KR20210131269A

KR20210131269A - 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법, 장치 및 기기

Info

Publication number: KR20210131269A
Application number: KR1020210118843A
Authority: KR
Inventors: 유안 치
Original assignee: 아폴로 인텔리전트 커넥티비티 (베이징) 테크놀로지 씨오., 엘티디.
Priority date: 2021-03-05
Filing date: 2021-09-07
Publication date: 2021-11-02
Also published as: CN112991735B; JP2022000775A; CN112991735A; JP7348243B2; EP3933802A3; EP3933802A2; US20210398419A1

Abstract

본 출원은 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법, 장치 및 기기를 개시하며, 데이터 처리 분야 중의 지능형 교통, 차량 도로 협동, 클라우드 플랫폼 기술에 관한 것이다. 구체적인 구현 방안은, 교통량 모니터링 시스템을 통해 제1 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제1 모니터링 결과를 획득하고, 제1 장애물 데이터는 리얼 교통 시나리오에서 수집된 것이고; 제1 모니터링 결과를 기초로 제2 장애물 데이터를 생성하고, 교통량 모니터링 시스템을 통해 제2 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제2 모니터링 결과를 획득하고; 여기서, 제2 장애물 데이터는 제1 모니터링 결과 중에서 모니터링된 장애물의 데이터를 포함하고; 제1 모니터링 결과와 제2 모니터링 결과를 기초로, 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트의 통과 여부를 확정한다. 상술한 과정을 통해, 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성에 대한 테스트를 구현한다.

Description

교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법, 장치 및 기기{METHOD, APPARATUS, AND DEVICE FOR TESTING TRAFFIC FLOW MONITORING SYSTEM}

본 출원은 데이터 처리 분야 중의 지능형 교통, 차량 도로 협동, 클라우드 플랫폼 기술에 관한 것이고, 특히 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법, 장치 및 기기에 관한 것이다.

지능형 교통 시스템의 구조에서, 차량용 기기와 노변 기기는 도로 내의 장애물 데이터를 수집하고, 장애물 데이터를 교통량 모니터링 시스템에 보고한다. 교통량 모니터링 시스템은 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 교통량의 모니터링을 구현한다.

교통량 모니터링 시스템이 출시되기 전에 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성이 요구에 만족하는지 여부를 검증하기 위하여 테스트를 수행해야 한다.

하지만, 어떻게 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성에 대해 테스트를 수행하는 지는 급히 해결해야 할 기술문제이다.

본 출원은 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법, 장치 및 기기를 제공한다.

본 출원의 제1 측면에 따르면, 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법을 제공하는 바,

상기 교통량 모니터링 시스템을 통해 제1 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제1 모니터링 결과를 획득하되, 상기 제1 장애물 데이터는 리얼 교통 시나리오에서 수집된 것인 단계;

상기 제1 모니터링 결과를 기초로 제2 장애물 데이터를 생성하고, 상기 교통량 모니터링 시스템을 통해 상기 제2 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제2 모니터링 결과를 획득하되; 여기서, 상기 제2 장애물 데이터는 상기 제1 모니터링 결과 중에서 모니터링된 장애물의 데이터를 포함하는 단계;

상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로, 상기 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트의 통과 여부를 확정하는 단계를 포함한다.

본 출원의 제2 측면에 따르면, 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치를 제공하는 바,

상기 교통량 모니터링 시스템을 통해 제1 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제1 모니터링 결과를 획득하되, 상기 제1 장애물 데이터는 리얼 교통 시나리오에서 수집된 것 인 제1 처리모듈;

상기 제1 모니터링 결과를 기초로 제2 장애물 데이터를 생성하고, 상기 교통량 모니터링 시스템을 통해 상기 제2 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제2 모니터링 결과를 획득하되; 여기서, 상기 제2 장애물 데이터는 상기 제1 모니터링 결과 중에서 모니터링된 장애물의 데이터를 포함하는 제2 처리모듈;

상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로, 상기 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트의 통과 여부를 확정하는 확정모듈을 포함한다.

본 출원의 제3 측면에 따르면, 전자기기를 제공하는 바,

적어도 하나의 프로세서; 및

상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리;를 포함하되,

상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1 측면 중 임의의 한 항에 따른 방법을 수행할 수 있도록 한다.

본 출원의 제4 측면에 따르면, 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체를 제공하는 바, 상기 컴퓨터 명령은 컴퓨터가 제1 측면 중 임의의 한 항에 따른 방법을 수행하도록 하기 위한 것이다.

본 출원의 제5 측면에 따르면, 컴퓨터 프로그램 제품을 제공하는 바, 상기 프로그램 제품은 컴퓨터 프로그램을 포함하고, 상기 컴퓨터 프로그램은 판독 가능 저장매체에 저장되고, 전자기기의 적어도 하나의 프로세서는 상기 판독 가능 저장매체로부터 상기 컴퓨터 프로그램을 판독할 수 있고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 컴퓨터 프로그램을 실행하여 전자기기가 제1 측면 중 임의의 한 항에 따른 방법을 수행하도록 한다.

본 출원의 제6 측면에 따르면, 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공하며, 상기 컴퓨터 프로그램 중의 명령이 프로세서에 의해 실행될 때, 전자 기기가 제1 측면 중 임의의 한 항에 따른 방법을 실행하도록 한다.

본 부분에서 설명된 내용은 본 출원의 실시예의 핵심 또는 중요한 특징을 식별하기 위한 것이 아니며, 본 출원의 범위를 제한하려는 의도가 아님을 이해해야 한다. 본 출원의 다른 특징은 다음 설명에 의해 쉽게 이해될 것이다.

첨부된 도면은 본 방안을 더 잘 이해할 수 있도록 하기 위한 것으로서, 본 출원에 대한 한정은 아니다.
도 1은 본 출원의 실시예에 따른 교통량 모니터링 시나리오를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 출원의 실시예에 따른 교통량 모니터링 시스템으로 모니터링하여 얻어진 교통량 상태를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 출원의 실시예에 따른 교통량 모니터링 시스템의 테스트의 시나리오를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 출원의 실시예에 따른 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 출원의 실시예에 따른 테스트 과정을 나타내는 도면이다.
도 6a는 본 출원의 실시예에 따른 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치의 구조도이다.
도 6b는 본 출원의 실시예에 따른 다른 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치의 구조도이다.
도 7은 본 출원의 실시예에 따른 전자기기의 구조도이다.

아래에서는 첨부 도면과 결합하여 본 출원의 예시적인 실시예에 대해 설명하며, 이해를 돕기 위하여 본 출원의 실시예의 다양한 세부 사항을 포함하며, 이들을 단지 예시적인 것으로만 간주되어야 한다. 따라서, 본 분야의 통상적인 지식을 가진 자라면, 여기에 설명된 실시예에 대하여 다양한 변경과 수정을 가할 수 있으며, 이는 본 출원의 범위와 정신을 벗어나지 않음을 이해해야 한다. 마찬가지로, 명확성과 간결성을 위하여, 아래의 설명에서 공지 기능과 구조에 대한 설명을 생략한다.

본 출원은 데이터 처리 분야 중의 지능형 교통, 차량 도로 협동, 클라우드 플랫폼 기술에 응용되어, 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성에 대한 테스트를 구현하는데 사용되는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법, 장치 및 기기를 제공한다.

차량 도로 협동 시스템은 지능형 교통 시스템(Intelligent Traffic System, ITS)의 발전 방향이다. 차량 도로 협동 시스템은 선진적인 무선 통신과 차세대 인터넷 등 기술을 사용하여, 차량 간, 차량과 도로 간 실시간 정보 인터랙션을 전면적으로 구현하고, 전체 시간 및 공간에서 동적으로 교통 정보를 수집하고 융합하는 기초상에서 차량의 능동적 안전 제어와 도로 협동 관리를 전개하는 것으로, 사람, 차량, 도로의 효율적인 협동을 충분히 구현하고, 교통 안전을 보장하고, 통행 효율을 높힘으로써, 안전하고, 효율적이며 환경 친화적인 도로 교통 시스템을 형성한다.

차량 도로 협동 시스템은 교통량에 대한 모니터링에 사용될 수 있다. 도 1은 본 출원의 실시예에 따른 교통량 모니터링 시나리오를 나타내는 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 해당 응용 시나리오는 차량용 기기, 노변 기기와 교통량 모니터링 시스템을 포함한다. 교통량 모니터링 시스템은 클라우드 측에 위치한 서버, 클라우드 플랫폼, 차량 도로 시스템 관리 플렛폼, 중심 서브 시스템 등일 수 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 차량용 기기는 노변 기기에 연결되고, 노변 기기는 교통량 모니터링 시스템에 연결될 수 있고, 차량용 기기는 또한 직접 교통량 모니터링 시스템에 연결될 수 있다. 노변 기기는 노변 감지 기기와 노변 컴퓨팅 기기를 포함할 수 있고, 노변 감지 기기는 노변 컴퓨팅 기기에 연결되고, 노변 컴퓨팅 기기는 교통량 모니터링 시스템에 연결된다. 다른 시스템 구조 중에는, 노변 감지 기기 자체에 컴퓨팅 기능을 포함하고, 노변 감지 기기는 교통량 모니터링 시스템에 직접 연결될 수 있다. 이상 연결은 유선 또는 무선일 수 있다.

