(57)【要約】      （修正有）【課題】実の交通シーンで収集された第１の障害物データに対して監視測定処理を行い、監視測定精度をより正確的に評価する。【解決手段】交通流監視測定システムによって実の交通シーンで収集された第１の障害物データに対して監視測定処理を行い、第１の監視測定結果を得て、第１の監視測定結果に基づき、第１の監視測定結果における監視測定された障害物のデータを含む第２の障害物データを生成し、交通流監視測定システムによって第２の障害物データに対して監視測定処理を行い、第２の監視測定結果を得て、第１の監視測定結果と第２の監視測定結果に基づき、交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格するかどうかを決定するようになっている。上記プロセスによって交通流監視測定システムによる監視測定の精度のテストは実現される。【選択図】図４
2022000775.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通流監視測定システムのテスト方法であって、
前記交通流監視測定システムによって実の交通シーンで収集された第１の障害物データに対して監視測定処理を行い、第１の監視測定結果を得ることと、
前記第１の監視測定結果に基づいて前記第１の監視測定結果における監視測定された障害物のデータを含む第２の障害物データを生成し、前記交通流監視測定システムによって前記第２の障害物データに対して監視測定処理を行い、第２の監視測定結果を得ることと、
前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、前記交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格するかどうかを決定することと、を含む交通流監視測定システムのテスト方法。
【請求項２】
前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、前記交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格するかどうかを決定することは、
前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、正確率及び／又はリコール率を含む監視測定パラメータを計算することと、
前記監視測定パラメータが所定のしきい値より大きい又は等しいと、前記交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格すると決定することと、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記監視測定処理は、障害物認識処理を含み、前記第１の監視測定結果は、第１の障害物リストを含み、前記第１の障害物リストは、前記交通流監視測定システムが前記第１の障害物データに対して障害物認識を行って得られる各障害物の識別子を含み、
前記第２の監視測定結果は、第２の障害物リストを含み、前記第２の障害物リストは、前記交通流監視測定システムが前記第２の障害物データに対して障害物認識を行って得られる各障害物の識別子を含み、
前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、監視測定パラメータを計算することは、
前記第１の障害物リストと前記第２の障害物リストに基づき、障害物認識の正確率及び／又はリコール率を計算することを含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の障害物リストと前記第２の障害物リストに基づき、障害物認識の正確率及び／又はリコール率を計算することは、
前記第１の障害物リストと前記第２の障害物リストに基づき、第１の目標障害物の数を取得することであって、前記第１の目標障害物の識別子が前記第１の障害物リストに位置するとともに前記第２の障害物リストに位置すること、
前記第１の目標障害物の数と前記第２の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物認識の正確率を計算すること、及び／又は、
前記第１の目標障害物の数と前記第１の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物認識のリコール率を計算すること、を含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の障害物リストは、さらに、前記第１の障害物リストにおける各障害物の軌跡情報を含み、前記第２の障害物リストは、さらに、前記第２の障害物リストにおける各障害物の軌跡情報を含み、
前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、監視測定パラメータを計算することは、さらに、
前記第１の障害物リストと前記第２の障害物リストに基づき、障害物軌跡認識の正確率及び／又はリコール率を計算することを含む請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の障害物リストと前記第２の障害物リストに基づき、障害物軌跡認識の正確率及び／又はリコール率を計算することは、
前記第１の障害物リストと前記第２の障害物リストに基づき、第２の目標障害物の数を取得することであって、前記第２の目標障害物の識別子が前記第１の障害物リストに位置するとともに前記第２の障害物リストに位置し、前記第２の目標障害物の前記第２の障害物リストにおける軌跡情報と前記第２の目標障害物の前記第１の障害物リストにおける軌跡情報とが同じであること、
前記第２の目標障害物の数と前記第２の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物軌跡認識の正確率を計算すること、及び／又は、
前記第２の目標障害物の数と前記第１の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物軌跡認識のリコール率を計算すること、を含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記監視測定処理は、交通イベント認識処理を含み、前記第１の監視測定結果は、第１の交通イベントリストを含み、前記第１の交通イベントリストは、前記交通流監視測定システムが前記第１の障害物データに対して交通イベント認識を行って得られる各交通イベントの識別子を含み、
前記第２の監視測定結果は、第２の交通イベントリストを含み、前記第２の交通イベントリストは、前記交通流監視測定システムが前記第２の障害物データに対して交通イベント認識を行って得られる各交通イベントの識別子を含み、
前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、監視測定パラメータを計算することは、
前記第１の交通イベントリストと前記第２の交通イベントリストに基づき、交通イベント認識の正確率及び／又はリコール率を計算することを含む請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の交通イベントリストと前記第２の交通イベントリストに基づき、交通イベント認識の正確率及び／又はリコール率を計算することは、
前記第１の交通イベントリストと前記第２の交通イベントリストに基づき、目標交通イベントの数を取得することであって、前記目標交通イベントの識別子が前記第１の交通イベントリストに位置するとともに前記第２の交通イベントリストに位置すること、
前記目標交通イベントの数と前記第２の交通イベントリストにおける交通イベント数に基づき、交通イベント認識の正確率を計算すること、及び／又は、
前記目標交通イベントの数と前記第１の交通イベントリストにおける交通イベント数に基づき、交通イベント認識のリコール率を計算することを含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記交通流監視測定システムによって第１の障害物データに対して監視測定処理を行い、第１の監視測定結果を得ることは、
前記交通流監視測定システムのインタフェース規則に基づき、前記第１の障害物データに対して変換処理を行うことと、
前記変換処理後のデータを前記交通流監視測定システムに入力し、前記交通流監視測定システムにより出力される前記第１の監視測定結果を取得することと、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の監視測定結果に基づいて第２の障害物データを生成し、前記交通流監視測定システムによって前記第２の障害物データに対して監視測定処理を行い、第２の監視測定結果を得ることは、
前記交通流監視測定システムのインタフェース規則に基づき、前記第１の監視測定結果に対して変換処理を行い、前記第２の障害物データを得ることと、
前記第２の障害物データを前記交通流監視測定システムに入力し、前記交通流監視測定システムにより出力される前記第２の監視測定結果を取得することと、を含む請求項１又は９に記載の方法。
【請求項１１】
交通流監視測定システムのテスト装置であって、
前記交通流監視測定システムによって実の交通シーンで収集された第１の障害物データに対して監視測定処理を行い、第１の監視測定結果を得るための第１の処理モジュールと、
