[發明專利]智能設備性能測試方法、裝置及智能設備

在審

• 申請號: 201911347490.1
• 申請日: 2019-12-24
• 公開（公告）號: CN111124863A
• 公開（公告）日: 2020-05-08
• 發明（設計）人: 于振北
• 申請（專利權）人: 北京安兔兔科技有限公司
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34;G06K9/62
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 戎鄭華

1.一種智能設備性能測試方法，其特征在于，包括：

獲取圖片集，所述圖片集中包括多幀圖片、每幀圖片對應的實際類別標簽及每幀圖片中包含的實際物體信息；

利用預設的分類模型，對所述圖片集中的每幀圖片進行分類處理，確定每幀圖片對應的預測類別標簽；

利用預設的目標檢測模型，對所述圖片集中的每幀圖片進行目標檢測，確定每幀圖片中包含的各檢測物體信息；

根據所述圖片集中每幀圖片對應的預測類別標簽與實際類別標簽的第一匹配度，及所述圖片集中每幀圖片中包含的各檢測物體信息與實際物體信息的第二匹配度，確定所述設備的性能。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述圖片集中每幀圖片對應的預測類別標簽與實際類別標簽的第一匹配度，及所述圖片集中每幀圖片中包含的各檢測物體信息與實際物體信息的第二匹配度，確定所述設備的性能，包括：

根據所述每幀圖片對應的預測類別標簽與實際類別標簽的第一匹配度，確定所述設備的第一性能參數；

根據所述每幀圖片中包含的各檢測物體信息與實際物體信息的第二匹配度，確定所述設備的第二性能參數；

根據所述第一性能參數與所述第二性能參數，確定所述設備的性能。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定所述設備的第二性能參數，包括：

根據所述每幀圖片中包含的各檢測物體信息與實際物體信息的第二匹配度，確定每幀圖片中的有效檢測物體；

根據每幀圖片中的有效檢測物體在實際物體中的占比，確定每幀圖片是否為有效圖片；

根據有效圖片在所述圖片集中的占比，確定所述設備的第二性能參數。

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定所述設備的第二性能參數，包括：

根據所述每幀圖片中包含的各檢測物體信息與實際物體信息的第二匹配度，確定每幀圖片中的有效檢測物體；

根據每幀圖片中的有效檢測物體在實際物體中的占比，確定每幀圖片是否為有效圖片；

根據每幀有效圖片中每個有效檢測物體的檢測物體信息與實際物體信息，確定每個有效檢測物體的交并比；

根據所有有效圖片中所有有效檢測物體的交并比，確定所述設備的第二性能參數。

5.如權利要求2-4任一所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取所述預設的分類模型，對所述圖片集中全部圖片的第一處理時長；

根據所述第一處理時長及所述圖片集中包含的圖片數量，確定所述設備的第三性能參數。

6.如權利要求2-4任一所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取所述預設的目標檢測模型，對所述圖片集中全部圖片的第二處理時長；

根據所述第二處理時長及所述圖片集中包含的圖片數量，確定設備畫面每秒傳輸的幀數；

根據所述設備畫面每秒傳輸的幀數，確定所述設備的第四性能參數。

7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述確定所述設備的第四性能參數之前，還包括：

根據所述有效圖片在所述圖片集中的占比，對所述設備畫面每秒傳輸的幀數進行修正；

所述確定所述設備的第四性能參數，包括：

根據修正后的設備畫面每秒傳輸的幀數，確定所述設備的第四性能參數。

8.一種智能設備性能測試裝置，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于獲取圖片集，所述圖片集中包括多幀圖片、每幀圖片對應的實際類別標簽及每幀圖片中包含的實際物體信息；

第一確定模塊，用于利用預設的分類模型，對所述圖片集中的每幀圖片進行分類處理，確定每幀圖片對應的預測類別標簽；

第二確定模塊，用于利用預設的目標檢測模型，對所述圖片集中的每幀圖片進行目標檢測，確定每幀圖片中包含的各檢測物體信息；

第三確定模塊，用于根據所述圖片集中每幀圖片對應的預測類別標簽與實際類別標簽的第一匹配度，及所述圖片集中每幀圖片中包含的各檢測物體信息與實際物體信息的第二匹配度，確定所述設備的性能。