3D感知质量评估方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开实施例公开了一种3D感知质量评估方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取3D感知算法输出的与各帧待感知数据一一对应的感知结果，所述感知结果包括基于所述3D感知算法所感知到的目标的跟踪编号；将相同跟踪编号的目标的感知结果按照时间先后顺序进行排列，获得目标跟踪列表；基于所述目标跟踪列表确定用于表征感知结果稳定性的质量评估指标；根据所述质量评估指标对所述感知结果的质量进行评估。本公开提高了3D感知质量评估和3D感知模型数据挖掘的精度与效率。3D感知模型数据挖掘的精度与效率。3D感知模型数据挖掘的精度与效率。

【技术实现步骤摘要】
3D感知质量评估方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及3D感知
，尤其涉及一种3D感知质量评估方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]环境感知是实现自动驾驶的重要前提，环境感知结果直接影响到车辆的路径规划和控制策略。
[0003]目前广泛应用的是3D环境感知技术，通过3D环境感知技术可以识别环境中各目标的类别、位置、尺寸、速度方向与大小等信息。
[0004]为了能更高效地进行技术迭代和及时发现技术缺陷，需要开发一套高效和准确地感知质量评估方法。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种3D感知质量评估方法、装置、电子设备和存储介质，提高了感知质量评估精度与效率。
[0006]第一方面，本公开实施例提供了一种3D感知质量评估方法，该方法包括：
[0007]获取3D感知算法输出的与各帧待感知数据一一对应的感知结果，所述感知结果包括基于所述3D感知算法所感知到的目标的跟踪编号；
[0008]将相同跟踪编号的目标的感知结果按照时间先后顺序进行排列，获得目标跟踪列表；
[0009]基于所述目标跟踪列表确定用于表征感知结果稳定性的质量评估指标；
[0010]根据所述质量评估指标对所述感知结果的质量进行评估。
[0011]第二方面，本公开实施例还提供了一种3D感知质量评估装置，该装置包括：获取模块，用于获取3D感知算法输出的与各帧待感知数据一一对应的感知结果，所述感知结果包括基于所述3D感知算法所感知到的目标的跟踪编号；
[0012]统计模块，用于将相同跟踪编号的目标的感知结果按照时间先后顺序进行排列，获得目标跟踪列表；
[0013]确定模块，用于基于所述目标跟踪列表确定用于表征感知结果稳定性的质量评估指标；
[0014]评估模块，用于根据所述质量评估指标对所述感知结果的质量进行评估。
[0015]第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的3D感知质量评估方法。
[0016]第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的3D感知质量评估方法。
[0017]本公开实施例提供的一种3D感知质量评估方法，通过获取3D感知算法输出的与各
帧待感知数据一一对应的感知结果，所述感知结果包括基于所述3D感知算法所感知到的目标的跟踪编号；将相同跟踪编号的目标的感知结果按照时间先后顺序进行排列，获得目标跟踪列表；基于所述目标跟踪列表确定用于表征感知结果稳定性的质量评估指标；根据所述质量评估指标对所述感知结果的质量进行评估的技术手段，实现了对3D感知质量的评估，且具有较高的评估精度和评估效率。
附图说明
[0018]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
[0019]图1为本公开实施例中的一种3D感知质量评估方法的流程图；
[0020]图2为本公开实施例中的一种3D感知质量评估装置的结构示意图；
[0021]图3为本公开实施例中的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0022]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0023]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0024]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
[0025]常用的3D感知质量评估方法有两种：一种是将标注的真值标签和3D感知结果进行对比，该评估方法的精度高，但需要消耗较大的财力和时间进行真值标签的标注，可实施性较差且满足不了时效要求；另一种是通过训练感知结果异常检测网络，基于该检测网络进行3D感知结果的质量评估，该种方法需要大量的样本数据对网络进行训练，且样本数据会存在没覆盖到的面，且网络是黑盒，缺少可解释性。
[0026]针对上述问题，本公开实施例提供了一种3D感知质量评估方法，在实现对3D感知质量进行评估的基础上，减少了财力和人力投入，具有较强的可实施性，且可满足时效性要求，同时具备较高的评估精度以及评估效率。
[0027]图1为本公开实施例中的一种3D感知质量评估方法的流程图。该方法可以由3D感知质量评估装置执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法具体可以包括如下步骤：
