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感知系统的测评体系.docx
资料介绍
感知系统的测评体系
自动驾驶感知系统的测评体系是衡量感知技术水平和保障量产质量的基础设施。感知系统的输出质量直接决定了决策规划的安全性，因此科学、全面、可复现的测评体系对于感知技术的研发迭代和量产准入至关重要。测评体系需要覆盖从模型级别的离线指标到系统级别的在线表现，从单帧检测精度到时序一致性表现，从标准光照条件到极端恶劣天气的全维度评价。
模型级别的离线测评是最基础的感知评价维度。目标检测的核心指标是平均精度，综合衡量模型在各类目标上的检测精度和召回率。平均精度的计算按照类别独立进行，在每个类别上绘制精确率-召回率曲线后计算曲线下面积，所有类别的平均值即为mAP。mAP50和mAP75分别对应交并比阈值为0.5和0.75时的平均精度。mAP75对检测框的定位精度要求远高于mAP50，更能反映量产后端系统对感知精度的真实需求。
语义分割的核心指标是交并比和像素准确率。IoU计算预测分割区域与真值区域交集面积与并集面积的比值。PA计算被正确分类的像素数占总像素数的比例。IoU对分割区域的完整性和精确度更为敏感。车道线检测的评价指标包括正确率、召回率和F1分数。正确率衡量检测到的车道线点中有多少是正确的。召回率衡量真实车道线点中有多少被检测到。F1分数是正确率和召回率的调和平均。
时序一致性测评衡量感知系统在连续帧中的稳定表现。平均跟踪时长衡量一个目标被连续成功跟踪的平均帧数，跟踪时长越长说明感知系统的时序稳定性越好。ID切换率衡量同一目标在跟踪过程中被错误分配不同ID的频率。目标检测框在连续帧之间的尺寸和位置抖动幅度也是时序一致性的重要指标，高频抖动会直接影响下游规划模块的稳定性。
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