【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能评估，主要涉及一种基于信息熵的智能系统自主性评估方法。
技术介绍
1、智能系统采用人工智能技术，表现出一定的自主、协同和学习能力，能替代、减轻或扩展人类活动。智能系统的评估可以从任务效果维评估其完成任务的好坏，也可以从用户体验的角度评估其用户满意度，更重要的是评估其智能特性，智能特性主要包含自主、协同和学习三个评估维度。
2、自主性是指智能系统在执行任务中的独立性水平，具备在人类指导下或完全独立完成任务的能力。针对智能系统的自主性评估，现有自主性评估往往以定性的方式对智能系统进行分级评估，如自动装置等级(loa)、美空军研究实验室自主控制水平等级(acl)、nasa飞行器系统自主等级、无人系统自主性等级(alfus)等；自主性的定量评估主要是从人机交互角度统计交互时间和频率、操作工作量等。
3、但智能系统的人机交互体现在认知和操作两个层面，自主能力的提升能够减轻人的脑力负荷和体力负荷。如何客观、定量化、可操作的评估智能检测系统的自主程度是亟待研究和解决的问题。
技术实现思路
1、为实现对智能检测系统自主能力的评估，本提案提出一种基于信息熵的智能检测系统自主性评估方法。
2、一种基于信息熵的智能检测系统自主性评估方法，所述方法包括：
3、第一步，统计智能检测系统人机交互界面每一帧环境信息中的目标点数量和非目标点数量；
4、第二步，获取人机交换界面，计算当智能检测系统未开启时的人力消耗数据；
5、
6、第四步，根据第二步、第三步，计算智能系统在目标检测任务下，智能系统对人力消耗数据的降低比例；
7、第五步，根据所述智能系统对人力消耗数据的降低比例，计算智能系统的自主性。
8、在一个实施例中，所述智能检测系统包括传感器、处理器和人机交互界面。
9、在一个实施例中，所述人力消耗数据包括操作员的脑力负荷和体力消耗。
10、在一个实施例中，当智能检测系统未开启时，所述脑力负荷h1通过公式(1)计算得到：
11、
12、第t1帧至第t2帧，第t帧非目标数记为nt。
13、在一个实施例中，当智能检测系统未开启时，所述体力消耗t1通过公式(2)计算得到：
14、记第t帧实际目标点数量记为ot，则非目标数量为nt-ot。
15、在一个实施例中，所述第三步，获取智能检测系统的目标检测概率和非目标检测概率，计算开启智能系统后的人力消耗数据包括：
16、当智能检测系统未开启时，所述脑力负荷h2通过公式(3)计算得到：
17、
18、将目标检测为目标的概率为pm，将非目标检测为非目标的概率为pz。
19、在一个实施例中，所述第三步，获取智能检测系统的目标检测概率和非目标检测概率，计算开启智能系统后的人力消耗数据包括：
20、当智能检测系统开启时，所述脑力负荷t2通过公式(4)计算得到：
21、
22、在一个实施例中，所述第四步，根据第二步、第三步，计算智能系统在目标检测任务下，智能系统对人力消耗数据的降低比例包括：
23、通过公式(5)计算智能系统在目标检测任务下对操作员脑力负荷的降低比例a1；
24、
25、在一个实施例中，通过公式(6)计算智能系统在目标检测任务下对操作员体力负荷的降低比例a2；
26、
27、在一个实施例中，所述第五步，根据所述智能系统对人力消耗数据的降低比例，计算智能系统的自主性a包括：
28、所述自主性为智能系统在执行任务中的独立性水平；通过公式(7)计算得到；
29、a＝λ1a1+λ2a2……公式(7)；
30、其中λ1+λ2＝1，λ1和λ2分别为脑力工作和体力工作的权重。
31、本专利技术的有益效果是：1、本专利技术提供的基于信息熵的评估方法可对智能检测系统的自主性进行评估，从减轻人机合作中操作员的脑力负荷和体力负荷的角度定量化描述智能检测系统的自主性.2、本专利技术能够客观、可操作地评估智能检测系统的自主性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于信息熵的智能检测系统自主性评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能检测系统包括传感器、处理器和人机交互界面。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述人力消耗数据包括操作员的脑力负荷和体力消耗。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当智能检测系统未开启时，所述脑力负荷H1通过公式(1)计算得到：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当智能检测系统未开启时，所述体力消耗T1通过公式(2)计算得到：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第三步，获取智能检测系统的目标检测概率和非目标检测概率，计算开启智能系统后的人力消耗数据包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第三步，获取智能检测系统的目标检测概率和非目标检测概率，计算开启智能系统后的人力消耗数据包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第四步，根据第二步、第三步，计算智能系统在目标检测任务下，智能系统对人力消耗数据的降低比例包括：>
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，通过公式(6)计算智能系统在目标检测任务下对操作员体力负荷的降低比例A2；
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第五步，根据所述智能系统对人力消耗数据的降低比例，计算智能系统的自主性A包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于信息熵的智能检测系统自主性评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能检测系统包括传感器、处理器和人机交互界面。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述人力消耗数据包括操作员的脑力负荷和体力消耗。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当智能检测系统未开启时，所述脑力负荷h1通过公式(1)计算得到：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当智能检测系统未开启时，所述体力消耗t1通过公式(2)计算得到：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第三步，获取智能检测系统的目标检测概率和非目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩国良，周峰，徐文玲，雷成敏，孙鹏飞，田苗，马瑶瑶，陈河，
申请(专利权)人：中国人民解放军九三二三六部队，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。