[發(fā)明專利]檢測結(jié)果的識別方法、裝置、存儲介質(zhì)和處理器

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210442038.9
• 申請日: 2022-04-25
• 公開（公告）號: CN114743180A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫雪;王宇;李錦瑭;蔣萌;王碩
• 申請（專利權(quán)）人: 中國第一汽車股份有限公司
• 主分類號: G06V20/58
• 分類號: G06V20/58;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/25
• 代理公司: 北京博浩百睿知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11134
• 代理人: 謝湘寧

本發(fā)明公開了一種檢測結(jié)果的識別方法、裝置、存儲介質(zhì)和處理器。其中，該方法包括：獲取由檢測模型輸出的檢測結(jié)果，其中，檢測結(jié)果由檢測模型對目標(biāo)類型場景下的檢測對象進(jìn)行檢測得到；確定檢測結(jié)果中的檢測框，其中，檢測框用于確定檢測對象的位置；基于距離閾值，確定檢測框和對應(yīng)的真值框之間的匹配結(jié)果，其中，距離閾值用于表征檢測框和真值框之間匹配的距離范圍的臨界值，匹配結(jié)果用于表示檢測框和真值框之間的匹配程度；基于多個匹配結(jié)果，確定目標(biāo)分?jǐn)?shù)，其中，目標(biāo)分?jǐn)?shù)用于表征檢測結(jié)果的準(zhǔn)確程度。本發(fā)明解決了對模型效果評估的準(zhǔn)確性低的技術(shù)問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及車輛領(lǐng)域，具體而言，涉及一種檢測結(jié)果的識別方法、裝置、存儲介質(zhì)和處理器。

背景技術(shù)

目前，對雷達(dá)目標(biāo)識別的效果進(jìn)行評估包含主觀評價和客觀評價，主觀評價就是設(shè)計不同的場景進(jìn)行識別，肉眼判斷識別效果的好壞，客觀評價就是通過比較不同識別方法正確識別率，通過數(shù)學(xué)計算對雷達(dá)目標(biāo)識別方法進(jìn)行評價，但上述問題存在對模型效果的評估準(zhǔn)確率低技術(shù)問題。

針對上述現(xiàn)有技術(shù)對模型效果評估的準(zhǔn)確率低的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供了一種檢測結(jié)果的識別方法、裝置、存儲介質(zhì)和處理器，以至少解決對電池狀態(tài)判斷準(zhǔn)確率低的技術(shù)問題。

根據(jù)本發(fā)明實施例的一個方面，提供了一種檢測結(jié)果的識別方法，包括：獲取由檢測模型輸出的檢測結(jié)果，其中，檢測結(jié)果由檢測模型對目標(biāo)類型場景下的檢測對象進(jìn)行檢測得到；確定檢測結(jié)果中的檢測框，其中，檢測框用于確定檢測對象的位置；基于距離閾值，確定檢測框和對應(yīng)的真值框之間的匹配結(jié)果，其中，距離閾值用于表征檢測框和真值框之間匹配的距離范圍的臨界值，匹配結(jié)果用于表示檢測框和真值框之間的匹配程度；基于多個匹配結(jié)果，確定目標(biāo)分?jǐn)?shù)，其中，目標(biāo)分?jǐn)?shù)用于表征檢測結(jié)果的準(zhǔn)確程度。

可選地，基于檢測框?qū)?yīng)的目標(biāo)類型對象，對檢測框進(jìn)行分類，得到檢測框?qū)?yīng)的類型檢測框。

可選地，基于距離閾值，確定檢測框和對應(yīng)的真值框之間的匹配結(jié)果，包括：響應(yīng)于類型檢測框和對應(yīng)的真值框之間的距離不大于距離閾值，增加正樣本數(shù)量，其中，正樣本數(shù)量用于確定與真值框匹配的類型檢測框的數(shù)量；響應(yīng)于真值框未存在對應(yīng)的類型檢測框，增加中間樣本數(shù)量，其中，中間樣本數(shù)量用于表示真值框未存在對應(yīng)的類型檢測框的數(shù)量；響應(yīng)于類型檢測框和對應(yīng)的真值框之間的距離大于距離閾值，或響應(yīng)于類型檢測框未存在對應(yīng)的真值框，增加負(fù)樣本數(shù)量，其中，負(fù)樣本數(shù)量用于確定距離大于距離閾值和未存在對應(yīng)的真值框的類型檢測框的數(shù)量；基于正樣本數(shù)量、中間樣本數(shù)量和負(fù)樣本數(shù)量，確定類型檢測框和對應(yīng)的真值框之間的匹配結(jié)果。

可選地，基于正樣本數(shù)量、中間樣本數(shù)量和負(fù)樣本數(shù)量，確定類型檢測框和對應(yīng)的真值框之間的匹配結(jié)果，包括：基于正樣本數(shù)量、中間樣本數(shù)量和負(fù)樣本數(shù)量，確定多個評估數(shù)據(jù)，其中，多個評估數(shù)據(jù)用于評估類型檢測框和真值框的匹配程度；基于多個評估數(shù)據(jù)，確定類型檢測框和對應(yīng)的真值框之間的匹配結(jié)果。

可選地，基于正樣本數(shù)量、中間樣本數(shù)量和負(fù)樣本數(shù)量，確定多個評估數(shù)據(jù)，包括：確定類型檢測框?qū)?yīng)的特征信息，其中，特征信息包括以下至少之一：位置信息、尺寸信息、角度信息和速度信息；基于正樣本數(shù)量、中間樣本數(shù)量、負(fù)樣本數(shù)量和特征信息，確定多個評估數(shù)據(jù)。

可選地，多個評估數(shù)據(jù)包括以下至少之一：準(zhǔn)確率、召回率、中心點距離誤差、角度誤差、貼合度誤差和速度誤差；基于正樣本數(shù)量和負(fù)樣本數(shù)量，確定準(zhǔn)確率；基于正樣本數(shù)量和中間樣本數(shù)量，確定召回率；基于特征信息，確定中心點距離誤差、角度誤差、貼合度誤差和速度誤差；基于準(zhǔn)確率和召回率，確定平均精度；基于中心點距離誤差、角度誤差、貼合度誤差和速度誤差，確定平均誤差；基于平均精度和對應(yīng)的平均誤差，確定匹配結(jié)果。

可選地，將檢測數(shù)據(jù)中的立體對象轉(zhuǎn)換為平面對象。