用于生成测试结果的方法、装置制造方法及图纸

本公开提供了用于生成测试结果的方法、装置，涉及人工智能技术领域，特别涉及智能交通技术和测试技术。具体实现方案为：获取针对目标路段的路况视频，其中，该路况视频用于记录目标时间段内至少一条车道中的车流量；获取待测试的路侧感知系统输出的与该路况视频对应的计算车流量；根据该计算车流量与对应的预设通过条件之间的匹配，生成指示该路侧感知系统车流量测试是否通过的测试结果。车流量测试是否通过的测试结果。车流量测试是否通过的测试结果。

【技术实现步骤摘要】
用于生成测试结果的方法、装置


[0001]本公开涉及人工智能
，特别涉及智能交通技术和测试技术，尤其涉及用于生成测试结果的方法、装置。

技术介绍

[0002]未来智能交通和自动驾驶技术，主要通过融合运用路侧融合感知定位技术、C
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V2X(蜂窝车联网)通信技术、边缘计算技术等，全方位实施车与车、车与路、车与人之间动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人
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车
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路
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云的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成安全、高效和环保的道路交通系统。
[0003]路侧感知系统是支持实现车路协同应用场景的重要组成部分，路侧感知系统在落地应用之前，需要进行功能测试和性能测试，确保感知系统能够安全可靠的运行，但目前尚无针对路侧感知系统的车流量测试的测试方法。

