公开(公告)号：CN106447045B

公开(公告)日：2018-11-23

申请号：CN201610899609.6

申请日：2016-10-14

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 隗寒冰 ,  曹旭 ,  徐向阳 ,  杜伟松 ,  贾志杰

IPC: G06N99/00

Abstract: 本发明提供的一种基于机器学习的ADAS系统的测评方法，包括：获取图像样本，构建ADAS测试指标的标准空间，其标准空间包括标准模糊空间、标准光照空间以及标准遮挡空间；对标准空间的图像样本在离线状态下进行机器学习得到ADAS系统的测评标准；获取待测图像，按照得出的测评标准对ADAS系统进行测评；通过上述方法，能够在动态因素下进行ADAS系统的测评，有效提高测评结果的准确性，而且适应性强，能够在海量数据、多参数、时变的情况下进行准确的测评。

公开(公告)号：CN105388021A

公开(公告)日：2016-03-09

申请号：CN201510687940.7

申请日：2015-10-21

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 隗寒冰 ,  陈尧 ,  曹旭 ,  杜伟松 ,  贾志杰

IPC: G01M17/007

CPC classification number: G01M17/007

Abstract: 本发明提供的ADAS虚拟开发与测试系统，包括用于采集真实交通环境的采集单元、用于模拟真实驾驶行为的虚拟驾驶单元、用于模拟真实或虚拟环境以及车辆行驶姿态的实时仿真单元和用于显示信息的显示单元；本发明由实车预先拍摄的真实交通场景投影到环形屏幕作为实时仿真机道路信息的输入，不仅能反映出驾驶者在真实环境下的驾驶行为，而且还包括真实环境中的各种干扰、噪声及突发事件，使得对ADAS产品的测评与开发更加可信、可靠和真实，本发明通过对对被测ADAS产品测试结果与实时仿真机内存储的标准算法进行比较的测评，在测试的同时还能得到数据化的评估结果。

公开(公告)号：CN106447045A

公开(公告)日：2017-02-22

申请号：CN201610899609.6

申请日：2016-10-14

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 隗寒冰 ,  曹旭 ,  徐向阳 ,  杜伟松 ,  贾志杰

IPC: G06N99/00

CPC classification number: G06N99/005

Abstract: 本发明提供的一种基于机器学习的ADAS系统的测评方法，包括：获取图像样本，构建ADAS测试指标的标准空间，其标准空间包括标准模糊空间、标准光照空间以及标准遮挡空间；对标准空间的图像样本在离线状态下进行机器学习得到ADAS系统的测评标准；获取待测图像，按照得出的测评标准对ADAS系统进行测评；通过上述方法，能够在动态因素下进行ADAS系统的测评，有效提高测评结果的准确性，而且适应性强，能够在海量数据、多参数、时变的情况下进行准确的测评。