评测目标识别算法的方法、装置、存储介质及车辆制造方法及图纸

本公开涉及自动驾驶技术领域，涉及一种评测目标识别算法的方法、装置、存储介质及车辆。该评测目标识别算法的方法包括：获取毫米波雷达传感器对目标场景进行感知得到的点云数据；根据待评测的目标识别算法对所述点云数据进行目标识别，得到识别出的感知目标；将所述目标场景中的真实目标与所述感知目标进行关联处理，得到关联结果；根据所述关联结果确定所述待评测的目标识别算法的评测结果。采用这种方式可以确定待评测的目标识别算法的准确率。方式可以确定待评测的目标识别算法的准确率。方式可以确定待评测的目标识别算法的准确率。

【技术实现步骤摘要】
评测目标识别算法的方法、装置、存储介质及车辆


[0001]本公开涉及自动驾驶技术中的毫米波雷达传感器
，尤其涉及一种评测目标识别算法的方法、装置、存储介质及车辆。

技术介绍

[0002]自动驾驶系统通过感知系统感知车辆周围的环境，并基于车辆周围的环境作出行驶决策以控制车辆自动行驶。在感知系统感知车辆周围的环境的过程中，感知系统会对传感器采集到的感知数据进行实体/目标识别（如障碍物识别），自动驾驶系统基于实体/目标识别结果可作出适应于当前环境的行驶决策。
[0003]相关技术中，目标识别算法的优劣影响了目标识别结果的准确性，而目标识别结果的准确性对自动驾驶系统是否作出安全行驶决策有着非常重要的影响。因此，为了保障自动驾驶车辆安全地行驶，需对目标识别算法的优劣进行评测。