일부 예시에서, 차량용 기기는 차량용 단말, 차량용 유닛(On board Unit, OBU) 등을 포함할 수 있다. 노변 기기는 카메라, CCTV, 노변 유닛(Road Side Unit, RSU), 노변 컴퓨팅 유닛 등을 포함할 수 있다. 차량용 기기, 노변 기기는 현재 교통 시나리오 중의 장애물에 대해 수집하여 장애물 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 장애물은 교통 시나리오 중의 보행자, 차량, 오토바이, 자전거 등을 포함하나 이에 한정하지 않는다. 차량용 기기와 노변 기기는 수집된 장애물 데이터를 교통량 모니터링 시스템에 보고한다.

교통량 모니터링 시스템은 차량용 기기 및/또는 노변 기기에 의해 보고된 장애물 데이터에 대한 종합적인 감지 분석을 수행하여, 교통량 상태를 확정한다. 일 측면세서, 교통량 모니터링 시스템은 장애물(예를 들면 차량, 보행자 등) 및 장애물 궤적에 대해 인식 처리를 수행할 수 있다. 다른 측면세서, 교통량 모니터링 시스템은 또한 장애물 데이터를 기초로 교통 이벤트를 인식을 수행하여 얻을 수 있다.

도 2는 본 출원의 실시예에 따른 교통량 모니터링 시스템으로 모니터링하여 얻어진 교통량 상태를 나타내는 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 시각화 인터페이스를 사용하여 교통량 상태를 전시한다. 여기서, 모니터링된 교통량 상태를 실시간으로 시각화 전시를 수행할 수 있으며, 도 2 중의 오른쪽 영역에 도시된 바와 같다. 또한, 실시간 데이터 통계 결과(예를 들면 차량 실시간 수량, 보행자 실시간 수량 등)와 누적 데이터 통계 결과(예를 들면 차량 누적 수량, 보행자 누적 수량 등)를 표시할 수도 있으며, 도 2 중의 왼쪽 영역에 도시된 바와 같다. 설명이 필요한 것은, 도 2에 도시된 전시된 인터페이스는 단지 한자기 가능한 예시이여, 본 출원의 실시예는 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 결과에 대한 전시 형식 및 전시 내용에 대해 한정하지 않는다.

통상적으로, 교통량 모니터링 시스템이 출시되기 전에 테스트를 수행해야 하며, 오프라인 방식으로 이에 대해 테스트를 수행할 수 있다. 오프라인의 교통량 모니터링 시스템은 리얼 데이터 소스가 없고(즉 차량용 기기, 노변 기기에 의해 수집된 장애물 데이터를 획득할 수 없음), 또한 모의(mock) 툴을 사용하여 구축한 모의 장애물 데이터는 리얼 교통 시나리오 중의 장애물의 운동 특징을 시뮬레이션할 수 없기에, 테스트 결과의 정확성을 보증하기 위하여, 일부 실시 형태에서는, 리얼 교통 시나리오 중에서 수집한 리얼 장애물 데이터를 사용하여 교통량 모니터링 시스템에 대해 테스트를 수행할 수 있다. 아래 도 3을 결합하여 교통량 모니터링 시스템의 테스트 시나라오에 대해 소개한다.

도 3은 본 출원의 실시예에 따른 교통량 모니터링 시스템의 테스트의 시나리오 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 해당 테스트 시나리오에는 오프라인 교통량 모니터링 시스템과 테스트 기기가 포함된다. 여기서, 오프라인 교통량 모니터링 시스템은 테스트될 대상으로서, 테스트 기기는 오프라인 교통량 모니터링 시스템에 대해 테스트를 수행한다. 테스트 기기는 데이터 처리와 데이터 송수신 기능을 구비한 임의의 전자기기일 수 있으며, 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 테블릿 PC, 개인용 컴퓨터 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.

테스트 기기는 리얼 교통 시나리오 중에서 수집된 리얼 장애물 데이터를 획득하고, 리얼 장애물 데이터를 오프라인 교통량 모니터링 시스템에 발송할 수 있다. 테스트 기기는 또한 오프라인 교통량 모니터링 시스템으로부터 모니터링 결과를 획득하여, 모니터링 결과를 기초로 테스트 결과를 확정할 수 있다.

일부 가능한 구현 형테에서, 도 3에 도시된 바와 같이, 해당 테스트 시나리오에는 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템을 포함할 수도 있다. 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템은 차량용 기기, 노변 기기 등으로부터 리얼 장애물 데이터를 획득할 수 있다. 이때, 테스트 기기는 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템과 통신 연결을 구축하고 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템으로부터 리얼 장애물 데이터를 획득할 수 있다. 이로부터, 리얼 장애물 데이터를 이용하여 오프라인 교통량 모니터링 시스템에 대해 테스트를 수행한다.

실제 응용에서, 교통량 모니터링 시스템 중에는 일반적으로 복수의 분포식 노드가 배치되어 있고, 예를 들면, 분포식 스트림 처리 노드, 카프카(Kafka) 분포식 메시지 큐 등이 있고, 이로부터 장애물 데이터가 교통량 모니터링 시스템 내부에서 상술한 분포식 노드의 처리를 거친 후, 무질서하고 프레임을 분실하는 현상이 존재할 수 있다. 따라서, 교통량 모니터링 시스템 내부에서 정렬 및 프레임 분실 방지 기능을 구현함으로써 무질서하고 프레임을 분실하는 문제를 극복하고, 이로부터 모니터링 결과의 정확성을 될수록 보장한다. 그러므로, 교통량 모니터링 시스템에 대해 테스트를 수행 시, 모니터링 정확성에 대해 테스트를 수행해야 한다.

상술한 테스트 시나리오에서, 리얼 교통 시나리오 중에서 수집된 리얼 장애물 데이터를 이용하여 오프라인 교통량 모니터링 시스템에 대해 테스트를 수행하는 것이고, 리얼 장애물 데이터에 포함된 장애물에 관련된 정보는 미지의 것이기에, 이때 리얼 장애물 데이터에 대한 모니터링 결과로 모니터링 정확성을 평가하여 얻을 수 없다. 이로부터 상술한 테스트 시나리오를 기반으로, 어떻게 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성에 대해 테스트를 수행하는 것은 급히 해결해야 할 기술문제이다.

상술한 기술문제를 해결하기 위하여, 본 출원은 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법을 제공한다. 본 출원에서 제공하는 기술방안은, 교통량 모니터링 시스템을 통해 제1 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제1 모니터링 결과를 획득하고, 상기 제1 장애물 데이터는 리얼 교통 시나리오에서 수집된 것이고; 상기 제1 모니터링 결과를 기초로 제2 장애물 데이터를 생성하고, 교통량 모니터링 시스템을 통해 상기 제2 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제2 모니터링 결과를 획득하고; 여기서, 상기 제2 장애물 데이터는 상기 제1 모니터링 결과 중에서 모니터링된 장애물의 데이터이고; 상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로, 상기 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트의 통과 여부를 확정함으로써, 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성에 대한 테스트를 구현한다.

아래 몇개의 구체적인 실시예를 결합하여 본 출원의 기술방안에 대해 상세하게 설명한다. 아래 몇개의 실시예는 서로 결합될 수 있고, 동일하거나 유사한 내용은 일부 실시예에서 중복 설명되지 않을 수 있다.

도 4는 본 출원의 실시예에 따른 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법의 흐름도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 실시예의 방법은 아래의 단계를 포함한다.

S401, 교통량 모니터링 시스템을 통해 제1 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제1 모니터링 결과를 획득하되, 상기 제1 장애물 데이터는 리얼 교통 시나리오에서 수집된 것이다.

본 실시예의 실행 주체는 도 3 중의 테스트 기기일 수 있다. 테스트 기기는 교통량 모니터링 시스템에 대해 테스트를 수행하기 위한 것이다. 교통량 모니터링 시스템은 예를 들면 도 3 중의 오프라인 교통량 모니터링 시스템일 수 있다.

본 실시예에서, 테스트 기기는 리얼 교통 시나리오에서 수집된 제1 장애물 데이터를 획득하고, 교통량 모니터링 시스템을 통해 제1 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제1 모니터링 결과를 획득한다.

여기서, 제1 장애물 데이터는 리얼 장애물 데이터로 불리울 수 있고, 리얼 교통 시나리오 중의 다양한 장애물의 관련 데이터를 포함한다. 본 출원의 실시예 중의 장애물은 차량, 보행자, 자전거, 오토바이 등일 수 있다. 제1 장애물 데이터는 리얼 교통 시나리오 중의 차량용 기기 및/또는 노변 기기에 의해 수집된 것일 수 있다. 제1 장애물 데이터의 형식은 이미지 데이터, 동영상 데이터, 레이더 데이터, 적외선 데이터, 포인트 클라우드 데이터 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 상술한 한가지 또는 복수의 데이터에 대한 계산, 분석 등 처리를 수행하여 얻은 결과 데이터일 수도 있다.

선택적으로, 제1 장애물 데이터는 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템으로부터 획득된 것일 수 있다. 예시적으로, 도 3에 도시된 테스트 시나리오를 결합하면, 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템에는 차량용 기기 및/또는 노변 기기가 연결되어 있다. 차량용 기기 및/또는 노변 기기는 리얼 교통 시나리오에서 제1 장애물 데이터를 수집하여 획득하고, 제1 장애물 데이터를 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템에 발송한다. 테스트 기기와 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템은 통신 연결을 구축하고, 테스트 기기는 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템에 입력된 제1 장애물 데이터에 대한 모니터링하여, 제1 장애물 데이터를 획득할 수 있다.

