路面目标识别模型的精度评测方法、装置、设备及产品与流程

本申请涉及智能驾驶，特别涉及一种路面目标识别模型的精度评测方法、装置、设备及产品。

背景技术：

1、随着智能驾驶技术的发展，用户对智能驾驶技术的越来越高。在舒适性方面，车辆在公路行驶时，路面的减速带、井盖、路面接缝、铁轨等等造成路面轻微凹陷的障碍物所造成的颠簸，是频繁影响驾乘体验的重要因素。因此减轻这些颠簸是很多车企底盘技术方面的重点工作，可以通过摄像头(或激光雷达)扫描路面的障碍物，提前调整悬架的软硬度或其他参数，以最大程度的减轻路面颠簸对驾乘体验的影响。

2、相关技术中，通常使用不同种类的模型来提前调整参数，不同种类的模型会频繁、快速迭代，模型之间的效果需要进行有效的比对，效果评测方法也需要能够统一。然而，在相关技术中，当前的模型管理工具都是每个公司或者个人定制开发的，或是用原始的文档和文件系统管理，从而在版本追溯上比较困难，评测方法也是对模型的整体检测准确率进行评测，不同种类的模型的优势不能很好地分别体现，从而导致无法有效地对比不同种类模型的精度模型，降低模型识别的精度，降低用户的使用体验等问题。

技术实现思路

1、本申请提供一种路面目标识别模型的精度评测方法、装置、设备及产品，以解决相关技术中通常使用原始的文档和文件系统来作为模型管理工具，从而导致无法有效地对比不同种类模型的精度模型，从而降低模型识别的精度，降低用户的使用体验等问题。

2、本申请第一方面实施例提供一种路面目标识别模型的精度评测方法，包括以下步骤：获取测试数据集；识别测试数据集中路面目标在每个待测试矩形区域的真值重叠区域；将测试数据集输入路面目标识别模型，路面目标识别模型输出路面目标在每个待测试矩形区域的检测重叠区域；根据真值重叠区域和检测重叠区域计算路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度，基于路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度确定路面目标识别模型识别路面目标的模型精度。

3、可选地，在本申请的一个实施例中，基于路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度确定路面目标识别模型识别路面目标的模型精度，包括：根据路面目标的类型设置路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的权重；根据路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度及权重加权计算路面目标识别模型的模型精度。

4、可选地，在本申请的一个实施例中，根据真值重叠区域和检测重叠区域计算路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度，包括：计算真值重叠区域和检测重叠区域的交集面积和并集面积；根据交集面积和并集面积计算路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度。

5、可选地，在本申请的一个实施例中，在识别测试数据集中路面目标在每个待测试矩形区域的真值重叠区域之前，还包括：在车辆前方设置多个参考辅助线；根据多个参考辅助线将车辆前方区域划分为多个待测试矩形区域。

6、可选地，在本申请的一个实施例中，在基于路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度确定路面目标识别模型识别路面目标的模型精度之后，还包括：根据路面目标和路面目标识别模型识别路面目标的模型精度生成路面目标与模型的对应关系表；根据路面目标与模型的对应关系表确定识别路面目标的模型。

7、可选地，在本申请的一个实施例中，路面目标识别模型包括语义分割模型和目标检测模型。

8、本申请第二方面实施例提供一种路面目标识别模型的精度评测装置，包括：获取模块，用于获取测试数据集；识别模块，用于识别测试数据集中路面目标在每个待测试矩形区域的真值重叠区域；检测模块，用于将测试数据集输入路面目标识别模型，路面目标识别模型输出路面目标在每个待测试矩形区域的检测重叠区域；评测模块，用于根据真值重叠区域和检测重叠区域计算路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度，基于路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度确定路面目标识别模型识别路面目标的模型精度。

9、可选地，在本申请的一个实施例中，在识别测试数据集中路面目标在每个待测试矩形区域的真值重叠区域之前，识别模块还用于，在车辆前方设置多个参考辅助线；根据多个参考辅助线将车辆前方区域划分为多个待测试矩形区域。

10、可选地，在本申请的一个实施例中，评测模块还用于，计算真值重叠区域和检测重叠区域的交集面积和并集面积；根据交集面积和并集面积计算路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度。