前記第１の監視測定結果に基づいて前記第１の監視測定結果における監視測定された障害物のデータを含む第２の障害物データを生成し、前記交通流監視測定システムによって前記第２の障害物データに対して監視測定処理を行い、第２の監視測定結果を得るための第２の処理モジュールと、
前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、前記交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格するかどうかを決定するための決定モジュールと、を含む交通流監視測定システムのテスト装置。
【請求項１２】
前記決定モジュールは、
前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、正確率及び／又はリコール率を含む監視測定パラメータを計算するための計算ユニットと、
前記監視測定パラメータが所定のしきい値より大きい又は等しいと、前記交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格すると決定するための決定ユニットと、を含む請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記監視測定処理は、障害物認識処理を含み、前記第１の監視測定結果は、第１の障害物リストを含み、前記第１の障害物リストは、前記交通流監視測定システムが前記第１の障害物データに対して障害物認識を行って得られる各障害物の識別子を含み、
前記第２の監視測定結果は、第２の障害物リストを含み、前記第２の障害物リストは、前記交通流監視測定システムが前記第２の障害物データに対して障害物認識を行って得られる各障害物の識別子を含み、
前記計算ユニットは、具体的に、前記第１の障害物リストと前記第２の障害物リストに基づき、障害物認識の正確率及び／又はリコール率を計算するために用いられる請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記計算ユニットは、具体的に、
前記第１の障害物リストと前記第２の障害物リストに基づき、第１の目標障害物の数を取得することであって、前記第１の目標障害物の識別子が前記第１の障害物リストに位置するとともに前記第２の障害物リストに位置すること、
前記第１の目標障害物の数と前記第２の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物認識の正確率を計算すること、及び／又は、
前記第１の目標障害物の数と前記第１の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物認識のリコール率を計算すること、に用いられる請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記第１の障害物リストは、さらに、前記第１の障害物リストにおける各障害物の軌跡情報を含み、前記第２の障害物リストは、さらに、前記第２の障害物リストにおける各障害物の軌跡情報を含み、前記計算ユニットは、さらに、
前記第１の障害物リストと前記第２の障害物リストに基づき、障害物軌跡認識の正確率及び／又はリコール率を計算すること、に用いられる請求項１３又は１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記計算ユニットは、具体的に、
前記第１の障害物リストと前記第２の障害物リストに基づき、第２の目標障害物の数を取得することであって、前記第２の目標障害物の識別子が前記第１の障害物リストに位置するとともに前記第２の障害物リストに位置し、前記第２の目標障害物の前記第２の障害物リストにおける軌跡情報と前記第２の目標障害物の前記第１の障害物リストにおける軌跡情報とが同じであること、
前記第２の目標障害物の数と前記第２の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物軌跡認識の正確率を計算すること、及び／又は、
前記第２の目標障害物の数と前記第１の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物軌跡認識のリコール率を計算すること、に用いられる請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記監視測定処理は、交通イベント認識処理を含み、前記第１の監視測定結果は、第１の交通イベントリストを含み、前記第１の交通イベントリストは、前記交通流監視測定システムが前記第１の障害物データに対して交通イベント認識を行って得られる各交通イベントの識別子を含み、
前記第２の監視測定結果は、第２の交通イベントリストを含み、前記第２の交通イベントリストは、前記交通流監視測定システムが前記第２の障害物データに対して交通イベント認識を行って得られる各交通イベントの識別子を含み、
前記計算ユニットは、具体的に、前記第１の交通イベントリストと前記第２の交通イベントリストに基づき、交通イベント認識の正確率及び／又はリコール率を計算することに用いられる請求項１２に記載の装置。
【請求項１８】
前記計算ユニットは、具体的に、
前記第１の交通イベントリストと前記第２の交通イベントリストに基づき、目標交通イベントの数を取得することであって、前記目標交通イベントの識別子が前記第１の交通イベントリストに位置するとともに前記第２の交通イベントリストに位置すること、
前記目標交通イベントの数と前記第２の交通イベントリストにおける交通イベント数に基づき、交通イベント認識の正確率を計算すること、及び／又は、
前記目標交通イベントの数と前記第１の交通イベントリストにおける交通イベント数に基づき、交通イベント認識のリコール率を計算すること、に用いられる請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記第１の処理モジュールは、具体的に、
前記交通流監視測定システムのインタフェース規則に基づき、前記第１の障害物データに対して変換処理を行うこと、及び
前記変換処理後のデータを前記交通流監視測定システムに入力し、前記交通流監視測定システムにより出力される前記第１の監視測定結果を取得すること、に用いられる請求項１１に記載の装置。
【請求項２０】
前記第２の処理モジュールは、具体的に、
前記交通流監視測定システムのインタフェース規則に基づき、前記第１の監視測定結果に対して変換処理を行い、前記第２の障害物データを得ること、及び
前記第２の障害物データを前記交通流監視測定システムに入力し、前記交通流監視測定システムにより出力される前記第２の監視測定結果を取得すること、に用いられる請求項１１又は１９に記載の装置。
【請求項２１】
電子機器であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されるメモリと、を含み、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行される電子機器。
【請求項２２】
コンピュータ命令が記憶された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ命令は、コンピュータに請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法を実行させるために用いられる非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２３】
コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、プロセッサにより実行されると、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法を実施するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、データ処理分野におけるインテリジェント交通、車両と道路のコラボレーション、クラウドプラットフォーム技術に関し、特に、交通流監視測定システムのテスト方法、装置及び機器に関する。
【背景技術】
【０００２】
インテリジェント交通システムのアーキテクチャにおいて、車載機器及び路側機器は、道路上の障害物データを収集し、障害物データを交通流監視測定システムに報告する。交通流監視測定システムが障害物データに対して監視測定処理を行うことにより、交通流の監視測定を実現させる。
【０００３】
交通流監視測定システムによる監視測定の精度が要件を満たすかどうかを確認するために、交通流監視測定システムはオンラインになる前にテストされる必要がある。
【０００４】
しかしながら、如何に交通流監視測定システムによる監視測定の精度をテストするかは、早急に解決しなければならない技術的問題である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本願は、交通流監視測定システムのテスト方法、装置及び機器を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願の第１の態様によれば、交通流監視測定システムのテスト方法を提供し、
前記交通流監視測定システムによって実の交通シーンで収集された第１の障害物データに対して監視測定処理を行い、第１の監視測定結果を得ることと、
