智能网联汽车仿真测试与平行驾驶 -课件 2.3.3场景分析挖掘技术_第1页
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文档简介

场景分析挖掘技术主讲人：王丽娜杭州科技职业技术学院1.场景分析挖掘技术的背景和意义通常需要从现实的日常交通场景中甄别出具有典型性或者普遍性的场景，加入到场景库中，对自动驾驶汽车进行测试。比如需要从纷繁的交通信息中分离出交通事故或者潜在交通隐患的场景，或者自然驾驶状态下的典型场景等。当获取到了上述典型性的场景后，就需要用有效的数学分析方法去归类、扩充、优化这些场景，这些都需要通过数据挖掘技术来实现。比如，需要用特定的方法来对这些场景的等级或者覆盖率进行分析，以及对这些场景中的车辆或者行人等特征进行提取挖掘。2.场景分析挖掘技术的4个步骤场景分析挖掘技术由4个步骤构成：（1）场景理解（2）特征提取（3）场景聚类（4）场景生成2（1）场景理解图1基于视觉的场景理解效果示例（图片来源:网络图片）（/s/20190510A0MSJI00?refer=spider）图2基于机器学习的图像场景理解任务（图片来源:《自动驾驶测试场景技术发展与应用》教材）图像理解是场景理解的重要组成部分。如图2-所示，是基于机器学习的图像场景理解.2（2）特征提取特征提取是在场景理解的基础上进行，即对场景的动静态元素描述参数化、数值化，以便场景的进一步应用。2（3）场景聚类图3基于分层的聚类算法流程（图片来源：现代计算机期刊《自动驾驶仿真测试场景库构建研究》论文，作者：曾德松、高琛等）

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