예시적으로, 테스트 기기는 websocket 프로토콜을 사용하여 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템에 대해 모니터링할 수 있다. websocket은 전송 제어 프로토콜(Transmission Control Protocol, TCP)에 기반한 양방향통신 프로토콜이다. 이때, 테스트 기기와 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템은 통신 연결을 구축한 후, 만약 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템이 차량용 기기 및/또는 노변 기기로부터 제1 장애물 데이터를 수신하면, 제1 장애물 데이터를 테스트 기기에 푸시한다. 따라서, 테스트 기기는 제1 장애물 데이터를 획득한다.

교통량 모니터링 시스템은 장애물에 대해 감지하고 분석 처리할 때, 현재 시나리오의 시나리오 구성 정보에 의존해야 한다. 예를 들면, 의존해야 하는 시나리오 구성 정보는, 시나리오에 대응되는 지도 정보, 도로 좌표 규칙 정보, 노변 기기의 위치 정보, 노변 기기의 유형 정보 등을 포함한다.

따라서, 본 실시예에서, 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템으로부터 획득된 제1 장애물 데이터를 사용하여 오프라인 교통량 모니터링 시스템에 대해 테스트를 수행하기 전에, 또한 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템의 시나리오 구성 정보를 오프라인 교통량 모니터링 시스템에 동기화해야 한다. 구체적으로, 테스트 기기는 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템의 시나리오 구성 정보를 획득하고, 상기 시나리오 구성 정보를 테스트될 오프라인 교통량 모니터링 시스템에 배치해야 한다.

선택적으로, 제1 장애물 데이터는 또한 데이터 베이스로부터 획득된 것일 수 있다. 예시적으로, 데이터 베이스는 다양한 도로 구간/영역 중의 차량용 기기 및/또는 노변 기기에 의해 수집된 과거 장애물 데이터를 저장하기 위한 것이다. 테스트 기기는 테스트 수요에 따라 데이터 베이스 중에서 과거 장애물 데이터를 획득할 수 있다. 이러한 과거 장애물 데이터는 바로 제1 장애물 데이터이다.

제1 장애물 데이터를 획득한 후에, 교통량 모니터링 시스템을 통해 제1 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제1 모니터링 결과를 획득할 수 있다. 제1 모니터링 결과가 지시하는 것은 교통량 모니터링 시스템이 제1 장애물 데이터에서 모니터링된 장애물의 데이터이다. 예를 들면, 제1 모니터링 결과는 교통량 모니터링 시스템이 출력한 모니터링 로그일 수 있으며, 이중에는 모니터링된 각 장애물의 식별자, 유형, 운동 상태, 운동 궤적 등 정보를 포함한다.

일부 가능한 시나리오에서, 제1 장애물 데이터는 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템으로부터 모니터링하여 얻어진 것이고, 이미 출시된 교통량 모니터링 시스템과 테스트될 교통량 모니터링 시스템의 인터페이스 규칙은 서로 다를 수 있기에, 가능한 구현 형태에서, 교통량 모니터링 시스템의 인터페이스 규칙에 따라, 제1 장애물 데이터에 대한 변경 처리하여, 변경 처리 후의 데이터가 테스트될 교통량 모니터링 시스템의 인터페이스 요구에 만족하도록 할 수 있다. 나아가, 변경 처리 후의 데이터를 교통량 모니터링 시스템에 입력하여, 교통량 모니터링 시스템에서 출력된 제1 모니터링 결과를 획득한다. 이해해야 할 바로는, 교통량 모니터링 시스템의 인터페이스 규칙에 따라 변경한 것이기에, 제1 장애물 데이터 중의 각 장애물 자체의 운동 특징을 수정하지 않고, 장애물의 리얼성을 유지한다.

S402, 상기 제1 모니터링 결과를 기초로 제2 장애물 데이터를 생성하고, 상기 교통량 모니터링 시스템을 통해 상기 제2 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제2 모니터링 결과를 획득하되; 여기서, 상기 제2 장애물 데이터는 상기 제1 모니터링 결과 중에서 모니터링된 장애물의 데이터를 포함한다.

본 실시예에서, 테스트 기기는 제1 모니터링 결과를 획득한 후, 제1 모니터링 결과 중에서 모니터링된 각 장애물의 관련 데이터를 기초로, 제2 장애물 데이터를 생성할 수 있다. 제2 장애물 데이터는 제2 모니터링 결과를 획득하기 위하여, 교통량 모니터링 시스템에 입력되어 재차 모니터링 처리를 수행하기 위한 것이다.

여기서, 제2 모니터링 결과는 교통량 모니터링 시스템이 제2 장애물 데이터에서 모니터링한 장애물의 데이터를 지시한다. 예를 들면, 제2 모니터링 결과는 교통량 모니터링 시스템이 출력한 모니터링 로그일 수 있으며, 이중에는 모니터링된 각 장애물의 식별자, 유형, 운동 상태, 운동 궤적 등 정보를 포함한다.

가능한 구현 형태에서, 교통량 모니터링 시스템의 인터페이스 규칙에 따라, 제1 모니터링 결과에 대해 변경 처리하여, 제2 장애물 데이터를 획득함으로써, 제2 장애물 데이터가 교통량 모니터링 시스템의 인터페이스 요구를 만족하도록 할 수 있다. 나아가, 제2 장애물 데이터를 교통량 모니터링 시스템에 입력하여, 교통량 모니터링 시스템이 출력한 제2 모니터링 결과를 획득한다.

이해해야 할 바로는, 해당 구현 형태에서, 교통량 모니터링 시스템의 인터페이스 규칙에 따라, 제1 모니터링 결과에 대해 변경하여 제2 장애물 데이터를 획득하는 것이기에, 제2 장애물 데이터에 기술된 장애물 정보와 제1 모니터링 결과 중의 장애물 정보는 동일하다. 예를 들면, 만약 S401 중의 교통량 모니터링 시스템이 제1 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여 획득된 제1 모니터링 결과에 100 개의 장애물의 정보가 포함되면, S402에서 생성된 제2 장애물 데이터가 기술한 것은 상술한 100개 장애물의 정보이다. 제2 장애물 데이터와 제1 모니터링 결과의 다른 점은 데이터 형식의 차이이다.

S403, 상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로, 상기 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트의 통과 여부를 확정한다.

본 실시예에서, 제1 모니터링 결과와 제2 모니터링 결과에 대해 비교할 수 있으며, 해당 비교 결과는 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성을 지시할 수 있다. 이해해야 할 바로는, 만약 제2 모니터링 결과와 제1 모니터링 결과 중에서 모니터링된 동일한 장애물의 수량이 많을 수록, 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성이 더욱 높다는 것을 의미한다. 반대이면, 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성이 낮다는 것을 의미한다.

본 실시예에서, 모니터링 정확성에 대해 더욱 정밀하게 평가하기 위하여, 하나 또는 복수의 모니터링 파라미터를 사용하여 모니터링 정확성에 대해 양적 기술을 수행할 수 있다. 가능한 구현 형태에서, 상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로 모니터링 파라미터를 계산하고, 상기 모니터링 파라미터는 정확률 및/또는 리콜률을 포함하고; 상기 모니터링 파라미터가 기설정 임계값 보다 크거나 같으면, 상기 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트가 통과한 것으로 확정한다. 상기 모니터링 파라미터가 기설정 임계값보다 작으면, 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트가 통과하지 않은 것으로 확정한다. 이해해야 할 바로는, 모니터링 파라미터에 정확률과 리콜률이 포함될 때, 정확률과 리콜률에 대응되는 비교 임계값은 동일할 수 있고, 다를 수도 있으며, 본 실시예에서는 이에 대해 한정하지 않는다.

본 실시예의 방안을 더욱 명확하게 이해하기 위하여, 아래에는 도 5를 결합하여 본 실시예의 테스트 과정에 대해 설명한다.

도 5는 본 출원의 실시예에 따른 테스트 과정을 나타내는 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 실시예는 오프라인 교통량 모니터링 시스템을 사용하여 2회의 모니터링 처리를 수행해야 한다. 제1 회 모니터링 처리는 제1 장애물 데이터를 교통량 모니터링 시스템에 입력하여, 제1 모니터링 결과를 획득하는 것이다. 제2 회 모니터링 처리는 제2 장애물 데이터를 교통량 모니터링 시스템에 입력하여, 제2 모니터링 결과를 획득하는 것이다. 여기서, 제2 장애물 데이터는 제1 모니터링 결과를 기초로 생성된 것이고, 제2 장애물 데이터는 제1 모니터링 결과 중에서 모니터링된 장애물의 데이터를 포함한다.

계속 도 5를 참조하면, 상술한 2회의 모니터링 처리를 거친 후, 제2 모니터링 결과와 제1 모니터링 결과를 비교하면, 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확률 및/또는 모니터링 리콜률을 확정할 수 있다. 설명이 필요한 것은, 본 실시예는 모니터링 정확률과 모니터링 리콜률의 계산 방식에 대해 한정하지 않으며, 후속의 실시예에서 구체적인 예시를 결합하여 상세하게 설명한다.

아래에는 본 실시예에서 2회의 모니터링 처리를 수행해야 하는 원인에 대해 해석한다. 제1회 모니터링 처리에 있어서, 제1 장애물 데이터를 교통량 모니터링 시스템에 입력하여 제1 모니터링 결과를 획득하고, 제1 장애물 데이터는 리얼 교통 시나리오에서 수집하여 획득된 것이므로, 제1 장애물 데이터에 포함된 장애물의 관련 정보는 알지 못하는 것이며, 따라서 제1 모니터링 결과만으로는 모니터링 정확률과 모니터링 리콜률을 확정할 수 없다.