前記第１の監視測定結果に基づいて前記第１の監視測定結果における監視測定された障害物のデータを含む第２の障害物データを生成し、前記交通流監視測定システムによって前記第２の障害物データに対して監視測定処理を行い、第２の監視測定結果を得ることと、
前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、前記交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格するかどうかを決定することと、を含む。
【０００７】
本願の第２の態様によれば、交通流監視測定システムのテスト装置を提供し、
前記交通流監視測定システムによって実の交通シーンで収集された第１の障害物データに対して監視測定処理を行い、第１の監視測定結果を得るための第１の処理モジュールと、
前記第１の監視測定結果に基づいて前記第１の監視測定結果における監視測定された障害物のデータを含む第２の障害物データを生成し、前記交通流監視測定システムによって前記第２の障害物データに対して監視測定処理を行い、第２の監視測定結果を得るための第２の処理モジュールと、
前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、前記交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格するかどうかを決定するための決定モジュールと、を含む。
【０００８】
本願の第３の態様によれば、電子機器を提供し、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されるメモリと、を含み、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが第１の態様のいずれか１項に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行される。
【０００９】
本願の第４の態様によれば、コンピュータ命令が記憶された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、前記コンピュータ命令は、コンピュータに第１の態様のいずれか１項に記載の方法を実行させるために用いられる。
【００１０】
本願の第５の態様によれば、コンピュータプログラムを提供し、前記コンピュータプログラムは、読み取り可能な記憶媒体に記憶されており、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、前記読み取り可能な記憶媒体から前記コンピュータプログラムを読み取ることができ、前記少なくとも１つのプロセッサは、電子機器が第１の方面に記載の方法を実行するように、前記コンピュータプログラムを実行する。
【発明の効果】
【００１１】
なお、この一部に記載されている内容は、本願の実施例の主要な又は重要な特徴を特定することを意図しておらず、本願の範囲を限定するものでもない。本願の他の特徴は、以下の明細書を通じて容易に理解される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
図面は、本技術案をよりよく理解するために使用され、本願を限定するものではない。
【図１】本願の実施例により提供される交通流監視測定シーンの概略図である。
【図２】本願の実施例により提供される交通流監視測定システムにより監視測定して得られた交通流状態の概略図である。
【図３】本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテストシーンの概略図である。
【図４】本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテスト方法のフローチャートである。
【図５】本願の実施例により提供されるテストプロセスの概略図である。
【図６Ａ】本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテスト装置の構造概略図である。
【図６Ｂ】本願の実施例により提供される他の交通流監視測定システムのテスト装置の構造概略図である。
【図７】本願の実施例により提供される電子機器の構造概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を組み合わせて本願の例示的な実施例を説明し、理解を容易にするために、その中には本願の実施例の様々な詳細事項が含まれており、それらは単なる例示的なものと見なされるべきである。したがって、当業者は、本願の範囲及び精神から逸脱することなく、ここで説明される実施例に対して様々な変更と修正を行うことができる。同様に、わかりやすくかつ簡潔にするために、以下の説明では、周知の機能及び構造の説明を省略する。
【００１４】
本願は、データ処理分野におけるインテリジェント交通、車両と道路のコラボレーション、及びクラウドプラットフォーム技術に適用され、交通流監視測定システムによる監視測定の精度に対するテストを実現させるための交通流監視測定システムのテスト方法、装置、及び機器を提供する。
【００１５】
車両と道路のコラボレーションシステムは、インテリジェント交通システム（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｓｙｓｔｅｍ，ＩＴＳ）の１つの発展方向である。車両と道路のコラボレーションシステムは、先進的な無線通信及び新世代のインターネットなどの技術を採用し、車両・車両間及び車両・道路間の動的且つリアルタイムな情報インタラクションを完全に実施し、全時間空間の動的交通情報収集と融合に基づいて車両のアクティブな安全制御及び道路協調管理を展開し、人・車両・道路間の効果的な協調を十分に実現させ、交通安全を確保し、進行効率を向上させることにより、安全で効率的で、且つ環境に優しい道路交通システムを形成する。
【００１６】
車両と道路のコラボレーションシステムは、交通流に対して監視測定を行うために用いられることができる。図１は、本願の実施例により提供される交通流監視測定シーンの概略図である。図１に示すように、当該適用シーンは、車載機器、路側機器及び交通流監視測定システムを含む。交通流監視測定システムは、クラウドにあるサーバ、クラウドプラットフォーム、車両・道路間システム管理プラットフォーム、中央サブシステムなどであってもよい。
【００１７】
図１に示すように、車載機器は、路側機器に接続され、路側機器は、交通流監視測定システムに接続されることができ、車載機器は、さらに、交通流監視測定システムに直接接続されることができる。路側機器は、路側感知機器及び路側計算機器を含むことができ、路側感知機器が路側計算機器に接続され、路側計算機器が交通流監視測定システムに接続される。他のシステムのアーキテクチャにおいて、路側感知機器自体は、計算機能を持っており、路側感知機器は、交通流監視測定システムに直接接続されることができる。以上の接続は有線或いは無線であってもよい。
【００１８】
いくつかの例において、車載機器は、車載端末、車載ユニット（Ｏｎ  ｂｏａｒｄ  Ｕｎｉｔ，ＯＢＵ）などを含むことができる。路側機器は、カメラ、監視カメラ、路側ユニット（Ｒｏａｄ  Ｓｉｄｅ  Ｕｎｉｔ，ＲＳＵ）、路側計算ユニットなどを含むことができる。車載機器及び路側機器は、現在の交通シーンでの障害物を収集して障害物データを得ることができる。障害物は、交通シーンでの歩行者、車両、オートバイ、自転車などを含むが、それらに限定されない。車載機器及び路側機器は、収集された障害物データを交通流監視測定システムに報告する。
【００１９】
交通流監視測定システムは、車載機器及び／又は路側機器により報告される障害物データに対して総合感知分析を行うことにより、交通流状態を決定する。交通流監視測定システムは、障害物（例えば車両、歩行者など）及び障害物軌跡に対して認識処理を行うことができるほか、さらに、障害物データに基づいて交通イベントを認識して得ることもできる。
【００２０】
図２は、本願の実施例により提供される交通流監視測定システムにより監視測定されて得られた交通流状態の概略図である。図２に示すように、可視的なインタフェースを採用して交通流状態を展示している。図２での右側の領域に示すように、監視測定された交通流状態に対してリアルタイム且つ可視的に展示することができる。なお、図２での左側の領域に示すように、リアルタイムなデータ統計結果（例えばリアルタイムの車両数、リアルタイムの歩行者数など）及び累積データ統計結果（例えば累積車両数、累積歩行者数など）を表示することもできる。なお、図２に示す展示インタフェースは、あくまで可能な一例にすぎず、本願の実施例において、交通流監視測定システムによる監視測定結果の展示形式及び展示内容は限定されない。
【００２１】
通常、交通流監視測定システムはオンラインになる前にテストされる必要があるが、オフラインでテストされてもよい。オフラインの交通流監視測定システムは、実のデータソース（すなわち、車載機器、路側機器により収集された障害物データを取得できない）がないため、モック（ｍｏｃｋ）ツールを採用して作成されたモック障害物データで実の交通シーンでの障害物の運動特徴をシミュレートできないため、テスト結果の精度は確保されるように、いくつかの実施形態において、実の交通シーンから収集された実の障害物データを採用して交通流監視測定システムをテストすることができる。以下、図３を参照しながら交通流監視測定システムのテストシーンについて説明する。
