一种基于神经网络的智能汽车视觉感知系统加速测试方法

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一种基于神经网络的智能汽车视觉感知系统加速测试方法
申请号:CN202510481487
申请日期:2025-04-17
公开号:CN120411689A
公开日期:2025-08-01
类型:发明专利
摘要
本发明属于自动驾驶系统测试与评价领域,具体的说是一种基于神经网络的智能汽车视觉感知系统加速测试方法。该方法包括:一、构建测试场景库;二、根据场景元素数量及评价指标确定预测评价结果的神经网络的结构;三、收集场景真实评价数据;四、训练神经网络;五、收集神经网络的预测数据并判断是否结束本场景库子集测试;六、重复执行三至五直到结束全部测试并输出评价结果。该方法涉及智能汽车技术中的图像处理、测试及评价,能够通过已有场景真实评价数据训练的神经网络准确预测待测试场景的评价数据,能够在减少测试场景数量的同时输出视觉感知系统评价结果,提升测试效率,为智能汽车自动驾驶系统的快速开发与应用提供技术支持。
技术关键词
视觉感知系统 加速测试方法 测试场景 训练神经网络 元素 数据 智能汽车技术 自动驾驶功能 失活方法 自动驾驶系统 更新模型参数 场景功能 道路结构 交通道路 估计算法 仿真软件 分类方法