技术实现思路

[0004]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种评测目标识别算法的方法、装置、存储介质及车辆。
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种评测目标识别算法的方法，所述方法包括：获取毫米波雷达传感器对目标场景进行感知得到的点云数据；根据待评测的目标识别算法对所述点云数据进行目标识别，得到识别出的感知目标；将所述目标场景中的真实目标与所述感知目标进行关联处理，得到关联结果；根据所述关联结果确定所述待评测的目标识别算法的评测结果。
[0006]可选地，所述感知目标的数量为多个，所述真实目标的数量为多个，所述将所述目标场景中的真实目标与所述感知目标进行关联处理，得到关联结果，包括：针对每一所述感知目标，计算所述感知目标与每一所述真实目标的置信度，得到置信度矩阵，所述置信度矩阵的行与所述感知目标和所述真实目标中的一者对应，所述置信度矩阵的列与所述感知目标和所述真实目标中的另一者对应，所述置信度表征所述感知目标与所述真实目标为同一目标的概率；基于所述置信度矩阵中各所述置信度的大小，确定关联有所述真实目标的已关联感知目标、以及关联有所述感知目标的已关联真实目标，所述关联结果包括所述已关联感知目标、以及所述已关联真实目标。
[0007]可选地，在所述置信度矩阵的行对应所述感知目标，所述置信度矩阵的列对应所述真实目标的情况下，所述基于所述置信度矩阵中各所述置信度的大小，确定关联有所述真实目标的已关联感知目标、以及关联有所述感知目标的已关联真实目标，包括：确定所述置信度矩阵中大于第一预设阈值的第一目标元素；
将所述第一目标元素所在的第一目标行对应的所述感知目标确定为所述已关联感知目标；将所述第一目标元素所在的第一目标列对应的所述真实目标确定为所述已关联真实目标。
[0008]可选地，所述基于所述置信度矩阵中各所述置信度的大小，确定关联有所述真实目标的已关联感知目标、以及关联有所述感知目标的已关联真实目标，还包括：针对除了所述第一目标行以外的第二目标行，确定所述第二目标行中置信度的值最大的第二目标元素；确定所述第二目标元素所在的第二目标列；若所述第二目标元素是所述第二目标列中的最大值，则将所述第二目标行对应的所述感知目标确定为所述已关联感知目标；并将所述第二目标列对应的所述真实目标确定为所述已关联真实目标。
[0009]可选地，所述基于所述置信度矩阵中各所述置信度的大小，确定关联有所述真实目标的已关联感知目标、以及关联有所述感知目标的已关联真实目标，还包括：针对每一所述真实目标，根据所述真实目标的位置信息计算所述真实目标在目标坐标系下与X轴的第一夹角；根据各所述真实目标对应的所述第一夹角，确定第一夹角区间；针对除了所述已关联感知目标以外的候选感知目标，根据所述候选感知目标的位置信息，计算所述候选感知目标在所述目标坐标系下与所述X轴的第二夹角；若所述第二夹角处于所述第一夹角区间内，且所述候选感知目标所在的第三目标行中存在大于第二预设阈值的第三目标元素，则将所述候选感知目标确定为所述已关联感知目标。
[0010]可选地，所述基于所述置信度矩阵中各所述置信度的大小，确定关联有所述真实目标的已关联感知目标、以及关联有所述感知目标的已关联真实目标，还包括：若所述第三目标元素的个数大于1，则确定所有所述第三目标元素对应的候选第三目标列；从所有所述候选第三目标列对应的候选真实目标中，确定与所述候选感知目标距离最近的目标候选真实目标；将所述目标候选真实目标确定为所述已关联真实目标。
[0011]可选地，在所述置信度矩阵的行对应所述感知目标，所述置信度矩阵的列对应所述真实目标的情况下，所述根据所述关联结果确定所述待评测的目标识别算法的评测结果，包括：根据所述已关联感知目标的数量、以及所述置信度矩阵的总行数，确定所述待评测的目标识别算法的精确率；根据所述已关联真实目标的数量、以及所述置信度矩阵的总列数，确定所述待评测的目标识别算法的召回率；其中，所述评测结果包括所述精确率和所述召回率。
[0012]可选地，所述根据所述关联结果确定所述待评测的目标识别算法的评测结果，包括：
基于所述关联结果，确定关联对，每一所述关联对包括所述已关联感知目标以及与所述已关联感知目标关联的所述已关联真实目标；计算所述关联对中所述已关联感知目标和所述已关联真实目标之间的误差；根据各所述关联对对应的所述误差，统计每一种目标类别对应的误差均值，所述关联对的目标类别是根据所述关联对中所述已关联真实目标的类别确定的，所述评测结果包括所述误差均值。
[0013]根据本公开实施例的第二方面，提供一种评测目标识别算法的装置，所述装置包括：获取模块，被配置为用于获取毫米波雷达传感器对目标场景进行感知得到的点云数据；识别模块，被配置为用于根据待评测的目标识别算法对所述点云数据进行目标识别，得到识别出的感知目标；关联模块，被配置为用于将所述目标场景中的真实目标与所述感知目标进行关联处理，得到关联结果；执行模块，被配置为用于根据所述关联结果确定所述待评测的目标识别算法的评测结果。
[0014]可选地，所述感知目标的数量为多个，所述真实目标的数量为多个，所述关联模块包括：第一计算子模块，被配置为用于针对每一所述感知目标，计算所述感知目标与每一所述真实目标的置信度，得到置信度矩阵，所述置信度矩阵的行与所述感知目标和所述真实目标中的一者对应，所述置信度矩阵的列与所述感知目标和所述真实目标中的另一者对应，所述置信度表征所述感知目标与所述真实目标为同一目标的概率；第一确定子模块，被配置为用于基于所述置信度矩阵中各所述置信度的大小，确定关联有所述真实目标的已关联感知目标、以及关联有所述感知目标的已关联真实目标，所述关联结果包括所述已关联感知目标、以及所述已关联真实目标。
[0015]可选地，在所述置信度矩阵的行对应所述感知目标，所述置信度矩阵的列对应所述真实目标的情况下，所述第一确定子模块包括：第二确定子模块，被配置为用于确定所述置信度矩阵中大于第一预设阈值的第一目标元素；第三确定子模块，被配置为用于将所述第一目标元素所在的第一目标行对应的所述感知目标确定为所述已关联感知目标；第四确定子模块，被配置为用于将所述第一目标元素所在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种评测目标识别算法的方法，其特征在于，所述方法包括：获取毫米波雷达传感器对目标场景进行感知得到的点云数据；根据待评测的目标识别算法对所述点云数据进行目标识别，得到识别出的感知目标；将所述目标场景中的真实目标与所述感知目标进行关联处理，得到关联结果；根据所述关联结果确定所述待评测的目标识别算法的评测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述感知目标的数量为多个，所述真实目标的数量为多个，所述将所述目标场景中的真实目标与所述感知目标进行关联处理，得到关联结果，包括：针对每一所述感知目标，计算所述感知目标与每一所述真实目标的置信度，得到置信度矩阵，所述置信度矩阵的行与所述感知目标和所述真实目标中的一者对应，所述置信度矩阵的列与所述感知目标和所述真实目标中的另一者对应，所述置信度表征所述感知目标与所述真实目标为同一目标的概率；基于所述置信度矩阵中各所述置信度的大小，确定关联有所述真实目标的已关联感知目标、以及关联有所述感知目标的已关联真实目标，所述关联结果包括所述已关联感知目标、以及所述已关联真实目标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述置信度矩阵的行对应所述感知目标，所述置信度矩阵的列对应所述真实目标的情况下，所述基于所述置信度矩阵中各所述置信度的大小，确定关联有所述真实目标的已关联感知目标、以及关联有所述感知目标的已关联真实目标，包括：确定所述置信度矩阵中大于第一预设阈值的第一目标元素；将所述第一目标元素所在的第一目标行对应的所述感知目标确定为所述已关联感知目标；将所述第一目标元素所在的第一目标列对应的所述真实目标确定为所述已关联真实目标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述置信度矩阵中各所述置信度的大小，确定关联有所述真实目标的已关联感知目标、以及关联有所述感知目标的已关联真实目标，还包括：针对除了所述第一目标行以外的第二目标行，确定所述第二目标行中置信度的值最大的第二目标元素；确定所述第二目标元素所在的第二目标列；若所述第二目标元素是所述第二目标列中的最大值，则将所述第二目标行对应的所述感知目标确定为所述已关联感知目标；并将所述第二目标列对应的所述真实目标确定为所述已关联真实目标。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述基于所述置信度矩阵中各所述置信度的大小，确定关联有所述真实目标的已关联感知目标、以及关联有所述感知目标的已关联真实目标，还包括：针对每一所述真实目标，根据所述真实目标的位置信息计算所述真实目标在目标坐标系下与X轴的第一夹角；根据各所述真实目标对应的所述第一夹角，确定第一夹角区间；
针对除了所述已关联感知目标以外的候选感知目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈超启，
申请(专利权)人：小米汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：