【００２２】
図３は、本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテストシーンの概略図である。図３に示すように、当該テストシーンは、オフライン交通流監視測定システム及びテスト機器を含む。オフライン交通流監視測定システムはテスト対象として、テスト機器は、オフライン交通流監視測定システムをテストするために用いられる。テスト機器は、データ処理及びデータ送受信機能を持つ任意の電子機器であってもよく、デスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータなどを含むが、それらに限定されない。
【００２３】
テスト機器は、実の交通シーンから収集された実の障害物データを取得し、実の障害物データをオフライン交通流監視測定システムに送信することができる。テスト機器は、さらに、監視測定結果に基づいてテスト結果を決定することが容易になるように、オフライン交通流監視測定システムから監視測定結果を取得することもできる。
【００２４】
いくつかの可能な実施形態において、図３に示すように、当該テストシーンは、さらに、オンラインになった交通流監視測定システムを含むこともできる。オンラインになった交通流監視測定システムは、車載機器や路側機器などから実の障害物データを取得することができる。このようにして、テスト機器は、オンラインになった交通流監視測定システムと通信接続が確立され、オンラインになった交通流監視測定システムから実の障害物データを取得し、さらに、実の障害物データを利用してオフライン交通流監視測定システムをテストすることができる。
【００２５】
実際の使用では、交通流監視測定システムには、通常、分散ストリーム処理ノード、カフカ（Ｋａｆｋａ）分散メッセージキューなどの複数の分散ノードが設けられているため、障害物データは、交通流監視測定システムの内部に上記分散ノードによって処理された後に、シーケンス外れやフレーム損失が発生する可能性がある。したがって、シーケンス外れやフレーム損失問題を解消するために、交通流監視測定システムの内部にシーケンス通りでフレーム損失防止機能を実現することにより、監視測定結果の精度をできる限り維持する必要がある。したがって、交通流監視測定システムをテストするとき、監視測定精度をテストする必要がある。
【００２６】
上記テストシーンでは、実の交通シーンから収集された実の障害物データを利用してオフライン交通流監視測定システムをテストしており、実の障害物データに含まれる障害物に関連する情報が不明であるため、実の障害物データの監視測定結果を評価して監視測定精度を得ることができない。上記テストシーンに基づき、如何に交通流監視測定システムによる監視測定の精度をテストするかは、早急に解決しなければならない技術的問題であることがわかる。
【００２７】
上記技術的問題を解決するために、本願は、交通流監視測定システムのテスト方法を提供する。本願により提供される技術案において、交通流監視測定システムによって実の交通シーンで収集された第１の障害物データに対して監視測定処理を行い、第１の監視測定結果を得て、前記第１の監視測定結果に基づいて第２の障害物データを生成し、交通流監視測定システムによって前記第２の障害物データに対して監視測定処理を行い、第２の監視測定結果を得て、前記第２の障害物データが前記第１の監視測定結果における監視測定された障害物のデータであり、前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、前記交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格するかどうかを決定することにより、交通流監視測定システムによる監視測定の精度のテストを実現させる。
【００２８】
以下、いくつかの具体的な実施例を参照しながら本願の技術案について詳細に説明する。以下のいくつかの実施例は、組み合わせることができ、同様又は類似の内容は、いくつかの実施例において繰り返して説明しない場合もある。
【００２９】
図４は、本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテスト方法のフローチャートである。図４に示すように、本実施例に係る方法は、以下のステップを含む。
【００３０】
Ｓ４０１、交通流監視測定システムによって実の交通シーンで収集された第１の障害物データに対して監視測定処理を行い、第１の監視測定結果を得る。
【００３１】
本実施例の実行主体は、図３でのテスト機器であってもよい。テスト機器は、交通流監視測定システムをテストするために用いられる。交通流監視測定システムは、例えば図３でのオフライン交通流監視測定システムであってもよい。
【００３２】
本実施例において、テスト機器は、実の交通シーンから収集された第１の障害物データを取得し、交通流監視測定システムによって第１の障害物データに対して監視測定処理を行い、第１の監視測定結果を得る。
【００３３】
第１の障害物データは、実の障害物データとも呼ばれ、実の交通シーンでの各障害物に関連するデータを含む。本願の実施例における障害物は、車両、歩行者、自転車、オートバイなどであってもよい。第１の障害物データは、実の交通シーンでの車載機器及び／又は路側機器により収集されて得られるものである。第１の障害物データの形式として、画像データ、ビデオデータ、レーダーデータ、赤外線データ、点群データなどを含むが、それらに限定されず、さらに、上記１つ又は複数のデータに対して計算や分析などの処理を行って得られた結果データであってもよい。
【００３４】
選択的に、第１の障害物データは、オンラインになった交通流監視測定システムから取得されたものであってもよい。例示的に、図３に示すテストシーンを参照し、オンラインになった交通流監視測定システムには、車載機器及び／又は路側機器が接続されている。車載機器及び／又は路側機器が実の交通シーンで第１の障害物データを収集して得て、第１の障害物データをオンラインになった交通流監視測定システムに送信する。テスト機器は、オンラインになった交通流監視測定システムと通信接続が確立され、テスト機器は、オンラインになった交通流監視測定システムに入力された第１の障害物データをモニタリングすることにより、第１の障害物データを取得することができる。
【００３５】
例示的に、テスト機器は、ｗｅｂｓｏｃｋｅｔプロトコルを採用してオンラインになった交通流監視測定システムをモニタリングすることができる。ｗｅｂｓｏｃｋｅｔは、伝送制御プロトコル（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ、ＴＣＰ）に基づく全二重通信プロトコルである。このようにして、テスト機器は、オンラインになった交通流監視測定システムと通信接続が確立された後に、オンラインになった交通流監視測定システムは、車載機器及び／又は路側機器から第１の障害物データを受信した場合、第１の障害物データをテスト機器にプッシュする。これにより、テスト機器は、第１の障害物データを取得する。
【００３６】
交通流監視測定システムは、障害物に対して感知分析処理を行うとき、現在のシーンのシーン構成情報に依存する必要がある。例えば、依存されるシーン構成情報は、現在のシーンに対応する地図情報、道路座標規則情報、路側機器の位置情報、路側機器のタイプ情報などを含むが、それらに限定されない。
【００３７】
したがって、本実施例において、オンラインになった交通流監視測定システムから取得された第１の障害物データを利用してオフライン交通流監視測定システムをテストする前に、また、オンラインになった交通流監視測定システムのシーン構成情報をオフライン交通流監視測定システムに同期させる必要がある。具体的に、テスト機器は、オンラインになった交通流監視測定システムのシーン構成情報を取得し、前記シーン構成情報をテスト対象となるオフライン交通流監視測定システムに配置する。
【００３８】
選択的に、第１の障害物データは、さらに、データベースから取得されたものであってもよい。例示的に、データベースは、各道路セクション／領域における車載機器及び／又は路側機器により収集された履歴障害物データを記憶するために用いられる。テスト機器は、テストの必要に応じてデータベースから履歴障害物データを取得することができる。これらの履歴障害物データは、すなわち第１の障害物データとなる。
【００３９】
第１の障害物データを取得した後に、交通流監視測定システムによって第１の障害物データに対して監視測定処理を行い、第１の監視測定結果を得ることができる。第１の監視測定結果は、交通流監視測定システムが第１の障害物データから監視測定した障害物のデータを示す。例えば、第１の監視測定結果は、交通流監視測定システムにより出力される、監視測定された各障害物の識別子、タイプ、運動状態、運動軌跡などの情報を含む監視測定ログであってもよい。
【００４０】