본 출원의 실시예에서, 제1 모니터링 결과를 획득한 후, 제1 모니터링 결과를 기초로 제2 장애물 데이터를 생성하고, 제2 장애물 데이터를 교통량 모니터링 시스템에 입력하여 제2회 모니터링 처리를 수행하여, 제2 모니터링 결과를 획득한다. 제2 장애물 데이터는 제1 모니터링 결과를 기초로 생성된 것이므로, 제2 장애물 데이터는 제1 모니터링 결과로부터 모니터링된 각 장애물의 데이터를 포함하기에, 제2 회 모니터링 처리에 있어서, 제1 모니터링 결과는 교통량 모니터링 시스템의 입력에 해당하며, 제2 모니터링 결과는 교통량 모니터링 시스템의 출력에 해당한다. 제1회 모니터링 처리를 경과한 후, 제1 모니터링 결과 중의 장애물 관련 정보는 알고 있는 것이기에, 제1 모니터링 결과와 제2 모니터링 결과를 기초로, 모니터링 정확률과 모니터링 리콜률을 확정할 수 있다.

본 실시예에 따른 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법은, 교통량 모니터링 시스템을 통해 제1 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제1 모니터링 결과를 획득하되, 제1 장애물 데이터는 리얼 교통 시나리오에서 수집된 것인 단계; 제1 모니터링 결과를 기초로 제2 장애물 데이터를 생성하고, 교통량 모니터링 시스템을 통해 제2 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제2 모니터링 결과를 획득하되; 여기서, 제2 장애물 데이터는 제1 모니터링 결과 중에서 모니터링된 장애물의 데이터를 포함하는 단계; 제1 모니터링 결과와 제2 모니터링 결과를 기초로, 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트의 통과 여부를 확정하는 단계를 포함한다. 상술한 과정을 통해, 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성에 대한 테스트를 구현한다.

실제 응용 시나리오에서, 교통량 모니터링 시스템은 장애물에 대한 인식 처리를 구현, 및/또는, 교통 이벤트의 인식 처리를 구현할 수 있다. 상술한 실시예의 기초 상에서, 아래 두 개의 구체적인 예시를 결합하여 어떻게 장애물의 인식 처리의 정확성을 확정하는 것 및 어떻게 교통 이벤트의 인식 처리의 정확성을 확정하는 것에 대해 각각 설명한다.

하나의 예시는, 교통량 모니터링 시스템이 장애물을 인식 처리하는 시나리오이다. 제1 모니터링 결과는 제1 장애물 리스트를 포함하고, 제1 장애물 리스트에는 교통량 모니터링 시스템이 제1 장애물 데이터에 대한 장애물 인식을 수행하여 획득된 각 장애물의 식별자가 포함된다. 제2 모니터링 결과는 제2 장애물 리스트를 포함하고, 제2 장애물 리스트에는 교통량 모니터링 시스템이 제2 장애물 데이터에 대한 장애물 인식을 수행하여 획득된 각 장애물의 식별자가 포함된다. 이때, 제1 장애물 리스트와 제2 장애물 리스트를 기초로, 장애물 인식의 정확률 및/또는 리콜률을 산출하여 획득할 수 있다. 나아가, 장애물 인식의 정확률 및/또는 리콜률을 기초로 장애물 인식 처리의 정확성을 확정할 수 있다.

예시적으로, 제1 장애물 리스트={장애물1, 장애물2, 장애물3, ????, 장애물n},

제2 장애물 리스트={장애물1, 장애물2, 장애물3, ????, 장애물m}.

선택적으로, 리얼 교통 시나리오에서 어느 장애물의 정보는 복수회로 수집되어 제1 장애물 리스트 또는 제2 장애물 리스트에 중복되는 장애물이 존재할 수 있기에, 먼저 제1 장애물 리스트 중의 중복되는 장애물을 삭제하고, 제2 장애물 리스트 중의 중복되는 장애물을 삭제하여, 테스트 결과의 정확성을 확보할 수 있다.

아래의 방식을 사용하여 장애물 인식 정확률 및 리콜률을 계산할 수 있다.

(1) 제1 장애물 리스트와 제2 장애물 리스트를 기초로, 제1 타겟 장애물의 수량을 획득하고, 여기서, 제1 타겟 장애물은 식별자가 제1 장애물 리스트 및 제2 장애물 리스트에 위치하는 장애물을 가리킨다. 다시 말하면, 제2 장애물 리스트 중의 각각의 장애물에 있어서, 해당 장애물도 제1 장애물 리스트에 나타나면, 해당 장애물을 제1 타겟 장애물로 확정한다. 해당 방식에 따라 제1 타겟 장애물의 수량을 통계해 낼 수 있다.

(2) 제1 타겟 장애물의 수량과 제2 장애물 리스트 중의 장애물 수량에 따라, 장애물 인식의 정확률을 계산한다. 예시적으로, 아래 공식을 사용하여 장애물 인식의 정확률을 계산하여 얻을 수 있다.

(3) 제1 타겟 장애물의 수량과 제1 장애물 리스트 중의 장애물 수량을 기초로, 장애물 인식의 리콜률을 계산한다. 예시적으로, 아래 공식을 사용하여 장애물 인식의 리콜률을 계산하여 얻을 수 있다.

가능한 구현 형태에서, 교통량 모니터링 시스템으로 장애물 인식 처리를 수행하는 과정에, 장애물의 궤적 정보에 대해서도 인식할 있기에, 본 실시예는 장애물 궤적에 대한 인식 정확률 및/또는 리콜률에 대해 계산할 수도 있다.

구체적으로, 제1 장애물 리스트는 교통량 모니터링 시스템이 제1 장애물 데이터에 대한 장애물 인식을 수행하여 획득된 각 장애물의 식별자 및 각 장애물의 궤적 정보를 포함한다. 제2 장애물 리스트는 교통량 모니터링 시스템이 제2 장애물 데이터에 대한 장애물 인식을 수행하여 획득된 각 장애물의 식별자 및 각 장애물의 궤적 정보를 포함한다. 이때, 제1 장애물 리스트와 제2 장애물 리스트를 기초로, 장애물 궤적 인식의 정확률 및/또는 리콜률을 계산할 수 있다.

예시적으로, 제1 장애물 리스트={(장애물1, 궤적 정보1), (장애물2, 궤적 정보2), (장애물3, 궤적 정보3), ????, (장애물n, 궤적 정보n)},

제2 장애물 리스트={(장애물1, 궤적 정보1), (장애물2, 궤적 정보2), (장애물3, 궤적 정보3), ????, (장애물m, 궤적 정보m)}.

선택적으로, 각각의 장애물의 궤적 정보는 해당 장애물에 대응되는 헤딩각 시퀀스를 포함할 수 있다.

아래의 방식을 사용하여 장애물 궤적 인식 정확률 및 리콜률을 획득할 수 있다.

(1) 제1 장애물 리스트와 제2 장애물 리스트를 기초로, 제2 타겟 장애물의 수량을 획득하고, 여기서, 제2 타겟 장애물은 아래 조건을 만족한다. 이의 식별자는 제1 장애물 리스트 및 제2 장애물 리스트에 위치하고, 제2 장애물 리스트 중에서의 제2 타겟 장애물의 궤적 정보와 제1 장애물 리스트 중에서의 제2 타겟 장애물의 궤적 정보는 동일하다. 다시 말하면, 제2 장애물 리스트 중의 각각의 장애물에 있어서, 해당 장애물은 제1 장애물 리스트에 나타나며, 해당 장애물이 제2 장애물 리스트 중에서의 궤적 정보와 제1 장애물 리스트 중에서의 궤적 정보가 동일하면, 해당 장애물을 제2 타겟 장애물로 확정한다. 해당 방식에 따라 제2 타겟 장애물의 수량을 통계해 낼 수 있다.

(2) 제2 타겟 장애물의 수량과 제2 장애물 리스트 중의 장애물 수량에 따라, 장애물 궤적 인식의 정확률을 계산한다. 예시적으로, 아래 공식을 사용하여 장애물 궤적 인식의 정확률을 계산하여 얻을 수 있다.

(3) 제2 타겟 장애물의 수량과 제1 장애물 리스트 중의 장애물 수량을 기초로, 장애물 궤적 인식의 리콜률을 계산한다. 예시적으로, 아래 공식을 사용하여 장애물 궤적 인식의 리콜률을 계산하여 얻을 수 있다.

다른 예시는, 교통량 모니터링 시스템의 교통 이벤트 인식 처리의 시나리오이다. 제1 모니터링 결과는 제1 교통 이벤트 리스트를 포함하고, 제1 교통 이벤트 리스트는 교통량 모니터링 시스템이 제1 장애물 데이터에 대한 교통 이벤트 인식을 수행하여 획득된 각 교통 이벤트의 식별자를 포함한다. 제2 모니터링 결과는 제2 교통 이벤트 리스트를 포함하고, 제2 교통 이벤트 리스트는 교통량 모니터링 시스템이 제2 장애물 데이터에 대한 교통 이벤트 인식을 수행하여 획득된 각 교통 이벤트의 식별자를 포함한다. 이때, 제1 교통 이벤트 리스트와 제2 교통 이벤트 리스트를 기초로, 교통 이벤트 인식의 정확률 및/또는 리콜률을 계산하여 획득할 수 있다. 나아가, 교통 이벤트 인식의 정확률 및/또는 리콜률을 기초로 교통 이벤트 인식 처리의 정확성을 확정할 수 있다.

