[0001] 本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种检验装置及其检验方法。

[0002] 车载摄像头是汽车智能化感知车身周围环境的重要传感器，特别是安装在前挡风玻璃处的配合有相应的图像识别处理器的前置摄像头可以用来识别前方车辆、行人、红绿灯、交通标志牌、车道线信息、天气情况等。

[0003] 为使这种车载摄像头及其处理器能够适应现实生活中的各种情况，如不同程度雨雪雾天气时的识别效果、标志牌车道线等有不同污渍情况下的识别效果，理论上对其训练和检验的样本数量越大，可以获得的精度越好，而这是仅靠有限数量的实际场景测试难以完成的。

[0004] 对于这种车载摄像头处理器的检验效果，依赖于现实世界的环境：例如，为了检验红绿灯识别情况就需要将车载摄像头传感器对准现实世界中的红绿灯，为了检验交通标志牌的检验效果则需要寻找不同种类的标志牌对这种摄像头传感器及其处理器进行分别的检验，试验繁琐且不易在同一地点集中完成，导致产品研发周期长。

[0037] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0038] 目前，对于车载识别处理器的检验，依赖于现实世界的环境，试验繁琐且不易在同一地点集中完成，导致产品研发周期长，基于此，本发明实施例提供的一种检验装置及其检验方法，可以应用于识别处理器的检验。

[0039] 为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种检验装置进行详细介绍。

[0040] 实施例一：

[0041] 本发明实施例提供的一种检验装置，应用于识别处理器的检验，如图1所示的一种检验装置示意图，该装置包括存储器11、显示设备12和检验设备13。

[0042] 存储器11，用于存储实际场景图像资料。实际场景图片资料包括图片、视频等形式的文件，内容包括行人横穿马路、行人沿道路行走、前方不同种类车辆的行驶工况(含直线行驶、变道/超车、刹车尾灯亮/暗等工况)、交通标志牌、红绿灯、车道线信息和天气情况信息。显示设备12，用于对存储器中的实际场景图像资料进行显示，使待检验的识别处理器14对实际场景图像资料进行识别。检验设备13，用于对待检验的识别处理器14的识别精度进行检验。

[0043] 参见图1，将存储器11中存储的实际场景图像资料导入显示设备12中，由显示设备12播放实际场景图像资料，将待检验的识别处理器14对准显示设备12播放的实际场景图像资料，开始图像识别，并得到识别结果。将待检验的识别处理器14的识别结果传输给检验设备13，由检验设备13把此识别结果与显示设备12中对应播放的图像信息进行比对，计算出待检验的识别处理器14的识别精度，这样可以在识别处理器进行检验和训练的过程中，省去了频繁更换图像识别地点的时间，缩短了识别处理器的研发时间。

[0044] 基于此，还可以提高显示设备12播放的实际场景图像资料数量，用实际场景图像检验识别处理器的过程也是对待检验的识别处理器14的训练过程，对其检验的样本数量越大，识别精度越高。

[0045] 实施例二：

[0046] 本发明实施例提供的一种检验装置，应用于识别处理器的检验，如图2所示的一种检验装置示意图，该检验装置包括括存储器11、显示设备12和检验设备13。该检验装置还包括第一摄像头15、第二摄像头16。

[0047] 其中，第一摄像头15，用于采集实际场景图像资料。具体的，将第一摄像头15安装在汽车上，使汽车行驶在道路上，并用第一摄像头15采集道路上行人横穿马路、行人沿道路行走、前方不同种类车辆的行驶工况(含直线行驶、变道/超车、刹车尾灯亮/暗等工况)、交通标志牌、红绿灯、车道线信息和天气情况的实际场景图片资料。第二摄像头16，用于采集显示设备12播放的实际场景图像资料，使待检验的识别处理器14对实际场景图像资料进行识别。

