【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及测试评估，具体涉及对机载智能目标识别模型进行测试评估，探测导致模型性能退化或失效的边界场景的。
技术介绍
1、基于人工智能的智能目标识别技术已成为无人机航拍领域的重要发展趋势。然而，由于机载目标识别算法模型的高复杂性和不确定性，即使在训练集和测试集上的识别准确率较高，也依然在某些实际应用场景中存在识别性能退化或失效的情况。因此，在机载目标识别算法模型投入实际使用之前，需要一种测试与评估方法来高效、准确探测导致机载目标识别算法退化或失效的边界场景，从而有针对性地提升目标识别算法模型的性能。
2、目前，针对机载目标识别算法失效场景测评的研究较少，主要测评方法为基于典型数据集进行模型训练，并针对特定领域基于人工经验构建典型场景下的数据集进行模型的微调和基本验证。但是，实际应用中，真实场景存在不确定性，与构建的典型场景数据集有一定差异，导致机载目标识别算法模型验证不充分、结果不可靠。若采用场景遍历测试的方法查找机载目标识别算法模型的边界场景，则存在场景空间“爆炸”，算法模型测评效率难保证的问题。
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【技术保护点】
1.一种面向机载智能目标识别模型的场景优化生成与测试装置，其特征在于，所述装置包括场景参数定义单元、参数配置与场景生成单元、场景采集单元、机载目标识别测试单元、边界场景参数优化搜索单元和信息交互单元；
2.根据权利要求1所述的一种面向机载智能目标识别模型的场景优化生成与测试装置，其特征在于，对机载目标识别模型的场景进行建模时需要考虑识别目标的俯视角、小目标、多遮挡和天气多变因素。
3.根据权利要求1所述的一种面向机载智能目标识别模型的场景优化生成与测试装置，其特征在于，所述场景采集单元用于通过机载可见光传感器对所述场景图像进行采集，并在场景引擎...
【技术特征摘要】
1.一种面向机载智能目标识别模型的场景优化生成与测试装置，其特征在于，所述装置包括场景参数定义单元、参数配置与场景生成单元、场景采集单元、机载目标识别测试单元、边界场景参数优化搜索单元和信息交互单元；
2.根据权利要求1所述的一种面向机载智能目标识别模型的场景优化生成与测试装置，其特征在于，对机载目标识别模型的场景进行建模时需要考虑识别目标的俯视角、小目标、多遮挡和天气多变因素。
3.根据权利要求1所述的一种面向机载智能目标识别模型的场景优化生成与测试装置，其特征在于，所述场景采集单元用于通过机载可见光传感器对所述场景图像进行采集，并在场景引擎中模拟飞机航线和可见光传感器的拍摄角度，采集一系列场景图像。
4.根据权利要求1所述的一种面向机载智能目标识别模型的场景优化生成与测试装置，其特征在于，所述场景图像的识别结果包括识别目标的类别、置信度、目标的识别框位置和大小。
5.根据权利要求4所述的一种面向机载智能目标识别模型的场景优化生成与测试装置，其特征在于，所述不可靠度u...
【专利技术属性】
技术研发人员：王本宽，艾晟民，刘大同，刘益林，彭宇，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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