(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221016939 9.0 (22)申请日 2022.02.23 (71)申请人 武汉路特斯汽车有限公司 地址 430056 湖北省武汉市武汉经济技 术 开发区川江池二路28号3号楼 A404 (72)发明人 朱凯文　 (74)专利代理 机构 上海波拓知识产权代理有限 公司 31264 专利代理师 杨波 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/98(2022.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 7/11(2017.01)G06T 7/136(2017.01) G06V 20/56(2022.01) (54)发明名称 视觉感知算法评测方法 (57)摘要 本发明提供了一种视觉感知算法评测方法， 所述方法包括： 获取视觉感知算法子阶段的第一 置信度； 将所述第一置信度与预设的子阶段阈值 进行比对； 在所述第一置信 度大于或等于所述子 阶段阈值时， 确认所述视觉感知算法性能为优； 在所述第一置信度小于所述子阶段阈值时， 确认 所述视觉感知算法性能为差。 通过上述方式能够 对视觉感知算法的性能进行判断， 使得视觉感知 输出结果可信。 权利要求书1页 说明书6页 附图2页 CN 114612678 A 2022.06.10 CN 114612678 A 1.一种视 觉感知算法评测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取视觉感知算法子阶段的第一置信度； 将所述第一置信度与预设的子阶段阈值进行比对； 在所述第一置信度大于或等于所述子阶段阈值时， 确认所述视 觉感知算法性能为优； 在所述第一置信度小于所述子阶段阈值时， 确认所述视 觉感知算法性能为差 。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 获取 所述视觉感知算法总体的第二置信度； 在所述第一置信度大于或等于所述子阶段阈值时， 确认所述视觉感知算法性能为优， 的步骤之后包括： 判断所述第二置信度是否大于或等于预设的总体阈值； 若是， 则确认所述视 觉感知算法的可用性输出 结果为优， 视觉感知信息可信； 若否， 则确认所述视 觉感知算法的可用性输出 结果为差， 所述视 觉感知信息不可信。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在所述第 一置信度小于所述子阶段不确定性 指标阈值时， 确认所述视 觉感知算法性能为差， 的步骤之后还 包括： 检测所述第二置信度是否大于或等于预设的总体阈值； 在所述第二置信度大于或等于所述总体阈值 时， 确认使所述第 一置信度小于所述子阶 段阈值的影响因子， 并生成相应的应对策略。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述视觉识别算法子阶段包括： 彩色图像阈 值分割流程模块、 二值化流程模块、 双边滤波去噪及填充流程模块和面积 阈值去噪流程模 块。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述影响因子包括： 所述彩色图像阈值分割 流程模块的第一置信度权重系 数、 所述二值化流程模块的第二置信度权重系 数、 所述双边 滤波去噪及填充流程模块的第三置信度权重系数和所述面积阈值去噪流程模块的第四置 信度权重系数。 6.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 获取视觉感知算法子阶段的第一置信度， 的 步骤包括： 根据所述第一置信度权重系数、 所述第二置信度权重系数、 所述第三置信度权重系数 和所述第四置信度权 重系数获取 所述第一置信度。 7.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述视觉感知算法还包括： 原图遍历替换流 程模块； 获取所述视觉感知算法总体的第二置信度， 的步骤 还包括： 通过所述原图遍历替换流 程模块对目标区域进行遍历替换； 获取替换后的所述目标区域的第二置信度。 8.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据驾驶环境要素和数据集样本测试， 设定所述视 觉感知算法的子阶段阈值； 根据真实场景测试 数据集， 设定所述视 觉感知算法的总体阈值。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114612678 A 2视觉感知算法评测方 法 技术领域 [0001]本发明涉及自动驾驶 技术领域， 特别涉及一种视 觉感知算法评测方法。 背景技术 [0002]当前基于视觉检测的感知系统是实现自动驾驶功能的主要方案， 自动驾驶功能依 赖视觉、 雷达、 定位等感知信息， 用以探测环境要素， 从而为自动驾驶车辆决策规划 提供输 入判定条件， 保障车辆自动驾驶功能安全。 [0003]但基于当前技术水平， 无论何种感知技术， 都存在一定误差。 当前解决这一问题方 案往往是通过多源感知比较评测的方式， 进 行感知信息融合， 提高感知信息准确性， 该方案 则判定各感知 源信息均为真值， 通过多源比较测评， 剔除差异较大的感知信息， 最 终以融合 信息为最终结果输出到下游。 [0004]但现有技术方案无法针对智能车辆视觉感知性能进行预期功能安全分析， 亦无法 实时动态评测感知信息结果。 [0005]因此， 亟需一种视 觉感知算法评测方法来 解决上述问题。 发明内容 [0006]本发明解决的技术问题在于， 提供了一种视觉感知算法评测方法， 能针对智能车 辆视觉感知性能进行预期功能安全分析， 实时动态评测感知信息结果， 输出可信的感知信 息。 [0007]本发明解决其 技术问题是采用以下的技 术方案来实现的： [0008]一种视觉感知算法评测方法， 包括： 获取视觉感知算法子阶段的第一置信度； 将所 述第一置信度与预设的子阶段阈值进 行比对； 在所述第一置信度大于或等于所述子阶段阈 值时， 确认所述视觉感知算法性能为优； 在所述第一置信度小于所述子阶段阈值时， 确认所 述视觉感知算法性能为差 。 [0009]在本发明的较佳实施例中， 上述获取所述视觉感知算法总体的第二置信度； 在所 述第一置信度大于或等于所述子阶段阈值时， 确认所述视觉感知算法性能为优， 的步骤之 后包括： 判断所述第二置信度是否大于或等于预设的总体阈值； 若 是， 则确认所述视觉感知 算法的可用性输出结果为优， 视觉感知信息可信； 若否， 则确认所述视觉感知算法的可用性 输出结果为差， 所述视 觉感知信息不可信。 [0010]在本发明的较佳实施例中， 上述在所述第一置信度小于所述子阶段不确定性指 标 阈值时， 确认所述视觉感知算法性能为差， 的步骤之后还包括： 检测所述第二置信度是否大 于或等于预设的总体阈值； 在所述第二置信度大于或等于所述总体阈值时， 确认使所述第 一置信度小于所述子阶段阈值的影响因子， 并生成相应的应对策略。 [0011]在本发明的较佳实施例中， 上述视觉识别算法子阶段包括： 彩色图像阈值分割流 程模块、 二 值化流程模块、 双边滤波 去噪及填充流 程模块和面积阈值去噪流 程模块。 [0012]在本发明的较佳实施例中， 上述影响因子包括： 所述彩色图像阈值分割流程模块说　明　书 1/6 页 3 CN 114612678 A 3