예시적으로, 제1 교통 이벤트 리스트={교통 이벤트1, 교통 이벤트2, 교통 이벤트3, ????, 교통 이벤트n},

제2 교통 이벤트 리스트={교통 이벤트1, 교통 이벤트2, 교통 이벤트3, ????, 교통 이벤트m}.

선택적으로, 리얼 교통 시나리오 중의 어느 장애물의 정보가 복수회 수집될 수 있기에, 교통량 모니터링 시스템이 중복된 교통 이벤트를 인식을 수행하여 획득할 수 있으므로, 먼저 제1 교통 이벤트 리스트 중의 중복된 교통 이벤트을 삭제하고, 제2 교통 이벤트 리스트 중의 중복된 교통 이벤트를 삭제하여, 테스트 결과의 정확성을 확보할 수 있다.

아래의 방식을 사용하여 교통 이벤트 인식 정확률 및 리콜률을 확정할 수 있다.

(1) 제1 교통 이벤트 리스트와 제2 교통 이벤트 리스트를 기초로, 타겟 교통 이벤트의 수량을 획득하고, 타겟 교통 이벤트의 식별자는 제1 교통 이벤트 리스트 및 제2 교통 이벤트 리스트에 위치한다. 다시 말하면, 제2 교통 이벤트 리스트 중의 각각 교통 이벤트에 있어서, 해당 교통 이벤트도 제1 교통 이벤트 리스트에 나타나면, 해당 교통 이벤트를 타겟 교통 이벤트로 확정한다. 해당 방식에 따라 타겟 교통 이벤트의 수량을 통계한다.

(2) 타겟 교통 이벤트의 수량과 제2 교통 이벤트 리스트 중의 교통 이벤트 수량을 기초로, 교통 이벤트 인식의 정확률을 계산한다. 예시적으로, 아래의 공식을 사용하여 교통 이벤트 인식의 정확률을 계산하여 획득할 수 있다.

(3) 타겟 교통 이벤트의 수량과 제1 교통 이벤트 리스트 중의 교통 이벤트 수량을 기초로, 교통 이벤트 인식의 리콜률을 계산한다. 예시적으로, 아래의 공식을 사용하여 교통 이벤트 인식 리콜률을 계산하여 획득할 수 있다.

본 실시예에서, 교통량 모니터링 시스템을 통해 제1 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제1 모니터링 결과를 획득하고, 제1 모니터링 결과를 기초로 제2 장애물 데이터를 생성하고, 교통량 모니터링 시스템을 통해 제2 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제2 모니터링 결과를 획득하고; 제1 모니터링 결과와 제2 모니터링 결과를 기초로, 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트의 통과 여부를 확정한다. 상술한 과정을 통해, 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성에 대한 테스트를 구현한다. 나아가, 제1 모니터링 결과와 제2 모니터링 결과를 기초로 모니터링 파라미터를 계산하여, 모니터링 파라미터를 기초로 모니터링 정확성 테스트의 통과 여부를 확정하도록 함으로써, 테스트 결과의 정확성을 확보할 수 있다.

도 6a는 본 출원의 실시예에 따른 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치의 구조도이다. 본 실시예의 장치는 소프트웨어 및/또는 하드웨어의 형식일 수 있고, 해당 장치는 테스트 기기로 하거나, 또는 테스트 기기에 집적될 수 있다. 도 6a에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치(600)는, 제1 처리모듈(601), 제2 처리모듈(602)과 확정모듈(603)을 포함한다.

여기서, 제1 처리모듈(601)은, 상기 교통량 모니터링 시스템을 통해 제1 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제1 모니터링 결과를 획득하고, 상기 제1 장애물 데이터는 리얼 교통 시나리오에서 수집된 것이고;

제2 처리모듈(602)은, 상기 제1 모니터링 결과를 기초로 제2 장애물 데이터를 생성하고, 상기 교통량 모니터링 시스템을 통해 상기 제2 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제2 모니터링 결과를 획득하되; 여기서, 상기 제2 장애물 데이터는 상기 제1 모니터링 결과 중에서 모니터링된 장애물의 데이터를 포함하고;

확정모듈(603)은, 상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로, 상기 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트의 통과 여부를 확정한다.

본 실시예에 따른 장치는 상술한 도 4에 도시된 바와 같은 방법 실시예 중의 기술 방안을 실행하는 데 사용될 수 있으며, 그 구현 원리와 기술효과는 유사하기에, 여기서 중복 설명을 하지 않는다.

도 6b은 본 출원의 실시예에 따른 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치의 구조도이며, 도 6a에 도시된 기초상에서, 본 실시예에서, 확정모듈(603)은 컴퓨팅 유닛(6031)과 확정유닛(6032)을 더 포함한다.

여기서, 컴퓨팅 유닛(6031)은, 상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로 모니터링 파라미터를 계산하고, 상기 모니터링 파라미터는 정확률 및/또는 리콜률을 포함하며;

확정유닛(6032)은, 상기 모니터링 파라미터가 기설정 임계값 보다 크거나 같으면, 상기 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트가 통과한 것으로 확정한다.

가능한 구현 형태에서, 상기 모니터링 처리는 장애물 인식 처리를 포함하고; 상기 제1 모니터링 결과는 제1 장애물 리스트를 포함하고, 상기 제1 장애물 리스트는 상기 교통량 모니터링 시스템이 상기 제1 장애물 데이터에 대한 장애물 인식을 수행하여 획득된 각각의 장애물의 식별자를 포함하고;

상기 제2 모니터링 결과는 제2 장애물 리스트를 포함하고, 상기 제2 장애물 리스트는 상기 교통량 모니터링 시스템이 상기 제2 장애물 데이터에 대한 장애물 인식을 수행하여 획득된 각각 장애물의 식별자를 포함하고;

상기 컴퓨팅 유닛(6031)은 구체적으로 상기 제1 장애물 리스트와 상기 제2 장애물 리스트를 기초로, 장애물 인식 정확률 및/또는 리콜률을 계산한다.

가능한 구현 형태에서, 상기 컴퓨팅 유닛(6031)은 구체적으로,

상기 제1 장애물 리스트와 상기 제2 장애물 리스트를 기초로, 제1 타겟 장애물의 수량을 획득하고, 상기 제1 타겟 장애물의 식별자는 상기 제1 장애물 리스트 및 상기 제2 장애물 리스트에 위치하고;

상기 제1 타겟 장애물의 수량과 상기 제2 장애물 리스트 중의 장애물 수량을 기초로, 장애물 인식 정확률을 계산; 및/또는,

상기 제1 타겟 장애물의 수량과 상기 제1 장애물 리스트 중의 장애물 수량을 기초로, 장애물 인식 리콜률을 계산한다.

가능한 구현 형태에서, 상기 제1 장애물 리스트는 상기 제1 장애물 리스트 중의 각각의 장애물의 궤적 정보를 더 포함하고; 상기 제2 장애물 리스트는 상기 제2 장애물 리스트 중의 각각의 장애물의 궤적 정보를 더 포함하고; 상기 컴퓨팅 유닛(6031)은 또한,

상기 제1 장애물 리스트와 상기 제2 장애물 리스트를 기초로, 장애물 궤적 인식의 정확률 및/또는 리콜률을 계산한다.

상기 제1 장애물 리스트와 상기 제2 장애물 리스트를 기초로, 제2 타겟 장애물의 수량을 획득하고, 상기 제2 타겟 장애물의 식별자는 상기 제1 장애물 리스트에 위치하고, 상기 제2 장애물 리스트에 위치하며, 상기 제2 타겟 장애물의 상기 제2 장애물 리스트 중에서의 궤적 정보와 상기 제1 장애물 리스트 중에서의 궤적 정보는 동일하고;

상기 제2 타겟 장애물의 수량과 상기 제2 장애물 리스트 중의 장애물 수량을 기초로, 장애물 궤적 인식의 정확률을 계산; 및/또는,

상기 제2 타겟 장애물의 수량과 상기 제1 장애물 리스트 중의 장애물 수량을 기초로, 장애물 궤적 인식의 리콜률을 계산한다.

가능한 구현 형태에서, 상기 모니터링 처리는 교통 이벤트 인식 처리를 포함하고; 상기 제1 모니터링 결과는 제1 교통 이벤트 리스트를 포함하고, 상기 제1 교통 이벤트 리스트는 상기 교통량 모니터링 시스템이 상기 제1 장애물 데이터에 대한 교통 이벤트 인식을 수행하여 획득된 각각의 교통 이벤트의 식별자를 포함하고;

상기 제2 모니터링 결과는 제2 교통 이벤트 리스트를 포함하고, 상기 제2 교통 이벤트 리스트는 상기 교통량 모니터링 시스템이 상기 제2 장애물 데이터에 대한 교통 이벤트 인식을 수행하여 획득된 각각의 교통 이벤트의 식별자를 포함하고;

상기 컴퓨팅 유닛(6031)은 구체적으로, 상기 제1 교통 이벤트 리스트와 상기 제2 교통 이벤트 리스트를 기초로, 교통 이벤트 인식의 정확률 및/또는 리콜률을 계산한다.

