行人的行人交通流；在交通流中的交通参与对象的状态满足预设变更条件的情况下，通过交通参与对象向预先设置的交通流管理池发送第一信息，第一信息与交通参与对象的状态相关，交通参与对象包括交通参与车辆和交通参与行人；通过交通流管理池基于第一信息管理交通参与对象。本公开通过交通流、交通流管理池和交通参与对象共同管理交通参与对象在地图中的行驶，能够使得自动驾驶测试更加贴合实际的交通情况。
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公开(公告)号：CN114510989B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202111590662.5
申请日：2021-12-23
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种图像数据集的规范性评估方法、装置及设备，涉及数据集评估技术领域。所述方法包括：获取图像数据集以及图像数据集的任务类型，任务类型用于指示图像数据集对应的模型训练任务；基于任务类型，确定图像数据集的规范性度量指标；计算图像数据集在每一规范性度量指标下的度量值；基于各度量值，对图像数据集的规范性进行评估，得到规范性评估结果。本发明实现了针对图像数据集提供一种规范性评估方法，并提供了具体的规范性评估指标及其度量值计算方式。
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公开(公告)号：CN114510989A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111590662.5
申请日：2021-12-23
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06K9/62 , G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种图像数据集的规范性评估方法、装置及设备，涉及数据集评估技术领域。所述方法包括：获取图像数据集以及图像数据集的任务类型，任务类型用于指示图像数据集对应的模型训练任务；基于任务类型，确定图像数据集的规范性度量指标；计算图像数据集在每一规范性度量指标下的度量值；基于各度量值，对图像数据集的规范性进行评估，得到规范性评估结果。本发明实现了针对图像数据集提供一种规范性评估方法，并提供了具体的规范性评估指标及其度量值计算方式。
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