真值检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，公开了一种真值检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取车辆对应的传感器采集的传感器数据，并从所述车辆的车载总线获取车辆状态数据；基于组合惯导数据对所述传感器数据和所述车辆状态数据进行时空同步，得到时空同步后的传感器数据和车辆状态数据；根据时空同步后的传感器数据和车辆状态数据通过预设模型进行预标注，并通过人工修正得到真值检测结果。从而可先对采集的与车辆相关的数据进行时空同步，然后根据时空同步后的数据确定真值检测结果，提高了真值检测结果的精度，可高效地为量产化方案的验证提供准确度较高的真值检测结果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
真值检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种真值检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着国家政策和各大汽车厂商的推动，自动驾驶汽车产业化快速落地，在项目开发过程中，传感器和软件算法的验证往往依靠可视化的定性评估，但是，这种方式需要耗费较多的人力成本，效率较低，并且准确度较差。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提出一种真值检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何高效地为量产化方案的验证提供准确度较高的真值检测结果的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种真值检测方法，所述真值检测方法包括：获取车辆对应的传感器采集的传感器数据，并从所述车辆的车载总线获取车辆状态数据；基于组合惯导数据对所述传感器数据和所述车辆状态数据进行时空同步，得到时空同步后的传感器数据和车辆状态数据；根据时空同步后的传感器数据和车辆状态数据通过预设模型进行预标注，并通过人工修正得到真值检测结果。
[0006]可选地，所述根据时空同步后的传感器数据和车辆状态数据通过预设模型进行预标注，并通过人工调整得到真值检测结果，包括：根据时空同步后的传感器数据和车辆状态数据确定摄像头数据和雷达数据；将所述摄像头数据和所述雷达数据通过预设模型进行感知融合，并根据融合结果通过人工修正得到感知真值结果；根据所述感知真值结果确定真值检测结果。
[0007]可选地，所述将所述摄像头数据和所述雷达数据通过预设模型进行感知融合，并根据融合结果通过人工修正得到感知真值结果，包括：根据时空同步后的传感器数据和车辆状态数据进行场景分类，获得多个场景对应的场景数据；根据所述场景数据进行场景化索引并进行标注，得到感知标注结果；根据所述感知标注结果对感知模型进行训练，得到训练后的感知模型；根据预设模型以及训练后的感知模型将所述摄像头数据和所述雷达数据进行融合；根据融合结果通过人工修正得到感知真值结果。
[0008]可选地，所述根据预设模型以及训练后的感知模型将所述摄像头数据和所述雷达数据进行融合，包括：对所述摄像头数据和雷达数据进行预处理和融合，得到高维数据；利用预设特征提取网络从所述高维数据中提取目标特征；根据预设模型以及训练后的感知模型和所述目标特征对所述摄像头数据和所述雷达数据进行融合。
[0009]可选地，所述根据所述感知真值结果确定真值检测结果，包括：根据高精地图的地图数据确定地图定位数据，并根据组合惯导数据确定组合惯导定位数据；将所述地图定位数据和所述组合惯导定位数据通过预设模型进行定位融合，并根据融合结果通过人工修正得到定位真值结果；根据所述感知真值结果和所述定位真值结果确定真值检测结果。
[0010]可选地，所述根据所述感知真值结果和所述定位真值结果确定真值检测结果，包括：根据场景数据确定驾驶员操作数据；根据所述驾驶员操作数据对规控模型进行训练，得到训练后的规控模型；根据训练后的规控模型、所述感知真值结果以及所述定位真值结果确定初始规控真值结果；根据所述初始规控真值结果进行人工修正得到规控真值结果；根据所述感知真值结果、所述定位真值结果以及所述规控真值结果确定真值检测结果，并对所述真值检测结果进行可视化显示。
[0011]可选地，所述基于组合惯导数据对所述传感器数据和所述车辆状态数据进行时空同步，得到时空同步后的传感器数据和车辆状态数据，包括：根据各传感器之间的相对位置将所述传感器数据和所述车辆状态数据统一到所述车辆的车辆坐标系下，得到空间同步后的传感器数据和车辆状态数据；基于组合惯导数据将空间同步后的传感器数据和车辆状态数据统一到同一时间戳下，得到时空同步后的传感器数据和车辆状态数据。
[0012]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种真值检测装置，所述真值检测装置包括：数据获取模块，用于获取车辆对应的传感器采集的传感器数据，并从所述车辆的车载总线获取车辆状态数据；时空同步模块，用于基于组合惯导数据对所述传感器数据和所述车辆状态数据进行时空同步，得到时空同步后的传感器数据和车辆状态数据；真值检测模块，根据时空同步后的传感器数据和车辆状态数据通过预设模型进行预标注，并通过人工修正得到真值检测结果。