いくつかの可能なシーンでは、第１の障害物データはオンラインになった交通流監視測定システムをモニタリングして得られるものであり、オンラインになった交通流監視測定システムとテスト対象となる交通流監視測定システムとは、インタフェース規則が異なる可能性があるため、１つの可能な実施形態において、交通流監視測定システムのインタフェース規則に基づき、第１の障害物データに対して変換処理を行うことにより、変換処理後のデータにテスト対象となる交通流監視測定システムのインタフェース要件を満たさせることができる。さらに、変換処理後のデータを交通流監視測定システムに入力し、交通流監視測定システムにより出力される第１の監視測定結果を取得する。交通流監視測定システムのインタフェース規則に基づいて変換するため、第１の障害物データの中の各障害物自体の運動特徴は修正されず、障害物の真実性は確保されることを理解すべきである。
【００４１】
Ｓ４０２、前記第１の監視測定結果に基づいて前記第１の監視測定結果における監視測定された障害物のデータを含む第２の障害物データを生成し、前記交通流監視測定システムによって前記第２の障害物データに対して監視測定処理を行い、第２の監視測定結果を得る。
【００４２】
本実施例において、テスト機器は、第１の監視測定結果を得た後に、第１の監視測定結果の中の監視測定された各障害物に関連するデータに基づき、第２の障害物データを生成することができる。第２の障害物データは、交通流監視測定システムに入力されて監視測定処理を再度行い、第２の監視測定結果を得るために用いられる。
【００４３】
第２の監視測定結果は、交通流監視測定システムが第２の障害物データから監視測定した障害物のデータを示す。例えば、第２の監視測定結果は、交通流監視測定システムにより出力される、監視測定された各障害物の識別子、タイプ、運動状態、運動軌跡などの情報を含む監視測定ログであってもよい。
【００４４】
１つの可能な実施形態において、第２の障害物データが交通流監視測定システムのインタフェース要件を満たすように、交通流監視測定システムのインタフェース規則に基づき、第１の監視測定結果に対して変換処理を行い、第２の障害物データを得ることができる。さらに、第２の障害物データを交通流監視測定システムに入力し、交通流監視測定システムにより出力される第２の監視測定結果を取得する。
【００４５】
当該実施形態において、交通流監視測定システムのインタフェース規則に基づいて第１の監視測定結果を変換し、第２の障害物データを得るため、第２の障害物データに記載される障害物情報は、第１の監視測定結果の中の障害物情報と同じであることを理解すべきである。例えば、Ｓ４０１で、交通流監視測定システムが第１の障害物データに対して監視測定処理を行って得られた第１の監視測定結果には、１００個の障害物の情報が含まれる場合、Ｓ４０２で生成された第２の障害物データはに記載されるのは上記１００個の障害物の情報である。第２の障害物データと第１の監視測定結果との相違点は、データ形式にある。
【００４６】
Ｓ４０３、前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、前記交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格するかどうかを決定する。
【００４７】
本実施例において、第１の監視測定結果と第２の監視測定結果とを比較することができ、当該比較結果が交通流監視測定システムによる監視測定の精度を示すことができる。第２の監視測定結果と第１の監視測定結果の中で、監視測定された一致する障害物の数が多いほど、交通流監視測定システムによる監視測定の精度が高いことを示すが、逆に、交通流監視測定システムによる監視測定の精度が低いことを示すのを理解すべきである。
【００４８】
本実施例において、監視測定精度をより正確的に評価するために、１つ又は複数の監視測定パラメータを採用して監視測定精度を定量的に記述することができる。１つの可能な実施形態において、前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、正確率及び／又はリコール率を含む監視測定パラメータを計算することができ、前記監視測定パラメータが所定のしきい値より大きい又は等しいと、前記交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格すると決定する。前記監視測定パラメータが所定のしきい値より小さいと、交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格しないと決定する。監視測定パラメータが正確率とリコール率を含むと、正確率とリコール率に対応する比較しきい値は同じものであってもよいし、異なるものであってもよく、本実施例において、これは限定されないと理解するべきである。
【００４９】
本実施例に係る解決案をより明確に理解するために、以下、図５を参照しながら本実施例におけるテストプロセスについて説明する。
【００５０】
図５は、本願の実施例により提供されるテストプロセスの概略図である。図５に示すように、本実施例において、オフライン交通流監視測定システムを利用して２ラウンドの監視測定処理を行う必要がある。第１ラウンドの監視測定処理は、第１の障害物データを交通流監視測定システムに入力し、第１の監視測定結果を得ることである。第２ラウンドの監視測定処理は、第２の障害物データを交通流監視測定システムに入力し、第２の監視測定結果を得ることである。第２の障害物データは、第１の監視測定結果に基づいて生成されるものであり、第１の監視測定結果における監視測定された障害物のデータを含む。
【００５１】
引き続き図５を参照し、上記２ラウンドの監視測定処理後に、第２の監視測定結果を第１の監視測定結果と比較し、交通流監視測定システムによる監視測定正確率及び／又は監視測定リコール率を決定することができる。なお、本実施例において、監視測定正確率と監視測定リコール率の計算方式は限定されず、後述する実施例において、具体的な例を参照しながら詳細に説明する。
【００５２】
以下、本実施例において、２ラウンドの監視測定処理が必要とされる原因について説明する。第１ラウンドの監視測定処理について、第１の障害物データを交通流監視測定システムに入力して第１の監視測定結果を得て、第１の障害物データが実の交通シーンから収集されて得られるものであり、第１の障害物データに含まれる障害物に関連する情報が不明であるため、第１の監視測定結果のみに基づいて監視測定正確率と監視測定リコール率を決定することができない。
【００５３】
本願の実施例において、第１の監視測定結果を得た後に、第１の監視測定結果に基づいて第２の障害物データを生成し、第２の障害物データを交通流監視測定システムに入力し第２ラウンドの監視測定処理を行い、第２の監視測定結果を得る。第２の障害物データは、第１の監視測定結果に基づいて生成されるものであり、第２の障害物データには、第１の監視測定結果で監視測定された各障害物のデータが含まれるため、第２ラウンドの監視測定処理について、第１の監視測定結果は交通流監視測定システムの入力に相当し、第２の監視測定結果は交通流監視測定システムの出力である。第１ラウンドの監視測定処理後に、第１の監視測定結果の中の障害物関連情報は既知であるため、第１の監視測定結果と第２の監視測定結果に基づき、監視測定正確率と監視測定リコール率を決定することができる。
【００５４】
本実施例により提供される交通流監視測定システムのテスト方法は、交通流監視測定システムによって実の交通シーンで収集された第１の障害物データに対して監視測定処理を行い、第１の監視測定結果を得ることと、第１の監視測定結果に基づき、第１の監視測定結果における監視測定された障害物のデータを含む第２の障害物データを生成し、交通流監視測定システムによって第２の障害物データに対して監視測定処理を行い、第２の監視測定結果を得ることと、第１の監視測定結果と第２の監視測定結果に基づき、交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格するかどうかを決定することと、を含む。上記プロセスによって交通流監視測定システムによる監視測定の精度のテストは実現される。
【００５５】
実際の使用シーンでは、交通流監視測定システムは、障害物に対する認識処理、及び／又は、交通イベントに対する認識処理を実現することができる。上記実施例に基づき、以下、２つの具体的な例を参照しながら、如何に障害物認識処理の精度を決定するか、及び、如何に交通イベント認識処理の精度を決定するかについてそれぞれ説明する。
【００５６】
１つの例において、交通流監視測定システムが障害物認識処理を行うシーンの場合について、第１の監視測定結果は、第１の障害物リストを含み、第１の障害物リストには、交通流監視測定システムが第１の障害物データに対して障害物認識を行って得られる各障害物の識別子が含まれている。第２の監視測定結果は、第２の障害物リストを含み、第２の障害物リストには、交通流監視測定システムが第２の障害物データに対して障害物認識を行って得られる各障害物の識別子が含まれている。このようにして、第１の障害物リストと第２の障害物リストに基づき、障害物認識の正確率及び／又はリコール率を計算して得ることができる。さらに、障害物認識の正確率及び／又はリコール率に基づいて障害物認識処理の精度を決定することができる。
【００５７】
例示的に、第１の障害物リスト＝［障害物１、障害物２、障害物３、・・・・・・、障害物ｎ］、
第２の障害物リスト＝［障害物１、障害物２、障害物３、・・・・・・、障害物ｍ］。
【００５８】