상기 제1 교통 이벤트 리스트와 상기 제2 교통 이벤트 리스트를 기초로, 타겟 교통 이벤트의 수량을 획득하고, 상기 타겟 교통 이벤트의 식별자는 상기 제1 교통 이벤트 리스트에 위치하고, 상기 제2 교통 이벤트 리스트에 위치하며;

상기 타겟 교통 이벤트의 수량과 상기 제2 교통 이벤트 리스트 중의 교통 이벤트 수량을 기초로, 교통 이벤트 인식의 정확률을 계산; 및/또는,

상기 타겟 교통 이벤트의 수량과 상기 제1 교통 이벤트 리스트 중의 교통 이벤트 수량을 기초로, 교통 이벤트 인식의 리콜률을 계산한다.

가능한 구현 형태에서, 상기 제1 처리모듈(601)은 구체적으로,

상기 교통량 모니터링 시스템의 인터페이스 규칙에 따라, 상기 제1 장애물 데이터에 대한 변경 처리를 수행하고;

변경 처리 후의 상기 데이터를 상기 교통량 모니터링 시스템에 입력하여, 상기 교통량 모니터링 시스템이 출력한 상기 제1 모니터링 결과를 획득한다.

가능한 구현 형태에서, 상기 제2 처리모듈(602)은 구체적으로,

상기 교통량 모니터링 시스템의 인터페이스 규칙에 따라, 상기 제1 모니터링 결과에 대해 변경 처리를 수행하여, 상기 제2 장애물 데이터를 획득하고;

상기 제2 장애물 데이터를 상기 교통량 모니터링 시스템에 입력하여, 상기 교통량 모니터링 시스템이 출력한 상기 제2 모니터링 결과를 획득한다.

본 실시예의 장치는 상술한 임의의 방법 실시예 중의 기술 방안을 실행하는 데 사용될 수 있으며, 그 구현 원리와 기술효과는 유사하기에, 여기서 중복 설명을 하지 않는다.

본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 전자기기와 판독 가능 저장매체를 더 제공한다. 해당 전자기기는 교통량 모니터링 시스템에 대해 테스트를 수행하기 위한 테스트 기기로 할 수 있다.

본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 컴퓨터 프로그램 제품을 더 제공하는 바, 프로그램 제품은 컴퓨터 프로그램을 포함하고, 컴퓨터 프로그램은 판독 가능 저장매체에 저장되고, 전자기기의 적어도 하나의 프로세서는 판독 가능 저장매체로부터 컴퓨터 프로그램을 판독하여, 적어도 하나의 프로세서가 컴퓨터 프로그램을 실행함으로써 전자기기가 상술한 임의의 실시예에 따른 방안을 실행하도록 한다.

본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 또한 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공하며, 상기 컴퓨터 프로그램 중의 명령이 프로세서에 의해 실행될 때, 상술한 임의의 실시예에 따른 방안을 실행하도록 한다.

도 7은 본 출원의 실시예를 구현하는데 사용될 수 있는 예시적인 전자기기(700)를 나타내는 블록도이다. 전자기기는 다양한 형태의 디지털 컴퓨터, 예컨대, 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 워크스테이션, 개인 정보 단말기, 서버, 블레이드 서버, 대형 컴퓨터, 및 기타 적합한 컴퓨터를 나타내기 위한 것이다. 전자기기는 다양한 형태의 이동장치, 예컨대, 개인 정보 단말기, 셀폰, 스마트 폰, 웨어러블 기기 및 기타 유사한 컴퓨팅 장치를 더 나타낼 수 있다. 본문에 개시된 부재, 이들의 연결 및 관계, 및 이들의 기능은 단지 예시적인 것이며, 본문에 개시된 것 및/또는 요구하는 본 출원의 구현을 한정하려는 의도가 아니다.

도 7에 도시된 바와 같이, 전자기기(700)는, 판독 전용 메모리(ROM, 702)에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 저장유닛(708)으로부터 랜덤 액세스 메모리(RAM, 703)에 로딩된 컴퓨터 프로그램에 따라, 다양한 적합한 동작과 처리를 실행하는 컴퓨팅 유닛(701)을 포함한다. RAM(703)에는, 전자기기(700)의 동작에 필요한 다양한 프로그램과 데이터가 저장될 수도 있다. 컴퓨팅 유닛(701), ROM(702) 및 RAM(703)은 버스(704)를 통해 서로 연결된다. 입출력(I/O) 인터페이스(705)도 버스(704)에 연결된다.

전자기기(700)의 여러 부재는 I/O 인터페이스(705)에 연결되는 바, 예를 들면 키보드, 마우스 등 입력유닛(706); 예를 들면 다양한 유형의 디스플레이, 스피커 등 출력유닛(707); 예를 들면 마그네트 디스크, 광 디스크 등 저장유닛(708); 및 예를 들면 네트워크 카드, 모뎀, 무선통신 송수신기 등 통신유닛(709)을 포함한다. 통신유닛(709)은 전자기기(700)가 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크 및/또는 다양한 전신 네트워크를 통해 기타 기기와 정보/데이터를 교환한다.

컴퓨팅 유닛(701)은 처리와 컴퓨팅 능력을 구비한 다양한 통용 및/또는 전용 처리 모듈일 수 있다. 컴퓨팅 유닛(701)의 일부 예시는 중앙 처리유닛(CPU), 그래픽 처리유닛(GPU), 다양한 전용 인공지능(AI) 컴퓨팅 칩, 다양한 머신 러닝 모델 알고리즘을 실행하는 컴퓨팅 유닛, 디지털 신호 프로세서(DSP) 및 임의의 적합한 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 컴퓨팅 유닛(701)은 예컨대, 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법과 같은 상기 설명된 각 방법과 처리를 실행하기 위한 것이다. 예를 들면, 일부 실시예에서, 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법은 머신 판독 가능 매체, 예를 들면 저장유닛(708)에 유형적으로 포함되는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램으로 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 프로그램의 부분 또는 전부는ROM(702) 및/또는 통신유닛(709)을 거쳐 전자기기(700)에 로딩 및/또는 장착될 수 있다. 컴퓨터 프로그램이 RAM(703)에 로딩되어 컴퓨팅 유닛(701)에 의해 실행될 때, 상기 설명된 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법의 하나 또는 복수의 단계를 실행할 수 있다. 선택적으로, 기타 실시예에서, 컴퓨팅 유닛(701)은 기타 임의의 적합한 방식으로(예를 들면, 펌웨어를 통해) 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법을 실행하도록 구성될 수 있다.

본 문에서 이상 설명된 시스템과 기술의 다양한 구현 방식은 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 전용 집적회로(ASIC), 전용 표준 제품(ASSP), 시스템 온 칩의 시스템(SOC), 복합 프로그램 가능 로직 기기(CPLD), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 및/또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다. 이러한 다양한 구현 방식은, 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램에 구현하는 것을 포함할 수 있으며, 해당 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그램 가능 프로세서를 포함하는 시스템에서 실행 및/또는 해석될 수 있고, 해당 프로그램 가능 프로세서는 전용 또는 통용 프로그램 가능 프로세서일 수 있고, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 장치 및 적어도 하나의 출력 장치로부터 데이터 및 명령을 수신할 수 있으며, 또한, 데이터 및 명령을 해당 저장 시스템, 해당 적어도 하나의 입력 장치 및 해당 적어도 하나의 출력 장치에 전송할 수 있다.

본 출원의 방법을 구현하기 위한 프로그램 코드는 하나 또는 복수의 프로그램 언어 중 임의의 조합을 사용하여 작성될 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 통용 컴퓨터, 전용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능 데이터 처리 장치의 프로세서 또는 제어기에 제공되어, 프로그램 코드가 프로세서 또는 제어기에 의해 실행될 때 흐름도 및/또는 블록도에 규정된 기능/동작이 실시되도록 할 수 있다. 프로그램 코드는 완전하게 머신에서 실행될 수 있고, 부분적으로 머신에서 실행될 수도 있으며, 독립된 소프트웨어 패키지로서 부분적으로 머신에서 실행되고 부분적으로 원격 머신에서 실행되거나, 또는 완전하게 원격 머신 또는 서버에서 실행될 수 있다.

본 출원의 상하문에서 머신 판독 가능 매체는 명령 실행 시스템, 장치 또는 기기에 사용되거나, 또는 명령 실행 시스템, 장치 또는 기기와 결합적으로 사용되는 프로그램을 포함하거나 저장할 수 있는 유형인 매체일 수 있다. 머신 판독 가능 매체는 머신 판독 가능 신호 매체 또는 머신 판독 가능 저장매체일 수 있다. 머신 판독 가능 매체는 전자, 마그네트, 광학, 적외선 또는 반도체 시스템, 장치 또는 기기, 또는 상술한 내용의 임의의 적합한 결합을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 머신 판독 가능 저장매체의 더욱 구체적인 예시는 하나 또는 복수의 와이어 기반 전기 연결, 휴대용 컴퓨터 디스크, 하드 디스크, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 삭제 가능 프로그램 가능 롬(EPROM 또는 플래시 메모리), 광케이블, 휴대용 콤팩트 디스크 롬(CD-ROM), 광학 저장기기, 자기 저장 기기 또는 상술한 내용의 임의의 적합한 조합을 포함할 수 있다.