[0048] 如图2所示，首先，由第一摄像头15采集实际场景的图像资料并存储于存储器11中，再将存储器11中存储的实际场景图像资料导入显示设备12中，由显示设备12播放采集到的实际场景图像，将第二摄像头16对准显示设备12播放的实际场景图像，并采集显示设备12播放的实际场景图像，待检验的识别处理器14提取图像，开始图像识别，并得到识别结果。由检验设备13提取待检验的识别处理器14的识别结果，并将此识别结果与显示设备12中对应播放的图像信息进行比对，计算出待检验的识别处理器14的识别精度。

[0049] 如图2所示，本实施例中，显示设备12包括图像处理器121和显示器122。

[0050] 其中，图像处理器121，用于提取存储器11中的实际场景图像资料，并将实际场景图像资料传输至显示器122。图像处理器121，还用于对存储器11中的实际场景图像资料进行附加效果处理，并将附加效果处理后的实际场景图像资料传输至显示器122。显示器122，用于播放图像处理器121传输的实际场景图像资料。

[0051] 进一步，显示器122中还安装有第一GPS收发器1221，第一GPS收发器1221用于获取显示器122的世界坐标。本发明实施例提供的检验装置还包括第二GPS收发器17，第二GPS收发器17用于获取第二摄像头16的世界坐标。

[0052] 如图2所示，其中，检验设备13还用于接收第一GPS收发器1221和第二GPS收发器17的世界坐标，并根据第一GPS收发器1221和第二GPS收发器17的世界坐标计算显示器122与第二摄像头16的间距。

[0053] 例如，在智能汽车的发展过程中，车载摄像头识别处理器的重要性在不断提高，对于识别处理器的识别精度要求也越来越高。一般需要由摄像头采集图像，再由识别处理器进行图像处理，输出前方障碍物类型，相对障碍物运动速度、标志牌类型，红绿灯信号等，从而使驾驶员或整车控制器可以根据这些信息控制车辆行驶，实现主动避障、车道偏离预警等功能。所以对于车载摄像头识别处理器的训练和检验是提高车载摄像头识别处理器智能化的重要步骤。

[0054] 如图3所示，使用实施例二提供的检验装置，并将待检验的识别处理器14、第二摄像头16和第二GPS收发器17安装到试验车18上。首先，由第一摄像头15采集不同地点下道路上行人横穿马路、行人沿道路行走、前方不同种类车辆的行驶工况(含直线行驶、变道/超车、刹车尾灯亮/暗等工况)、红绿灯、交通标志牌、车道线和天气情况信息的图像资料，并将这些图像资料存储于存储器11中。其次，将存储器11中的图像资料导入图像处理器121中，图像处理器121还可以对存储器11中的实际场景图像资料进行附加效果处理，附加效果是在已有的图像资料上覆盖污渍效果、雨天效果、雪天效果、雾天效果中的至少一种，以扩展数据库，并将附加效果处理后的实际场景图像资料传输至显示器122。接着，从图像处理器121扩展后的数据库中，选择图像传输到显示器122中，并播放此图片。试验车18面对显示器放置，用第二摄像头16采集显示设备12播放的实际场景图像资料，使待检验的识别处理器
14对实际场景图像资料进行识别，得到识别结果。由检验设备13提取待检验的识别处理器
14的识别结果，并将此识别结果与显示设备12中对应播放的图像信息进行比对，计算出待检验的识别处理器14的识别精度。

[0055] 实施例三：

[0056] 本发明实施例提供的一种基于上述实施例提供的检验装置的检验方法，如图4所示的检验装置的检验方法流程图，该检验装置的检验方法包括以下步骤：

[0057] S401：由显示设备对存储器中的实际场景图像资料进行显示，使待检验的识别处理器对实际场景图像资料进行识别。

[0058] 存储器11中存储有不同地点实际场景的图片资料，显示设备12中的图像处理器121提取存储器11中的图像资料，并在已有的图像资料基础上覆盖污渍效果、雨天效果、雪天效果、雾天效果中的至少一种，以扩展数据库。从图像处理器121中选择附加效果处理后的实际场景图像资料传输至显示器122，由显示器122播放实际场景的图片资料。待检验的识别处理器14要面对显示器122放置，以识别显示器122播放的实际场景图像资料，并将待检验的识别处理器14的识别结果传输给检验设备13。