11、可选地，在本申请的一个实施例中，评测模块还用于，根据路面目标的类型设置路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的权重；根据路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度及权重加权计算路面目标识别模型的模型精度。

12、可选地，在本申请的一个实施例中，在基于路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度确定路面目标识别模型识别路面目标的模型精度之后，评测模块还用于，根据路面目标和路面目标识别模型识别路面目标的模型精度生成路面目标与模型的对应关系表；根据路面目标与模型的对应关系表确定识别路面目标的模型。

13、可选地，在本申请的一个实施例中，路面目标识别模型包括语义分割模型和目标检测模型。

14、本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序，以实现如上述实施例的路面目标识别模型的精度评测方法。

15、本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，该计算机程序或指令被执行，以实现如上的路面目标识别模型的精度评测方法。

16、本申请第五方面实施例提供一种计算机程序产品，其上存储有计算机程序或指令，计算机程序或指令被执行时，以实现如上的路面目标识别模型的精度评测方法。

17、由此，本申请包括如下有益效果：

18、本申请实施例通过标定待测试矩形区域集合的方式，滤掉不需要模型关心的图片区域；通过将待测试矩形区域和路面目标识别区域重叠的部分进行模型精度计算，进一步提高模型精度计算的针对性且适用于不同种类的模型；通过对不同矩形区域赋予不同的权重的方法，提高了对模型精度评测的灵活性，能更聚焦到功能对模型关心的部分，而非模型的总体性能，提高评测的特异性，从而统一了模型精度评测方法，能够在同一个系统下评测，能有效地管理模型，方便切换不同的模型，方便在模型出现问题的时候能够更有效的追溯和查找问题，方便对比不同模型之间的效果优劣，提高了用户的使用体验。由此，解决了相关技术中通常使用原始的文档和文件系统来作为模型管理工具，从而导致无法有效地对比不同种类模型的精度模型，从而降低模型识别的精度，降低用户的使用体验等问题。

19、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

技术特征：

1.一种路面目标识别模型的精度评测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的路面目标识别模型的精度评测方法，其特征在于，所述基于所述路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度确定所述路面目标识别模型识别所述路面目标的模型精度，包括：

3.根据权利要求1所述的路面目标识别模型的精度评测方法，其特征在于，所述根据所述真值重叠区域和所述检测重叠区域计算所述路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度，包括：

4.根据权利要求1所述的路面目标识别模型的精度评测方法，其特征在于，在识别所述测试数据集中路面目标在每个待测试矩形区域的真值重叠区域之前，还包括：

5.根据权利要求1所述的路面目标识别模型的精度评测方法，其特征在于，在基于所述路面目标识别模型在每个待测试矩形区域的识别精度确定所述路面目标识别模型识别所述路面目标的模型精度之后，还包括：

6.根据权利要求1-5任意一项所述的路面目标识别模型的精度评测方法，其特征在于，所述路面目标识别模型包括语义分割模型和目标检测模型。

7.一种路面目标识别模型的精度评测装置，其特征在于，包括：

8.一种电子设备，其特征在于，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计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现权利要求1-5任一项所述的路面目标识别模型的精度评测方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被执行时，以实现权利要求1-5任一项所述的路面目标识别模型的精度评测方法。

10.一种计算机程序产品，其上存储有计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被执行时，以实现权利要求1-5任一项所述的路面目标识别模型的精度评测方法。

技术总结本申请涉及智能驾驶技术领域，特别涉及一种路面目标识别模型的精度评测方法、装置、设备及产品，其中，方法包括：获取测试数据集；识别测试数据集中路面目标在每个待测试矩形区域的真值重叠区域；将测试数据集输入路面目标识别模型，路面目标识别模型输出路面目标在每个待测试矩形区域的检测重叠区域；根据真值重叠区域和检测重叠区域计算路面目标识别模型在每个待测试区域的识别精度，基于路面目标识别模型在每个区域的识别精度确定路面目标识别模型识别的精度。由此，解决了相关技术中通常使用原始的文档和文件系统来作为模型管理工具，从而导致无法有效地对比不同种类模型的精度模型，从而降低模型识别的精度，降低用户的使用体验等问题。技术研发人员：邹炳宇,张建,王超,谢飞,洪日,邱云海,李佳俊受保护的技术使用者：中国第一汽车股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/5