数据测试方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了数据测试方法、装置、电子设备及存储介质，涉及自动驾驶领域，其中的方法可包括：获取第一数据集，运行第一数据集中的各条数据，并根据运行结果分别对各条数据进行判断，得到各条数据是否通过的判断结果；分别确定第一数据集中的各条数据所属的场景分类；针对各场景分类，分别将该场景分类中的各条数据映射到预先生成的该场景分类对应的统计图中，根据映射结果及该场景分类中的各条数据的判断结果，生成该场景分类对应的测试评价指标。应用本申请所述方案，可节省人力物力，提升处理效率等。

Data testing method, device, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
数据测试方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及计算机应用技术，特别涉及自动驾驶领域的数据测试方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
无人车测试中，除了常见的道路测试外，还需要进行基于仿真平台的虚拟化测试，从而可以更低的成本、更高的效率、更全面的覆盖来有效验证无人车的性能。目前，通常采用基于海量数据进行回放式随机测试的方式，即通过数据回放模式，随机性的进行实验，通过人工分析等得出测试结果，但这种方式需要耗费较大的人力物力，且效率低下。
技术实现思路
本申请提供了数据测试方法、装置、电子设备及存储介质。一种数据测试方法，包括：获取第一数据集，运行所述第一数据集中的各条数据，并根据运行结果分别对各条数据进行判断，得到各条数据是否通过的判断结果；分别确定出所述第一数据集中的各条数据所属的场景分类；针对各场景分类，分别将所述场景分类中的各条数据映射到预先生成的所述场景分类对应的统计图中，根据映射结果及所述场景分类中的各条数据的判断结果，生成所述场景分类对应的测试评价指标。一种数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据测试方法，其特征在于，包括：/n获取第一数据集，运行所述第一数据集中的各条数据，并根据运行结果分别对各条数据进行判断，得到各条数据是否通过的判断结果；/n分别确定出所述第一数据集中的各条数据所属的场景分类；/n针对各场景分类，分别将所述场景分类中的各条数据映射到预先生成的所述场景分类对应的统计图中，根据映射结果及所述场景分类中的各条数据的判断结果，生成所述场景分类对应的测试评价指标。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据测试方法，其特征在于，包括：
获取第一数据集，运行所述第一数据集中的各条数据，并根据运行结果分别对各条数据进行判断，得到各条数据是否通过的判断结果；
分别确定出所述第一数据集中的各条数据所属的场景分类；
针对各场景分类，分别将所述场景分类中的各条数据映射到预先生成的所述场景分类对应的统计图中，根据映射结果及所述场景分类中的各条数据的判断结果，生成所述场景分类对应的测试评价指标。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
该方法进一步包括：获取第二数据集，分别确定出所述第二数据集中的各条数据所属的场景分类；针对各场景分类，分别根据所述场景分类中的各条数据生成所述场景分类对应的统计图。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述根据所述场景分类中的各条数据生成所述场景分类对应的统计图包括：
分别从所述场景分类对应的场景参数中选定感兴趣的第一场景参数和第二场景参数，将所述第一场景参数的取值区间平均划分为M个连续的子区间，将所述第二场景参数的取值区间平均划分为N个连续的子区间，M和N均为大于一的正整数；
根据所述场景分类中的各条数据的所述第一场景参数的取值及所述第二场景参数的取值，分别确定出各条数据所属的区间组合；其中，所述区间组合由所述第一场景参数对应的一个子区间及所述第二场景参数对应的一个子区间组成，任意两个区间组合均不相同；
基于确定结果生成所述场景分类对应的热力图。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述基于确定结果生成所述场景分类对应的热力图包括：针对各区间组合，分别确定出属于所述区间组合的数据条数与所述场景分类中的数据条数的比值；将所述第一场景参数和所述第二场景参数分别作为横轴和纵轴，根据各区间组合对应的比值绘制出所述热力图；
所述将所述场景分类中的各条数据映射到预先生成的所述场景分类对应的统计图中包括：针对所述场景分类中的各条数据，分别根据所述数据的所述第一场景参数的取值及所述第二场景参数的取值，将所述数据映射到所述场景分类对应的热力图中的对应位置。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
该方法进一步包括：对于任一场景分类，针对设定的至少一个热力分位值，分别进行以下处理：根据所述热力分位值对所述场景分类对应的热力图进行划分，得到所述热力分位值下的核心热力区和非核心热力区；
所述根据映射结果及所述场景分类中的各条数据的判断结果，生成所述场景分类对应的测试评价指标包括：对于任一场景分类，针对所述至少一个热力分位值，分别进行以下处理：统计映射之后所述场景分类中的各条数据中位于所述热力分位值下的核心热力区中的数据条数，根据统计结果及所述场景分类中的各条数据的判断结果，生成所述热力分位值下所述场景分类对应的测试评价指标。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述根据统计结果及所述场景分类中的各条数据的判断结果，生成所述热力分位值下所述场景分类对应的测试评价指标包括：
计算位于所述核心热力区中且判断结果为通过的数据条数与位于所述核心热力区中的数据条数的比值，得到所述热力分位值下的核心热力区的通过率，将所述核心热力区的通过率作为所述热力分位值下所述场景分类对应的测试评价指标。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
该方法进一步包括：对于任一场景分类，针对所述至少一个热力分位值，分别进行以下处理：统计映射之后所述场景分类中的各条数据中位于所述热力分位值下的非核心热力区中的数据条数，计算位于所述非核心热力区中且判断结果为通过的数据条数与位于所述非核心热力区中的数据条数的比值，得到所述热力分位值下的非核心热力区的通过率，将所述非核心热力区的通过率作为所述热力分位值下所述场景分类对应的测试评价指标。


8.一种数据测试装置，其特征在于，包括：第一测试模块以及第二测试模块；
所述第一测试模块，用于获取第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱建华，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11