技术实现思路

[0004]提供了一种用于生成测试结果的方法、装置。
[0005]根据第一方面，提供了一种用于生成测试结果的方法，该方法包括：获取针对目标路段的路况视频，其中，路况视频用于记录目标时间段内至少一条车道中的车流量；获取待测试的路侧感知系统输出的与路况视频对应的计算车流量；根据计算车流量与对应的预设通过条件之间的匹配，生成指示路侧感知系统车流量测试是否通过的测试结果。
[0006]根据第二方面，提供了一种用于生成测试结果的装置，该装置包括：第一获取单元，被配置成获取针对目标路段的路况视频，其中，路况视频用于记录目标时间段内至少一条车道中的车流量；第二获取单元，被配置成获取待测试的路侧感知系统输出的与路况视频对应的计算车流量；生成单元，被配置成根据计算车流量与对应的预设通过条件之间的匹配，生成指示路侧感知系统车流量测试是否通过的测试结果。
[0007]根据第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被上述至少一个处理器执行的指令，上述指令被至少一个处理器执行，以使上述至少一个处理器能够执行如第一方面中任一实现方式所描述的方法。
[0008]根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机能够执行如第一方面中任一实现方式所描述的方法。
[0009]根据第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式所描述的方法。
[0010]根据第六方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括如第三方面中所描述的电子设备
[0011]根据第七方面，提供了一种云控平台，包括如第三方面中所描述的电子设备
[0012]根据本公开的技术通过获取待测试的路侧感知系统输出的与针对目标路段的路
况视频对应的计算车流量，以及根据计算车流量与对应的预设通过条件之间的匹配，生成指示路侧感知系统车流量测试是否通过的测试结果，从而实现了对路侧感知系统的车流量测试。
[0013]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0014]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0015]图1是根据本公开第一实施例的示意图；
[0016]图2是根据本公开第二实施例的示意图；
[0017]图3是可以实现本公开实施例的用于生成测试结果的方法的一个应用场景的示意图；
[0018]图4是根据本公开实施例的用于生成测试结果的装置的示意图；
[0019]图5是用来实现本公开实施例的用于生成测试结果的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0020]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0021]图1是示出了根据本公开第一实施例的示意图100。该用于生成测试结果的方法包括以下步骤：
[0022]S101，获取针对目标路段的路况视频。
[0023]在本实施例中，用于生成测试结果的方法的执行主体可以通过各种方式获取针对目标路段的路况视频。其中，上述路况视频可以用于记录目标时间段内至少一条车道中的车流量。上述目标路段可以是各种满足测试条件的道路区间，例如包含一条或多条车道的直路、弯路、路口等等。
[0024]需要说明的是，上述目标路段通常需要满足以下至少一项测试条件：目标路段安装有路侧感知系统；在目标路段的感知区域内能够划定一个能覆盖所有车道的断面；目标路段能够稳定输出经过该断面各个车道的车流量；各个车道采集车流量的时间满足预设时间要求(例如10～15分钟、1～2小时、24小时等)。其中，上述感知区域可以指路侧感知系统能够检测出交通参与者、交通事件的区域。上述车流量可以指单位时间内通过道路某一地点、某一断面或某一车道的交通实体数。
[0025]在本实施例中，上述目标时间段通常大于上述预设时间要求所指示的时长。
[0026]在本实施例中，上述针对目标路段的路况视频通常可以是安装在路侧感知系统(roadside sensing and positioning system)的摄像头所拍摄的。上述路侧感知系统可以是部署在路侧的由计算设施、感知设备及相关附属设备所组成的用于对道路交通参与者、交通事件和交通运行状况等进行实时检测识别和定位的系统。
[0027]在本实施例中，上述用于生成测试结果的方法所指示的测试的测试条件通常可以
包括但不限于以下至少一项：测试道路环境：空旷、无遮挡、无干扰；无降雪、冰雹、扬尘等恶劣天气情况；环境温度
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20℃～60℃；相对湿度25％～75％；气压86kPa～106kPa；水平能见度应大于500米；测试场电磁环境不会对联网通信测试产生影响；测试道路长度宜大于500米，纵向坡度宜小于0.5％，横向坡度宜小于3％；测试环境需保证有RSU(Road Side Unit，路侧单元)信号覆盖。
[0028]上述用于生成测试结果的方法的执行主体可以是与上述路侧感知系统进行有线通信或无线通信的各种设备，例如测试车辆、背景车辆、云控平台(cloud control platform)等或者上述路侧感知系统本身。
[0029]需要说明的是，上述测试车辆例如可以是相当于真值系统的真值车，其可以是自动驾驶车辆，也可以是安装有各种传感器的普通车辆。真值车可以在上述测试区域内，沿路线前进方向经过测试点位。普通车辆在道路行驶过程中可以实时、持续、多次对路侧感知系统的响应进行测试，不仅限于测试实验环境。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于生成测试结果的方法，包括：获取针对目标路段的路况视频，其中，所述路况视频用于记录目标时间段内至少一条车道中的车流量；获取待测试的路侧感知系统输出的与所述路况视频对应的计算车流量；根据所述计算车流量与对应的预设通过条件之间的匹配，生成指示所述路侧感知系统车流量测试是否通过的测试结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取待测试的路侧感知系统输出的与所述路况视频对应的计算车流量，包括：按照预设的时间周期，将所述路况视频划分为目标数目个子时间段对应的子视频；获取所述待测试的路侧感知系统输出的与所述目标数目个子视频对应的子计算车流量；根据所述目标数目个子计算车流量，生成所述计算车流量。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述计算车流量与对应的预设通过条件之间的匹配，生成指示所述路侧感知系统车流量测试是否通过的测试结果，包括：对于所述目标数目个子计算车流量，确定该子计算车流量的相对误差，其中，所述相对误差包括该子计算车流量与对应的实际车辆数目之间的差的绝对值与所述实际车辆数目的比值；根据所得到的目标数目个相对误差，生成目标数目个车流量准确性指标，其中，所述车流量准确性指标包括预设值与所得到的相对误差之差；根据所确定的车流量准确性指标与对应的准确率通过范围的匹配，生成该子计算车流量对应的匹配结果；根据所生成的匹配结果，生成指示所述路侧感知系统车流量测试是否通过的测试结果。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述目标数目个子计算车流量，生成所述计算车流量，包括：根据所述目标数目个子计算车流量的融合，生成融合车流量作为所述计算车流量；以及所述根据所述计算车流量与对应的预设通过条件之间的匹配，生成指示所述路侧感知系统车流量测试是否通过的测试结果，包括：确定所述融合车流量的相对误差，其中，所述相对误差包括该子计算车流量与对应的实际车辆数目之间的差的绝对值与所述实际车辆数目的比值；根据所述融合车流量的相对误差，生成车流量准确性指标；根据所得到的车流量准确性指标与对应的准确率通过范围之间的匹配，生成指示所述路侧感知系统车流量测试是否通过的测试结果。5.根据权利要求1
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【专利技术属性】
技术研发人员：王鲲，
申请(专利权)人：阿波罗智联北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：