摘要
本发明涉及自动驾驶汽车技术领域,具体是涉及一种用于车辆安全测试的场景提取生成及评价方法,采用语义分割网络最大程度保留原始自然驾驶数据的中的场景要素特征,基于高层决策深度强化学习算法使用粗糙集提炼出典型危险场景的关联生成规则,并能够结合仿真软件自动生成典型危险场景,为参考自然驾驶数据自动化提取场景的特征及生成提出了一定的设计思路;同时又从自然驾驶行驶评价、测试场景复杂度评价两个维度上结合对自动驾驶汽车整体的智能性进行评价,结合不同方面的关键指标优势从而提高了对自动驾驶汽车评价的多维性;大幅提升场景生成的效率和智能化水平。
技术关键词
危险场景
评价方法
语义分割网络
生成规则
语义分割模型
测试场景
粗糙集
车辆
双边分割网络
可视化界面
监视器
逻辑
深度强化学习算法
动态场景
应用程序编程接口
交通设施
数据
复杂度
系统为您推荐了相关专利信息
关键点
皮肤镜系统
标记
图像语义分割模型
训练神经网络
仿真测试平台
驾驶场景配置
危险场景
生成方法
大语言模型
调度评价方法
水量
模糊综合评价模型
水库
权重分析方法
通道建立方法
深度估计算法
激光雷达
计算机视觉
图像语义分割模型