[0013]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种真值检测设备，所述真值检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的真值检测程序，所述真值检测程序被处理器执行时实现如上所述的真值检测方法。
[0014]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有真值
检测程序，所述真值检测程序被处理器执行时实现如上所述的真值检测方法。
[0015]本专利技术提出的真值检测方法中，获取车辆对应的传感器采集的传感器数据，并从所述车辆的车载总线获取车辆状态数据；基于组合惯导数据对所述传感器数据和所述车辆状态数据进行时空同步，得到时空同步后的传感器数据和车辆状态数据；根据时空同步后的传感器数据和车辆状态数据通过预设模型进行预标注，并通过人工修正得到真值检测结果。从而可先对采集的与车辆相关的数据进行时空同步，然后根据时空同步后的数据确定真值检测结果，提高了真值检测结果的精度，可高效地为量产化方案的验证提供准确度较高的真值检测结果。
附图说明
[0016]图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的真值检测设备结构示意图；图2为本专利技术真值检测方法第一实施例的流程示意图；图3为本专利技术真值检测方法一实施例的车端传感器布置示意图；图4为本专利技术真值检测方法第二实施例的流程示意图；图5为本专利技术真值检测方法一实施例的多任务检测网络示意图；图6为本专利技术真值检测方法一实施例的真值系统原理框图；图7为本专利技术真值检测方法第三实施例的流程示意图；图8为本专利技术真值检测装置第一实施例的功能模块示意图。
[0017]附图标号说明：标号名称标号名称10控制器20中央高线束激光雷达30高线束前向激光雷达40侧向激光雷达50组合惯导天线60补盲激光雷达70摄像头
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本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0018]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0019]参照图1，图1为本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的真值检测设备结构示意图。
[0020]如图1所示，该真值检测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器（Central Processing Unit，CPU），通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（Display）、输入单元比如按键，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种真值检测方法，其特征在于，所述真值检测方法包括：获取车辆对应的传感器采集的传感器数据，并从所述车辆的车载总线获取车辆状态数据；基于组合惯导数据对所述传感器数据和所述车辆状态数据进行时空同步，得到时空同步后的传感器数据和车辆状态数据；根据时空同步后的传感器数据和车辆状态数据通过预设模型进行预标注，并通过人工修正得到真值检测结果。2.如权利要求1所述的真值检测方法，其特征在于，所述根据时空同步后的传感器数据和车辆状态数据通过预设模型进行预标注，并通过人工调整得到真值检测结果，包括：根据时空同步后的传感器数据和车辆状态数据确定摄像头数据和雷达数据；将所述摄像头数据和所述雷达数据通过预设模型进行感知融合，并根据融合结果通过人工修正得到感知真值结果；根据所述感知真值结果确定真值检测结果。3.如权利要求2所述的真值检测方法，其特征在于，所述将所述摄像头数据和所述雷达数据通过预设模型进行感知融合，并根据融合结果通过人工修正得到感知真值结果，包括：根据时空同步后的传感器数据和车辆状态数据进行场景分类，获得多个场景对应的场景数据；根据所述场景数据进行场景化索引并进行标注，得到感知标注结果；根据所述感知标注结果对感知模型进行训练，得到训练后的感知模型；根据预设模型以及训练后的感知模型将所述摄像头数据和所述雷达数据进行融合；根据融合结果通过人工修正得到感知真值结果。4.如权利要求3所述的真值检测方法，其特征在于，所述根据预设模型以及训练后的感知模型将所述摄像头数据和所述雷达数据进行融合，包括：对所述摄像头数据和雷达数据进行预处理和融合，得到高维数据；利用预设特征提取网络从所述高维数据中提取目标特征；根据预设模型以及训练后的感知模型和所述目标特征对所述摄像头数据和所述雷达数据进行融合。5.如权利要求2所述的真值检测方法，其特征在于，所述根据所述感知真值结果确定真值检测结果，包括：根据高精地图的地图数据确定地图定位数据，并根据组合惯导数据确定组合惯导定位数据；将所述地图定位数据和所述组合惯导定位数据通过预设模型进行定位融合，并根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：周俊杰，衡阳，金晨，卢红喜，李国庆，余舒，陈勇，李志成，任向飞，石晓明，
申请(专利权)人：吉利汽车研究院宁波有限公司，
类型：发明
国别省市：