自动驾驶GAN数据增强可控性评估

应用场景数据

1. 外部数据

公开数据集： Cityscapes, KITTI, Mapillary Vistas
天气数据： OpenWeatherMap, AccuWeather (实时和历史天气信息)
交通数据： Google Maps API, Baidu Maps API (实时和历史交通流量)
地图数据： OpenStreetMap, HD Maps vendors (高精地图)
法规数据： 不同国家和地区的交通法规

2. 采集数据

传感器数据：
  • 摄像头图像 (JPEG, PNG, RAW)
  • 激光雷达点云 (PCD, LAS)
  • 毫米波雷达数据 (CSV, binary)
  • GPS/IMU数据 (NMEA, binary)
车辆状态数据： 速度、加速度、转向角度、刹车状态等
环境数据： 温度、湿度、光照强度、噪声水平等
驾驶员行为数据： 视线方向、操作习惯、反应时间等 (需注意隐私保护)

3. 业务数据（合成数据）

GAN生成数据：
  • 极端天气场景：暴雨、浓雾、暴雪、沙尘暴等
  • 恶劣光照场景：逆光、强光、弱光、夜间等
  • 复杂交通场景：拥堵、事故、行人乱穿马路、非机动车混行等
  • 传感器故障场景：摄像头遮挡、雷达干扰、传感器失效等
  • 不规则物体：散落的杂物、掉落的树枝，突然出现的动物等
仿真数据： Carla, LGSVL等仿真平台生成的数据
标注数据：
  • 目标检测框：车辆、行人、交通标志、交通信号灯
  • 语义分割：道路、车道线、建筑物、植被
  • 深度估计：场景中每个像素点的深度信息
  • 场景描述：例如：“暴雨天气，路面湿滑，行人撑伞行走”
  • 数据质量评估：标注一致性、标注准确率

测试数据选择和使用

单元测试： 小规模合成数据或真实数据片段
集成测试： 中等规模混合数据（真实数据+合成数据）
系统测试： 大规模混合数据，模拟真实世界场景
回归测试： 历史测试数据
压力测试： 大量随机生成的数据
安全测试： 恶意数据

应用场景数据测试用例设计

1. 数据采集与管理模块

测试用例：
  • 验证能否从不同数据源正确采集数据
  • 验证数据清洗规则是否生效
  • 验证数据标注工具是否易用，标注效率是否满足要求
  • 验证数据存储和索引是否高效
测试数据： 包含各种传感器数据、车辆状态数据、环境数据，以及各种数据质量问题（缺失值、异常值、重复值）。

2. GAN数据生成模块

测试用例：
  • 验证GAN模型能否生成高质量的Corner Case场景数据
  • 验证能否通过调整GAN模型的参数，控制生成数据的属性（天气条件、光照条件、交通状况）
  • 验证生成数据的多样性和真实性
测试数据： 真实世界数据、GAN模型参数、生成数据的评估指标（FID, IS）。

3. 模型训练与验证模块

测试用例：
  • 验证模型能否正确加载和处理训练数据
  • 验证模型能否收敛，训练效果是否满足要求
  • 验证模型在验证数据集上的性能指标是否满足要求
  • 验证模型在不同场景下的泛化能力
测试数据： 训练数据集、验证数据集、模型参数、评估指标。

4. 云服务与API模块

测试用例：
  • 验证API接口的可用性和稳定性
  • 验证API接口的性能（响应时间、吞吐量）
  • 验证云服务的计费和权限控制是否正确
测试数据： API请求参数、用户身份信息、资源访问权限。

5. 结果分析与报告生成模块

测试用例：
  • 验证能否正确解析模型评估指标数据
  • 验证能否生成各种类型的报告（模型性能报告、数据质量报告）
  • 验证报告的格式和内容是否正确
测试数据： 模型评估指标数据、用户行为数据。
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功能点入口

功能点入口列表：