選択的に、実の交通シーンでは、ある障害物の情報が複数回収集される可能性があり、第１の障害物リスト又は第２の障害物リストに重複する障害物が存在する可能性があるため、第１の障害物リストにおける重複する障害物を最初に削除し、第２の障害物リストにおける重複する障害物をし、テスト結果の精度を確保することができる。
【００５９】
以下のような方法を採用して障害物認識の正確率及びリコール率を計算することができる。
（１）第１の障害物リストと第２の障害物リストに基づき、第１の目標障害物の数を取得し、第１の目標障害物とは、その識別子が第１の障害物リストに位置するとともに第２の障害物リストにも位置する障害物を指す。言い換えると、第２の障害物リストにおけるそれぞれの障害物について、当該障害物が第１の障害物リストにも現れる場合、当該障害物を第１の目標障害物として決定する。当該方式にしたがって第１の目標障害物の数を統計することができる。
（２）第１の目標障害物の数と第２の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物認識の正確率を計算する。例示的に、以下のような式を採用して障害物認識の正確率を計算して得ることができる。
2022000775.tif 000003
（３）第１の目標障害物の数と第１の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物認識のリコール率を計算する。例示的に、以下のような式を採用して障害物認識のリコール率を計算して得ることができる。
2022000775.tif 000004
【００６０】
１つの可能な実施形態において、交通流監視測定システムによる障害物認識処理中に、さらに、障害物の軌跡情報を認識するため、本実施例において、さらに、障害物軌跡認識の正確率及び／又はリコール率を計算することもできる。
【００６１】
具体的に、第１の障害物リストには、交通流監視測定システムが第１の障害物データに対して障害物認識を行って得られる各障害物の識別子及び各障害物の軌跡情報が含まれている。第２の障害物リストには、交通流監視測定システムが第２の障害物データに対して障害物認識を行って得られる各障害物の識別子及び各障害物の軌跡情報が含まれている。このようにして、第１の障害物リストと第２の障害物リストに基づき、障害物軌跡認識の正確率及び／又はリコール率を計算することができる。
【００６２】
例示的に、第１の障害物リスト＝［（障害物１、軌跡情報１）、（障害物２、軌跡情報２）、（障害物３、軌跡情報３）、・・・・・・、（障害物ｎ、軌跡情報ｎ）］、
第２の障害物リスト＝［（障害物１、軌跡情報１）、（障害物２、軌跡情報２）、（障害物３、軌跡情報３）、・・・・・・、（障害物ｍ、軌跡情報ｍ）］。
【００６３】
選択的に、それぞれの障害物の軌跡情報は、当該障害物に対応する方位角シーケンスを含むことができる。
【００６４】
以下のような方法を採用して障害物軌跡認識の正確率及びリコール率を取得することができる。
（１）第１の障害物リストと第２の障害物リストに基づき、第２の目標障害物の数を取得し、第２の目標障害物は、その識別子が第１の障害物リストに位置するとともに第２の障害物リストに位置し、及び第２の障害物リストにおける軌跡情報と第１の障害物リストにおける軌跡情報とが同じである条件を満たす。言い換えると、第２の障害物リストにおけるそれぞれの障害物について、当該障害物が第１の障害物リストにも現れ、そして、当該障害物の第２の障害物リストにおける軌跡情報と当該障害物の第１の障害物リストにおける軌跡情報とが同じである場合、当該障害物を第２の目標障害物として決定する。当該方式にしたがって第２の目標障害物の数を統計することができる。
（２）第２の目標障害物の数と第２の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物軌跡認識の正確率を計算する。例示的に、以下のような式を採用して障害物軌跡認識の正確率を計算して得ることができる。
2022000775.tif 000005
（３）第２の目標障害物の数と第１の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物軌跡認識のリコール率を計算する。例示的に、以下のような式を採用して障害物軌跡認識のリコール率を計算して得ることができる。
2022000775.tif 000006
【００６５】
他の例において、交通流監視測定システムによる交通イベント認識処理のシーンの場合について、第１の監視測定結果は、第１の交通イベントリストを含み、第１の交通イベントリストには、交通流監視測定システムが第１の障害物データに対して交通イベント認識を行って得られる各交通イベントの識別子が含まれている。第２の監視測定結果は、第２の交通イベントリストを含み、第２の交通イベントリストには、交通流監視測定システムが第２の障害物データに対して交通イベント認識を行って得られる各交通イベントの識別子が含まれている。このようにして、第１の交通イベントリストと第２の交通イベントリストに基づき、交通イベント認識の正確率及び／又はリコール率を計算して得ることができる。さらに、交通イベント認識の正確率及び／又はリコール率に基づいて交通イベント認識処理の精度を決定することができる。
【００６６】
例示的に、第１の交通イベントリスト＝［交通イベント１、交通イベント２、交通イベント３、・・・・・・、交通イベントｎ］、
第２の交通イベントリスト＝［交通イベント１、交通イベント２、交通イベント３、・・・・・・、交通イベントｍ］。
【００６７】
選択的に、実の交通シーンには、ある障害物の情報が複数回収集される可能性があり、交通流監視測定システムは重複する交通イベントを認識して得る可能性があるため、第１の交通イベントリストにおける重複する交通イベントを最初に削除し、第２の交通イベントリストにおける重複する交通イベントを削除し、テスト結果の精度を確保することができる。
【００６８】
以下のような方法を採用して交通イベント認識の正確率及びリコール率を決定することができる。
（１）第１の交通イベントリストと第２の交通イベントリストに基づき、目標交通イベントの数を取得し、目標交通イベントの識別子が第１の交通イベントリストに位置するとともに第２の交通イベントリストに位置する。言い換えると、第２の交通イベントリストにおけるそれぞれの交通イベントについて、当該交通イベントが第１の交通イベントリストにも現れる場合、当該交通イベントを目標交通イベントとして決定する。当該方式にしたがって目標交通イベントの数を統計することができる。
（２）目標交通イベントの数と第２の交通イベントリストにおける交通イベント数に基づき、交通イベント認識の正確率を計算する。例示的に、以下のような式を採用して交通イベント認識の正確率を計算して得ることができる。
2022000775.tif 000007
（３）目標交通イベントの数と第１の交通イベントリストにおける交通イベント数に基づき、交通イベント認識のリコール率を計算する。例示的に、以下のような式を採用して交通イベント認識のリコール率を計算して得ることができる。
2022000775.tif 000008
【００６９】
本実施例において、交通流監視測定システムによって第１の障害物データに対して監視測定処理を行い、第１の監視測定結果を得て、第１の監視測定結果に基づいて第２の障害物データを生成し、交通流監視測定システムによって第２の障害物データに対して監視測定処理を行い、第２の監視測定結果を得て、第１の監視測定結果と第２の監視測定結果に基づき、交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格するかどうかを決定する。上記プロセスによって交通流監視測定システムによる監視測定の精度のテストは実現される。さらに、第１の監視測定結果と第２の監視測定結果に基づいて監視測定パラメータを計算し、そして、監視測定パラメータに基づいて監視測定精度がテストに合格するかどうかを決定することにより、テスト結果の正確性は確保された。
【００７０】
図６Ａは、本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテスト装置の構造概略図である。本実施例に係る装置として、ソフトウェア及び／又はハードウェアの形式であってもよく、当該装置は、テスト機器とされるか、または、テスト機器に集積されることができる。図６Ａに示すように、本実施例により提供される交通流監視測定システムのテスト装置６００は、第１の処理モジュール６０１、第２の処理モジュール６０２及び決定モジュール６０３を含む。
【００７１】
第１の処理モジュール６０１は、前記交通流監視測定システムによって実の交通シーンで収集された第１の障害物データに対して監視測定処理を行い、第１の監視測定結果を得るために用いられ、
第２の処理モジュール６０２は、前記第１の監視測定結果に基づいて前記第１の監視測定結果における監視測定された障害物のデータを含む第２の障害物データを生成し、前記交通流監視測定システムによって前記第２の障害物データに対して監視測定処理を行い、第２の監視測定結果を得るために用いられ、
決定モジュール６０３は、前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、前記交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格するかどうかを決定するために用いられる。