[0059] S402：由检验设备对待检验的识别处理器的识别精度进行检验。

[0060] 检验设备13把待检验的识别处理器14输出的前方障碍物类型、标志牌类型、红绿灯信号等信息，与图像处理器121中选择附加效果处理后的实际场景图像资料信息进行对比，检验此识别处理器的识别精确度。

[0061] 本发明实施例提供了一种检验装置的检验方法，通过步骤S401和S402将不同地点的实际场景在一个试验场地内显示出来，减少了测试时更换地点的时间，缩短了产品研发周期。

[0062] 本发明实施例提供的检验方法，与实施例二提供的检验装置具有相同的技术特征，因此也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

[0063] 实施例四：本发明实施例提供的一种基于上述实施例三的检验装置的检验方法，如图5所示的检验装置的检验方法流程图，该检验装置的检验方法包括以下步骤：

[0064] S501：预先将待检验的识别处理器安装在试验车上。

[0065] 在检验前，先将待检验的识别处理器14、第二摄像头16和第二GPS收发器17安装到试验车18上。第二GPS收发器17可以获取第二摄像头16的世界坐标。

[0066] S502：由显示设备对存储器中的实际场景图像资料进行显示。

[0067] 通过第一摄像头15采集不同地点下道路上的实际场景视频资料，将这些视频资料存储在存储器11中，并对采集视频画面时车辆的运动状态进行记录。显示设备12中的图像处理器121提取存储器11中的视频资料，并在已有的视频资料基础上进行图像处理，覆盖污渍效果、雨天效果、雪天效果、雾天效果中的至少一种，以扩展数据库。从图像处理器121中选择附加效果处理后的实际场景视频资料传输至显示器122，由显示器122播放实际场景的视频资料。

[0068] S503：在显示设备对存储器中的实际场景图像资料进行显示的过程中，启动试验车，使试验车面对显示设备行驶。

[0069] 在显示器122播放实际场景的视频资料过程中，试验车18面向显示器122行驶，且行驶的速度与第一摄像头15采集实际场景视频资料的运动速度相同，待检验的识别处理器14的朝向角度与第一摄像头15采集实际场景视频资料时的朝向角度相同。待检验的识别处理器14将得到的识别结果传输给检验设备13。

[0070] S504：由检验设备对待检验的识别处理器的识别精度进行检验。

[0071] 检验设备13将接收到的识别输出结果，前方障碍物类型、标志牌类型和红绿灯信号等信息，与图像处理器121中选择附加效果处理后的实际场景图像资料信息进行对比，检验此识别处理器的识别精确度。同时，检验设备13还可以接收第一GPS收发器1221和第二GPS收发器17的世界坐标，并根据第一GPS收发器1221和第二GPS收发器17的世界坐标计算显示器122与第二摄像头16的间距，并根据间距的变化计算试验车18的行驶速度，并判断是否与第一摄像头15采集时的运动速度相同。这样可以得到带有识别处理器的车辆在一定速度行驶下的识别精度，记录得到的对比结果，根据识别结果与实际情况的差异，可以对待检验的识别处理器14进行有针对性的调整和再训练，从而不断提高其精度。

[0072] 本发明实施例提供了一种检验装置的检验方法，通过步骤S501至S504用采集到的实际场景的视频资料来检验识别处理器，并且识别处理器安装在行驶的试验车上。这样可以使待检验的识别处理器14能够适应现实生活中的各种情况，检验了识别处理器的动态识别精度，减少了测试时更换地点的时间，缩短了产品研发周期。使用的实际场景视频资料样本数量多，样本数量越多还可以使识别处理器获得的识别精度越好。

[0073] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

[0074] 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

[0075] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和/或装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

[0076] 另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

[0077] 最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。