사용자와의 인터랙션을 제공하기 위하여, 컴퓨터 상에서 여기에 설명되는 시스템 및 기술을 실시할 수 있으며, 해당 컴퓨터는 사용자에게 정보를 표시하기 위한 표시장치(예를 들어, CRT(캐소드레이 튜브) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터); 및 키보드 지향 장치(예를 들어, 마우스 또는 트랙볼)를 구비하고, 사용자는 해당 키보드와 해당 지향장치를 통해 입력을 컴퓨터로 제공할 수 있다. 기타 종류의 장치는 또한 사용자와의 인터랙션을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 사용자에게 제공되는 피드백은 임의의 형태의 센싱 피드백(예를 들어, 시각적 피드백, 청각적 피드백, 또는 촉각적 피드백)일 수 있고; 임의의 형태(사운드 입력, 음성 입력 또는 촉각 입력)을 통해 사용자로부터의 입력을 수신할 수 있다.

여기에 설명되는 시스템과 기술은 백그라운드 부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 데이터 서버로서), 또는 중간부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 응용 서버), 또는 프론트 엔드 부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 그래픽 유저 인터페이스 또는 인터넷 브라우저를 구비하는 사용자 컴퓨터, 사용자는 해당 그래픽 유저 인터페이스 또는 해당 인터넷 브라우저를 통해 여기에 설명되는 시스템 및 기술의 실시방식과 인터랙션할 수 있다), 또는 이러한 백그라운드 부재, 중간 부재, 또는 프론트 엔드 부재를 포함하는 임의의 컴퓨팅 시스템에서 실시될 수 있다. 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예를 들어, 통신망)을 통해 시스템의 부재를 서로 연결시킬 수 있다. 통신망의 예시로서, 랜(LAN), 광역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함한다.

컴퓨터 시스템은 클라이언트와 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있으며 통상적으로 통신망을 통해 인터랙션한다. 상응한 컴퓨터 상에서 실행되며 서로 클라이언트-서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램을 통해 클라이언트와 서버의 관계를 생성한다. 서버는 클라우드 서버일 수 있고, 클라우드 컴퓨팅 서버 또는 클라우드 호스트라고 불리우며, 클라우드 컴퓨팅 서버 시스템 중의 하나의 호스트 제품으로서, 종래의 물리적인 호스트와 VPS 서버("Virtual Private Server", 또는 "VPS"로 약칭)에서 관리 난이도가 크고, 서비스 확장성이 약한 결함을 해결한다. 서버는 분포식 시스템 서버일 수 있고, 또는 블록 체인을 결합한 서버일 수 있다.

상술한 다양한 형태의 프로세스를 사용하여 단계를 재배열, 추가 또는 삭제할 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 본 출원에 기재된 각 단계는 병열로 수행될 수 있고 순차적으로 수행될 수도 있고 서로 다른 순서로 수행될 수도 있으며, 본 출원에 개시된 기술 솔루션이 원하는 결과를 얻을 수만 있다면, 본문에서는 여기서 한정하지 않는다.

상술한 구체적인 실시형태는, 본 출원의 보호범위에 대한 한정이 아니다. 본 분야의 통상의 지식을 가진 자라면, 설계 수요와 기타 요소를 기초로, 다양한 수정, 조합, 서브 조합 및 대체를 가할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 본 출원의 정신과 원칙 내에서 이루어진 모든 수정, 동등한 대체와 개진 등은 모두 본 출원의 보호 범위 내에 속한다.