【００７２】
本実施例により提供される装置は、上記図４に示す方法の実施例における技術案を実行するために用いられることができ、その実現原理及び技術的効果が類似するため、ここで繰り返して説明しない。
【００７３】
図６Ｂは、本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテスト装置の構造概略図であり、図６Ａに示すものに基づき、本実施例において、決定モジュール６０３は、計算ユニット６０３１及び決定ユニット６０３２を含むことができる。
【００７４】
計算ユニット６０３１は、前記第１の監視測定結果と前記第２の監視測定結果に基づき、正確率及び／又はリコール率を含む監視測定パラメータを計算するために用いられ、
決定ユニット６０３２は、前記監視測定パラメータが所定のしきい値より大きい又は等しいと、前記交通流監視測定システムによる監視測定の精度がテストに合格すると決定するために用いられる。
【００７５】
１つの可能な実施形態において、前記監視測定処理は、障害物認識処理を含み、前記第１の監視測定結果は、第１の障害物リストを含み、前記第１の障害物リストは、前記交通流監視測定システムが前記第１の障害物データに対して障害物認識を行って得られる各障害物の識別子を含み、
前記第２の監視測定結果は、第２の障害物リストを含み、前記第２の障害物リストは、前記交通流監視測定システムが前記第２の障害物データに対して障害物認識を行って得られる各障害物の識別子を含み、
前記計算ユニット６０３１は、具体的に、前記第１の障害物リストと前記第２の障害物リストに基づき、障害物認識の正確率及び／又はリコール率を計算するために用いられる。
【００７６】
１つの可能な実施形態において、前記計算ユニット６０３１は、具体的に、
前記第１の障害物リストと前記第２の障害物リストに基づき、第１の目標障害物の数を取得することであって、前記第１の目標障害物の識別子が前記第１の障害物リストに位置するとともに前記第２の障害物リストに位置すること、
前記第１の目標障害物の数と前記第２の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物認識の正確率を計算すること、及び／又は、
前記第１の目標障害物の数と前記第１の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物認識のリコール率を計算することに用いられる。
【００７７】
１つの可能な実施形態において、前記第１の障害物リストは、さらに、前記第１の障害物リストにおける各障害物の軌跡情報を含み、前記第２の障害物リストは、さらに、前記第２の障害物リストにおける各障害物の軌跡情報を含み、前記計算ユニット６０３１は、さらに、
前記第１の障害物リストと前記第２の障害物リストに基づき、障害物軌跡認識の正確率及び／又はリコール率を計算するために用いられる。
【００７８】
１つの可能な実施形態において、前記計算ユニット６０３１は、具体的に、
前記第１の障害物リストと前記第２の障害物リストに基づき、第２の目標障害物の数を取得することであって、前記第２の目標障害物の識別子が前記第１の障害物リストに位置するとともに前記第２の障害物リストに位置し、前記第２の目標障害物の前記第２の障害物リストにおける軌跡情報と前記第２の目標障害物の前記第１の障害物リストにおける軌跡情報とが同じであること、
前記第２の目標障害物の数と前記第２の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物軌跡認識の正確率を計算すること、及び／又は、
前記第２の目標障害物の数と前記第１の障害物リストにおける障害物数に基づき、障害物軌跡認識のリコール率を計算することに用いられる。
【００７９】
１つの可能な実施形態において、前記監視測定処理は、交通イベント認識処理を含み、前記第１の監視測定結果は、第１の交通イベントリストを含み、前記第１の交通イベントリストは、前記交通流監視測定システムが前記第１の障害物データに対して交通イベント認識を行って得られる各交通イベントの識別子を含み、
前記第２の監視測定結果は、第２の交通イベントリストを含み、前記第２の交通イベントリストは、前記交通流監視測定システムが前記第２の障害物データに対して交通イベント認識を行って得られる各交通イベントの識別子を含み、
前記計算ユニット６０３１は、具体的に、前記第１の交通イベントリストと前記第２の交通イベントリストに基づき、交通イベント認識の正確率及び／又はリコール率を計算するために用いられる。
【００８０】
１つの可能な実施形態において、前記計算ユニット６０３１は、具体的に、
前記第１の交通イベントリストと前記第２の交通イベントリストに基づき、目標交通イベントの数を取得することであって、前記目標交通イベントの識別子が前記第１の交通イベントリストに位置するとともに前記第２の交通イベントリストに位置すること、
前記目標交通イベントの数と前記第２の交通イベントリストにおける交通イベント数に基づき、交通イベント認識の正確率を計算すること、及び／又は、
前記目標交通イベントの数と前記第１の交通イベントリストにおける交通イベント数に基づき、交通イベント認識のリコール率を計算することに用いられる。
【００８１】
１つの可能な実施形態において、前記第１の処理モジュール６０１は、具体的に、
前記交通流監視測定システムのインタフェース規則に基づき、前記第１の障害物データに対して変換処理を行うことと、
前記変換処理後のデータを前記交通流監視測定システムに入力し、前記交通流監視測定システムにより出力される前記第１の監視測定結果を取得することと、に用いられる。
【００８２】
１つの可能な実施形態において、前記第２の処理モジュール６０２は、具体的に、
前記交通流監視測定システムのインタフェース規則に基づき、前記第１の監視測定結果に対して変換処理を行い、前記第２の障害物データを得ることと、
前記第２の障害物データを前記交通流監視測定システムに入力し、前記交通流監視測定システムにより出力される前記第２の監視測定結果を取得することと、に用いられる。
【００８３】
本実施例に係る装置は、上記任意の方法の実施例における技術案を実行するために用いられることができ、その実現原理及び技術的効果が類似するため、ここで繰り返して説明しない。
【００８４】
本願の実施例によれば、本願は、さらに、電子機器及び読み取り可能な記憶媒体を提供する。当該電子機器は、テスト機器として、交通流監視測定システムをテストするために用いられることができる。
【００８５】
本願の実施例によれば、本願は、さらに、コンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品を提供し、コンピュータプログラムが読み取り可能な記憶媒体に記憶されており、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、読み取り可能な記憶媒体からコンピュータプログラムを読み取ることができ、少なくとも１つのプロセッサは、電子機器が上記いずれの実施例により提供される解決案を実行するように、コンピュータプログラムを実行する。
【００８６】
図７は、本願の実施例を実施するための例示的な電子機器７００の概略ブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及び他の適切なコンピュータなどの様々な形態のデジタルコンピュータを表すことを目的とする。電子機器は、パーソナルデジタルアシスタント、セルラ電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、他の類似する計算デバイスなどの様々な形態のモバイルデバイスを表すこともできる。本明細書で示されるコンポーネント、それらの接続と関係、及びそれらの機能は単なる例であり、本明細書の説明及び／又は要求される本開示の実施を制限することを意図したものではない。
【００８７】
図７に示すように、電子機器７００は、計算ユニット７０１、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）７０２に記憶されたコンピュータプログラム、または、記憶ユニット７０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）７０３にロードされたコンピュータプログラムに基づき、さまざまな、適当な動作及び処理を実行することができる。ＲＡＭ ７０３には、さらに、電子機器７００の操作に必要なさまざまなプログラム及びデータが記憶されることができる。計算ユニット７０１、ＲＯＭ ７０２及びＲＡＭ ７０３は、バス７０４を介して接続される。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース７０５も、バス７０４に接続される。
【００８８】
機器７００における複数のコンポーネントは、Ｉ／Ｏインタフェース７０５に接続され、キーボードやマウスなどの入力ユニット７０６と、さまざまなタイプのモニタやスピーカーなどの出力ユニット７０７と、磁気ディスクや光ディスクなどの記憶ユニット７０８と、ネットワークカードや、モデム、無線通信トランシーバーなどの通信ユニット７０９と、を含む。通信ユニット７０９は、機器７００がインターネットなどのコンピュータネットワーク及び／又はさまざまな電気通信デットワークを介して他の機器と情報／データを交換することを可能にさせる。