[0028]S110、获取3D感知算法输出的与各帧待感知数据一一对应的感知结果，所述感知结果包括基于所述3D感知算法所感知到的目标的跟踪编号。
[0029]其中，3D感知算法是一种基于待感知数据识别其中各目标的算法，具体可包括目标检测算法，速度估计算法，类别识别算法，跟踪匹配算法等，各算法还可以分为传统算法、基于深度学习模型的算法以及基于多模态融合的算法等。
[0030]待感知数据可以是激光雷达扫描到的一帧一帧的点云数据、摄像头拍摄到的一帧一帧的图像数据和/或其它传感器检测到的数据。基于待感知数据可以识别其中的各目标的类别(例如行人、车辆、电线杆等)、位置、尺寸、速度方向与速度大小等感知结果。
[0031]各帧待感知数据是被连续采集的，且采集频率较高，因此其中的目标也是连续的且同一目标的数据(例如点云)会存在于连续的多帧待感知数据中，为了实现对同一目标的连续跟踪，3D感知算法会将从不同帧待感知数据中感知到的同一目标标记上相同的跟踪编号。
[0032]示例性的，所述获取3D感知算法输出的与各帧待感知数据一一对应的感知结果，包括：
[0033]离线回放所述各帧待感知数据，并同时运行所述3D感知算法，以将所述各帧待感知数据输入给所述3D感知算法，获得与各帧待感知数据一一对应的感知结果，其中，所述各帧待感知数据是当设定车辆在真实物理环境中行驶时采集到的环境数据。
[0034]通过采用离线回放各帧待感知数据的方式，可提高本方案的可实施性以及行车安全性。
[0035]S120、将相同跟踪编号的目标的感知结果按照时间先后顺序进行排列，获得目标跟踪列表。
[0036]示例性的，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种3D感知质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取3D感知算法输出的与各帧待感知数据一一对应的感知结果，所述感知结果包括基于所述3D感知算法所感知到的目标的跟踪编号；将相同跟踪编号的目标的感知结果按照时间先后顺序进行排列，获得目标跟踪列表；基于所述目标跟踪列表确定用于表征感知结果稳定性的质量评估指标；根据所述质量评估指标对所述感知结果的质量进行评估。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述感知结果还包括所述目标的类别信息、所述目标的位置信息、所述目标的尺寸信息、所述目标的速度方向信息、所述目标的速度大小信息、所述目标对应的聚类方向信息以及所述目标对应的置信度信息中的一种或多种；所述质量评估指标包括速度大小波动指标、聚类方向波动指标、速度方向波动指标、聚类尺寸波动指标、类别波动指标、跟踪长度波动指标以及置信度波动指标中的一种或多种。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标跟踪列表确定用于表征感知结果稳定性的质量评估指标，包括下述中的一种或多种：从预设帧开始，确定预设距离范围内相邻两帧中所述目标的速度差，基于所述速度差以及相邻两帧中所述目标的速度大小确定错误等级，根据各错误等级分别出现的次数以及所述目标被感知到的总次数确定速度大小波动指标；确定预设距离范围内相邻两帧中所述目标对应的聚类方向差，对所述聚类方向差进行归一化处理，以使所述聚类方向差的取值范围为0
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180度，基于归一化后的聚类方向差确定错误等级，根据各错误等级分别出现的次数以及所述目标被感知到的总次数确定聚类方向波动指标；确定预设距离范围内处于运动状态的相邻两帧中所述目标的速度方向差，对所述速度方向差进行归一化处理，以使所述速度方向差的取值范围为0
‑
180度，基于归一化后的速度方向差确定错误等级，根据各错误等级分别出现的次数以及所述目标被感知到的总次数确定速度方向波动指标；确定预设距离范围内相邻两帧中所述目标对应的聚类矩形的面积差，基于所述面积差确定错误等级，根据各错误等级分别出现的次数以及所述目标被感知到的总次数确定聚类尺寸波动指标；确定预设距离范围内相邻两帧中所述目标的类别跳变信息，基于所述类别跳变信息确定错误等级，根据各错误等级分别出现的次数以及所述目标被感知到的总次数确定类别波动指标；确定预设距离范围内所述目标的跟踪长度，基于所述跟踪长度确定跟踪等级，根据各跟踪等级分别出现的次数以及所述目标被感知到的总次数确定跟踪长度波动指标；确定预设距离范围内相邻两帧中所述目标对应的置信度差，基于所述置信度差确定错误等级，根据各错误等级分别出现的次数以及所述目标被感知到的总次数确定置信度波动指标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述速度差以及相邻两帧中所述目标的速度大小确定错误等级，包括：若所述速度差小于第一阈值，且所述相邻两帧中所述目标的速度均大于零，则确定错
误等级为一级；若所述速度差大于或等于第一阈值，且所述相邻两帧中所述目标的速度均大于零，则确定错误等级为二级；若所述相邻两帧的一帧中所述目标的速度等于零且...

【专利技术属性】
技术研发人员：文扬，张丹，
申请(专利权)人：驭势科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：