Claims

교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법에 있어서,
상기 교통량 모니터링 시스템을 통해 제1 장애물 데이터에 대한대한 모니터링 처리를 수행하여, 제1 모니터링 결과를 획득하되, 상기 제1 장애물 데이터는 리얼 교통 시나리오에서 수집된 것인 단계;
상기 제1 모니터링 결과를 기초로 제2 장애물 데이터를 생성하고, 상기 교통량 모니터링 시스템을 통해 상기 제2 장애물 데이터에 대한대한 모니터링 처리를 수행하여, 제2 모니터링 결과를 획득하되; 여기서, 상기 제2 장애물 데이터는 상기 제1 모니터링 결과 중에서 모니터링된 장애물의 데이터를 포함하는 단계;
상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로, 상기 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트의 통과 여부를 확정하는 단계를 포함하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로, 상기 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트의 통과 여부를 확정하는 단계는,
상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로 모니터링 파라미터를 계산하되, 상기 모니터링 파라미터는 정확률 및/또는 리콜률을 포함하는 단계;
상기 모니터링 파라미터가 기설정 임계값 보다 크거나 같으면, 상기 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트가 통과한 것으로 확정하는 단계를 포함하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법.
제2항에 있어서,
상기 모니터링 처리는 장애물 인식 처리를 포함하고; 상기 제1 모니터링 결과는 제1 장애물 리스트를 포함하고, 상기 제1 장애물 리스트는 상기 교통량 모니터링 시스템이 상기 제1 장애물 데이터에 대한 장애물 인식을 수행하여 획득된 각각의 장애물의 식별자를 포함하고;
상기 제2 모니터링 결과는 제2 장애물 리스트를 포함하고, 상기 제2 장애물 리스트는 상기 교통량 모니터링 시스템이 상기 제2 장애물 데이터에 대한 장애물 인식을 수행하여 획득된 각각 장애물의 식별자를 포함하고;
상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로 모니터링 파라미터를 계산하는 단계는,
상기 제1 장애물 리스트와 상기 제2 장애물 리스트를 기초로, 장애물 인식의 정확률 및 리콜률 중 적어도 하나를 계산하는 단계를 포함하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법.
제3항에 있어서,
상기 제1 장애물 리스트와 상기 제2 장애물 리스트를 기초로, 장애물 인식의 정확률 및 리콜률 중 적어도 하나를 계산하는 단계는,
상기 제1 장애물 리스트와 상기 제2 장애물 리스트를 기초로, 제1 타겟 장애물의 수량을 획득하되, 상기 제1 타겟 장애물의 식별자는 상기 제1 장애물 리스트에 위치하고 상기 제2 장애물 리스트에 위치하는 단계;
상기 제1 타겟 장애물의 수량과 상기 제2 장애물 리스트 중의 장애물 수량을 기초로, 장애물 인식 정확률을 계산하는 단계; 및,
상기 제1 타겟 장애물의 수량과 상기 제1 장애물 리스트 중의 장애물 수량을 기초로, 장애물 인식 리콜률을 계산하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법.
제3항에 있어서,
상기 제1 장애물 리스트는 상기 제1 장애물 리스트 중의 각각의 장애물의 궤적 정보를 더 포함하고; 상기 제2 장애물 리스트는 상기 제2 장애물 리스트 중의 각각의 장애물의 궤적 정보를 더 포함하고;
상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로 모니터링 파라미터를 계산하는 단계는,
상기 제1 장애물 리스트와 상기 제2 장애물 리스트를 기초로, 장애물 궤적 인식의 정확률 및 리콜률 중 적어도 하나를 계산하는 단계를 더 포함하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법.
제5항에 있어서,
상기 제1 장애물 리스트와 상기 제2 장애물 리스트를 기초로, 장애물 궤적 인식의 정확률 및 리콜률 중 적어도 하나를 계산하는 단계는,
상기 제1 장애물 리스트와 상기 제2 장애물 리스트를 기초로, 제2 타겟 장애물의 수량을 획득하되, 상기 제2 타겟 장애물의 식별자는 상기 제1 장애물 리스트에 위치하고, 상기 제2 장애물 리스트에 위치하며, 상기 제2 타겟 장애물의 상기 제2 장애물 리스트 중에서의 궤적 정보와 상기 제1 장애물 리스트 중에서의 궤적 정보는 동일한 단계;
상기 제2 타겟 장애물의 수량과 상기 제2 장애물 리스트 중의 장애물 수량를 기초로, 장애물 궤적 인식의 정확률을 계산하는 단계; 및,
상기 제2 타겟 장애물의 수량과 상기 제1 장애물 리스트 중의 장애물 수량를 기초로, 장애물 궤적 인식의 리콜률을 계산하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법.
제2항에 있어서,
상기 모니터링 처리는 교통 이벤트 인식 처리를 포함하고; 상기 제1 모니터링 결과는 제1 교통 이벤트 리스트를 포함하고, 상기 제1 교통 이벤트 리스트는 상기 교통량 모니터링 시스템이 상기 제1 장애물 데이터에 대한 교통 이벤트 인식을 수행하여 획득된 각각의 교통 이벤트의 식별자를 포함하고;
상기 제2 모니터링 결과는 제2 교통 이벤트 리스트를 포함하고, 상기 제2 교통 이벤트 리스트는 상기 교통량 모니터링 시스템이 상기 제2 장애물 데이터에 대한 교통 이벤트 인식을 수행하여 획득된 각각의 교통 이벤트의 식별자를 포함하고;
상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로 모니터링 파라미터를 계산하는 단계는,
상기 제1 교통 이벤트 리스트와 상기 제2 교통 이벤트 리스트를 기초로, 교통 이벤트 인식의 정확률 및 리콜률 중 적어도 하나를 계산하는 단계를 포함하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법.
제7항에 있어서,
상기 제1 교통 이벤트 리스트와 상기 제2 교통 이벤트 리스트를 기초로, 교통 이벤트 인식의 정확률 및 리콜률 중 적어도 하나를 계산하는 단계는,
상기 제1 교통 이벤트 리스트와 상기 제2 교통 이벤트 리스트를 기초로, 타겟 교통 이벤트의 수량을 획득하되, 상기 타겟 교통 이벤트의 식별자는 상기 제1 교통 이벤트 리스트에 위치하고, 상기 제2 교통 이벤트 리스트에 위치하는 단계;
상기 타겟 교통 이벤트의 수량과 상기 제2 교통 이벤트 리스트 중의 교통 이벤트 수량을 기초로, 교통 이벤트 인식의 정확률을 계산하는 단계; 및,
상기 타겟 교통 이벤트의 수량과 상기 제1 교통 이벤트 리스트 중의 교통 이벤트 수량을 기초로, 교통 이벤트 인식의 리콜률을 계산하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법.
제1항에 있어서,
상기 교통량 모니터링 시스템을 통해 제1 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제1 모니터링 결과를 획득하는 단계는,
상기 교통량 모니터링 시스템의 인터페이스 규칙에 따라, 상기 제1 장애물 데이터에 대한 변경 처리를 수행하는 단계;
변경 처리 후의 상기 데이터를 상기 교통량 모니터링 시스템에 입력하여, 상기 교통량 모니터링 시스템이 출력한 상기 제1 모니터링 결과를 획득하는 단계를 포함하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법.
제1항 또는 제9항에 있어서,
상기 제1 모니터링 결과를 기초로 제2 장애물 데이터를 생성하고, 상기 교통량 모니터링 시스템을 통해 상기 제2 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제2 모니터링 결과를 획득하는 단계는,
상기 교통량 모니터링 시스템의 인터페이스 규칙에 따라, 상기 제1 모니터링 결과에 대해 변경 처리를 수행하여, 상기 제2 장애물 데이터를 획득하는 단계;
상기 제2 장애물 데이터를 상기 교통량 모니터링 시스템에 입력하여, 상기 교통량 모니터링 시스템이 출력한 상기 제2 모니터링 결과를 획득하는 단계를 포함하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 방법.
교통량 모니터링 시스템을 통해 제1 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제1 모니터링 결과를 획득하되, 상기 제1 장애물 데이터는 리얼 교통 시나리오에서 수집된 것인 제1 처리모듈;
상기 제1 모니터링 결과를 기초로 제2 장애물 데이터를 생성하고, 상기 교통량 모니터링 시스템을 통해 상기 제2 장애물 데이터에 대한 모니터링 처리를 수행하여, 제2 모니터링 결과를 획득하되; 여기서, 상기 제2 장애물 데이터는 상기 제1 모니터링 결과 중에서 모니터링된 장애물의 데이터를 포함하는 제2 처리모듈;
상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로, 상기 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트의 통과 여부를 확정하는 확정모듈을 포함하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치.
제11항에 있어서,
상기 확정모듈은,
상기 제1 모니터링 결과와 상기 제2 모니터링 결과를 기초로 모니터링 파라미터를 계산하되, 상기 모니터링 파라미터는 정확률 및 리콜률 중 적어도 하나를 포함하는 컴퓨팅 유닛;
상기 모니터링 파라미터가 기설정 임계값 보다 크거나 같으면, 상기 교통량 모니터링 시스템의 모니터링 정확성 테스트가 통과한 것으로 확정하는 확정유닛을 포함하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치.
제12항에 있어서,
상기 모니터링 처리는 장애물 인식 처리를 포함하고; 상기 제1 모니터링 결과는 제1 장애물 리스트를 포함하고, 상기 제1 장애물 리스트는 상기 교통량 모니터링 시스템이 상기 제1 장애물 데이터에 대한 장애물 인식을 수행하여 획득된 각각의 장애물의 식별자를 포함하고;
상기 제2 모니터링 결과는 제2 장애물 리스트를 포함하고, 상기 제2 장애물 리스트는 상기 교통량 모니터링 시스템이 상기 제2 장애물 데이터에 대한 장애물 인식을 수행하여 획득된 각각 장애물의 식별자를 포함하고;
상기 컴퓨팅 유닛은 구체적으로, 상기 제1 장애물 리스트와 상기 제2 장애물 리스트를 기초로, 장애물 인식의 정확률 및 리콜률 중 적어도 하나를 계산하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치.
제13항에 있어서,
상기 컴퓨팅 유닛은 구체적으로,
상기 제1 장애물 리스트와 상기 제2 장애물 리스트를 기초로, 제1 타겟 장애물의 수량을 획득하되, 상기 제1 타겟 장애물의 식별자는 상기 제1 장애물 리스트에 위치하고 상기 제2 장애물 리스트에 위치하는 것;
상기 제1 타겟 장애물의 수량과 상기 제2 장애물 리스트 중의 장애물 수량을 기초로, 장애물 인식 정확률을 계산하는 것; 및
상기 제1 타겟 장애물의 수량과 상기 제1 장애물 리스트 중의 장애물 수량을 기초로, 장애물 인식 리콜률을 계산하는 것 중 적어도 하나를 수행하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치.
제13항 또는 제14항에 있어서,
상기 제1 장애물 리스트는 상기 제1 장애물 리스트 중의 각각의 장애물의 궤적 정보를 더 포함하고; 상기 제2 장애물 리스트는 상기 제2 장애물 리스트 중의 각각의 장애물의 궤적 정보를 더 포함하고; 상기 컴퓨팅 유닛은 또한,
상기 제1 장애물 리스트와 상기 제2 장애물 리스트를 기초로, 장애물 궤적 인식의 정확률 및 리콜률 중 적어도 하나를 계산하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치.
제15항에 있어서,
상기 컴퓨팅 유닛은 구체적으로,
상기 제1 장애물 리스트와 상기 제2 장애물 리스트를 기초로, 제2 타겟 장애물의 수량을 획득하되, 상기 제2 타겟 장애물의 식별자는 상기 제1 장애물 리스트에 위치하고, 상기 제2 장애물 리스트에 위치하며, 상기 제2 타겟 장애물의 상기 제2 장애물 리스트 중에서의 궤적 정보와 상기 제1 장애물 리스트 중에서의 궤적 정보는 동일한 것;
상기 제2 타겟 장애물의 수량과 상기 제2 장애물 리스트 중의 장애물 수량를 기초로, 장애물 궤적 인식의 정확률을 계산하는 것; 및,
상기 제2 타겟 장애물의 수량과 상기 제1 장애물 리스트 중의 장애물 수량를 기초로, 장애물 궤적 인식의 리콜률을 계산하는 것 중 적어도 하나를 수행하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치.
제12항에 있어서,
상기 모니터링 처리는 교통 이벤트 인식 처리를 포함하고; 상기 제1 모니터링 결과는 제1 교통 이벤트 리스트를 포함하고, 상기 제1 교통 이벤트 리스트는 상기 교통량 모니터링 시스템이 상기 제1 장애물 데이터에 대한 교통 이벤트 인식을 수행하여 획득된 각각의 교통 이벤트의 식별자를 포함하고;
상기 제2 모니터링 결과는 제2 교통 이벤트 리스트를 포함하고, 상기 제2 교통 이벤트 리스트는 상기 교통량 모니터링 시스템이 상기 제2 장애물 데이터에 대한 교통 이벤트 인식을 수행하여 획득된 각각의 교통 이벤트의 식별자를 포함하고;
상기 컴퓨팅 유닛은 구체적으로, 상기 제1 교통 이벤트 리스트와 상기 제2 교통 이벤트 리스트를 기초로, 교통 이벤트 인식의 정확률 및 리콜률 중 적어도 하나를 계산하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치.
제17항에 있어서,
상기 컴퓨팅 유닛은 구체적으로,
상기 제1 교통 이벤트 리스트와 상기 제2 교통 이벤트 리스트를 기초로, 타겟 교통 이벤트의 수량을 획득하되, 상기 타겟 교통 이벤트의 식별자는 상기 제1 교통 이벤트 리스트에 위치하고, 상기 제2 교통 이벤트 리스트에 위치하는 것;
상기 타겟 교통 이벤트의 수량과 상기 제2 교통 이벤트 리스트 중의 교통 이벤트 수량을 기초로, 교통 이벤트 인식의 정확률을 계산하는 것; 및,
상기 타겟 교통 이벤트의 수량과 상기 제1 교통 이벤트 리스트 중의 교통 이벤트 수량을 기초로, 교통 이벤트 인식의 리콜률을 계산하는 것 중 적어도 하나를 수행하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치.
제11항에 있어서,
상기 제1 처리모듈은 구체적으로,
상기 교통량 모니터링 시스템의 인터페이스 규칙에 따라, 상기 제1 장애물 데이터에 대한 변경 처리를 수행하고;
변경 처리 후의 상기 데이터를 상기 교통량 모니터링 시스템에 입력하여, 상기 교통량 모니터링 시스템이 출력한 상기 제1 모니터링 결과를 획득하는 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치.
제11항 또는 제19항에 있어서,
상기 제2 처리모듈은 구체적으로,
상기 교통량 모니터링 시스템의 인터페이스 규칙에 따라, 상기 제1 모니터링 결과에 대해 변경 처리를 수행하여, 상기 제2 장애물 데이터를 획득하고;
상기 제2 장애물 데이터를 상기 교통량 모니터링 시스템에 입력하여, 상기 교통량 모니터링 시스템이 출력한 상기 제2 모니터링 결과를 획득하고 교통량 모니터링 시스템의 테스트 장치.
적어도 하나의 프로세서; 및
상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리;를 포함하고, 여기서,
상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 명령이 저장되고, 상기 명령이 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1항 내지 제9항 중 임의의 한 항에 따른 방법을 수행할 수 있도록 하는 전자 기기.
컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 있어서,
상기 컴퓨터 명령은 컴퓨터가 제1항 내지 제9항 중 임의의 한 항에 따른 방법을 수행하도록 하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체.
컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
상기 컴퓨터 프로그램 중의 명령이 프로세서에 의해 실행될 때, 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램.