【００８９】
計算ユニット７０１は、処理能力や計算能力を有するさまざまな汎用及び／又は専用処理コンポーネントであってもよい。計算ユニット７０１のいくつかの例は、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、さまざまな専用な人工知能（ＡＩ）計算チップ、機械学習モデルアルゴリズムを実行するさまざまな計算ユニット、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、および任意の適当なプロセッサ、コントローラー、マイクロコントローラーなどを含むが、それらに限定されない。計算ユニット７０１は、交通流監視測定システムのテスト方法などの上記に記載の各方法や処理を実行する。例えば、いくつかの実施例において、交通流監視測定システムのテスト方法は、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現されることができ、記憶ユニット７０８などの機械読み取り可能な媒体に有形的に含まれている。いくつかの実施例において、コンピュータプログラムの一部または全部は、ＲＯＭ ７０２及び／又は通信ユニット７０９を介して機器７００にロード及び／又はインストールされることができる。コンピュータプログラムは、ＲＡＭ ７０３にロードされて計算ユニット７０１により実行されると、上記に記載の交通流監視測定システムのテスト方法の１つ又は複数のステップを実行することができる。選択的に、他の実施例において、計算ユニット７０１は、他の任意の適当な手段（例えば、ファームウェアにより）を用いて交通流監視測定システムのテスト方法を実行するように構成されることができる。
【００９０】
本明細書において、上記に記載のシステム及び技術のさまざまな実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップのシステム（ＳＯＣ）、複雑なプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせにより実施されることができる。これらのさまざまな実施形態は、１つまたは複数のコンピュータプログラムに実施され、当該１つまたは複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサが含まれるプログラマブルシステムで実行及び／又は解釈されることができ、当該プログラマブルプロセッサは、専用または汎用プログラマブルプロセッサであってもよく、記憶システム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置からデータや命令を受信し、且つ、データや命令を当該記憶システム、当該少なくとも１つの入力装置、及び当該少なくとも１つの出力装置に伝送することができる。
【００９１】
本開示に係る方法を実施するためのプログラムコードは、１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせを採用してプログラミングすることができる。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ又はその他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラーに提供されることができ、これにより、プログラムコードは、プロセッサ又はコントローラーにより実行されると、フロー図及び／又はブロック図に規定される機能／操作が実施される。プログラムコードは、完全に機械で実行され、部分的に機械で実行されてもよく、独立したソフトウェアパッケージとして部分的に機械で実行され、且つ、部分的にリモートマシンで実行されるか、又は完全にリモートマシン又はサーバで実行されることができる。
【００９２】
本開示のコンテキストでは、機械読み取り可能な媒体は、有形的な媒体であってもよく、命令実行システム、装置又は機器に使用されるプログラム、または、命令実行システム、装置又は機器と組み合わせて使用されるプログラムを含むか、又は記憶することができる。機械読み取り可能な媒体は、機械読み取り可能な信号媒体又は機械読み取り可能な記憶媒体であってもよい。機械読み取り可能な媒体は、電子的なもの、磁気的なもの、光学的なもの、電磁気的なもの、赤外線的なもの、又は半導体システム、装置又は機器、または上記に記載の任意の適合な組み合わせを含むが、それらに限定されない。機械読み取り可能な記憶媒体のより具体的な例として、１つ又は複数の配線に基づく電気的接続、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光学的記憶デバイス、磁気的記憶デバイス、又は上記に記載の任意の適合な組み合わせを含む。
【００９３】
ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータ上で、ここで説明されているシステム及び技術を実施することができ、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール）とを有し、ユーザは、当該キーボード及び当該ポインティングデバイスによって入力をコンピュータに提供することができる。他の種類の装置も、ユーザとのインタラクションを提供することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態のセンシングフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、任意の形態（音響入力と、音声入力と、触覚入力とを含む）でユーザからの入力を受信することができる。
【００９４】
ここで説明されるシステム及び技術は、バックエンドコンポーネントを含む計算システム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェアコンポーネントを含む計算システム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンドコンポーネントを含む計算システム（例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータであり、ユーザは、当該グラフィカルユーザインタフェース又は当該ウェブブラウザによってここで説明されるシステム及び技術の実施形態とインタラクションする）、又はこのようなバックエンドコンポーネントと、ミドルウェアコンポーネントと、フロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含む計算システムで実施することができる。任意の形態又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によってシステムのコンポーネントを相互に接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカルネットワーク（ＬＡＮ）と、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）と、インターネットとを含む。
【００９５】
コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを含むことができる。クライアントとサーバは、一般に、互いに離れており、通常に通信ネットワークを介してインタラクションする。対応するコンピュータ上で実行され、かつ互いにクライアント−サーバの関係を有するコンピュータプログラムによって、クライアントとサーバとの関係が生成される。サーバは、クラウドサーバであってもよく、クラウドコンピューティングサーバ又はクラウドホストとも呼ばれ、クラウドコンピューティングサービスシステムにおけるホスト製品であり、伝統的な物理ホスト及びＶＰＳサービス（「Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｓｅｒｖｅｒ」、又は略称「ＶＰＳ」）に存在する管理が難しく、ビジネスのスケーラビリティが弱い欠点を解決する。サーバは、さらに、分散システムのサーバであるか、またはブロックチェーンと組み合わせたサーバであってもよい。
【００９６】
上記に示される様々な形態のフローを使用して、ステップを並べ替え、追加、又は削除することができる。例えば、本願に記載されている各ステップは、並列に実行されてもよいし、順次的に実行されてもよいし、異なる順序で実行されてもよいが、本願で開示されている技術案が所望の結果を実現することができれば、本明細書では限定しない。
【００９７】
上記の発明を実施するための形態は、本願の保護範囲を制限するものではない。当業者は、設計要件と他の要因に基づき、様々な修正、組み合わせ、サブコンビネーション、及び代替を行うことができる。本願の精神と原則内で行われる任意の修正、同等の置換、及び改善などは、いずれも本願の保護範囲内に含まれるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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