自动驾驶 GAN 数据增强监控平台

平台功能入口

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• 统计分析
• 自动化数据质量评估系统

##实施数据##：应用场景数据测试

一、测试目标

1. **数据完整性：** 验证各模块的数据流转是否完整，确保数据不丢失、不篡改。

2. **数据准确性：** 验证各模块的数据处理是否正确，确保数据符合预期格式和范围。

3. **性能效率：** 验证各模块的数据处理速度是否满足要求，确保系统响应及时。

4. **功能正确性：** 验证各模块的功能是否正确实现，例如数据采集、GAN 生成、模型训练、报告生成等。

5. **异常处理：** 验证系统在各种异常情况下的处理能力，例如数据缺失、格式错误、网络中断等。

6. **安全性：** 验证系统的数据访问权限控制是否严格，确保数据安全。

7. **用户体验：** 验证界面显示是否友好，操作是否便捷。

二、测试数据类型及来源

1. **外部数据（External Data）：**

• **公开数据集：** Cityscapes、KITTI、BDD100K等，用于GAN模型预训练和初步验证。
• **地图数据：** 高精度地图数据，包括道路结构、交通标志、交通信号灯等信息，用于场景模拟和数据标注。
• **天气数据：** 历史天气数据和实时天气数据，用于模拟不同的天气条件。

2. **采集数据（Collected Data）：**

• **实车采集数据：** 从自动驾驶测试车辆采集的摄像头图像、激光雷达点云、毫米波雷达数据、IMU数据等。
• **仿真平台数据：** 使用Carla、LGSVL等仿真平台生成的数据，包括各种场景、天气条件、光照条件下的传感器数据。

3. **业务数据（Business Data）：**

• **标注数据：** 对采集数据进行人工或自动标注，包括目标检测框、语义分割、深度估计、场景描述等。
• **GAN生成数据：** 使用GAN模型生成的Corner Case场景数据，例如暴雨、浓雾、逆光、行人突然出现等。
• **模型训练数据：** 用于训练感知系统模型的真实世界数据和合成数据。
• **模型验证数据：** 用于评估感知系统模型性能的真实世界数据和合成数据。
• **模型评估指标数据：** 评估模型在不同场景下的性能指标，例如mAP、IoU、RMSE等。
• **用户行为数据：** 用户在平台上的操作记录，例如数据下载、上传、标注、模型训练、验证、报告生成等。
• **财务数据：** 平台的收入、支出、利润等财务数据。

三、各功能模块测试数据需求

功能模块	测试数据类型	测试数据示例	测试重点
数据采集与管理	实车采集数据、仿真平台数据、公开数据集	摄像头图像(1920x1080, JPEG)、激光雷达点云(100k points, PCD)、毫米波雷达数据(CSV)、Cityscapes数据集(JSON annotation)	数据格式兼容性、数据清洗有效性、数据存储性能、数据标注准确性、数据访问权限控制
GAN数据生成	清洗后的真实世界数据、GAN模型参数	清洗后的摄像头图像(256x256, JPEG)、Conditional GAN模型(PyTorch)、StyleGAN模型(TensorFlow)、暴雨强度参数(0.8)、雾气浓度参数(0.5)	GAN模型训练速度、生成图像质量(FID, IS)、Corner Case场景多样性、数据生成效率、数据存储容量
模型训练与验证	模型训练数据(真实世界数据+合成数据+标注数据)、模型验证数据(真实世界数据+标注数据)、模型参数	YOLOv5模型(PyTorch)、SSD模型(TensorFlow)、目标检测标注数据(JSON)、语义分割标注数据(PNG)、学习率(0.001)、Batch Size(32)、训练轮数(100)	模型训练时间、模型验证精度(mAP, IoU)、模型泛化能力、模型参数调整有效性、硬件资源利用率(GPU, CPU, 内存)
云服务与API	用户请求(生成特定场景的数据、训练特定模型)、模型参数、数据存储路径	生成1000张暴雨场景数据(类别:车辆)、训练YOLOv5模型(数据集:自定义数据集)、数据存储路径(/data/gan_generated_images/)	API接口稳定性、API调用速度、并发访问能力、数据传输安全性、资源分配策略
结果分析与报告生成	模型评估指标数据(mAP, Precision, Recall)、用户行为数据(数据下载次数, 模型训练次数)、数据质量报告、模型性能报告、Corner Case场景分析报告	各个类别的mAP值(0.8, 0.7, 0.6)、数据下载次数(1000)、模型训练次数(500)、数据缺失率(0.01)、标注错误率(0.02)、生成报告请求(JSON)	数据分析准确性、报告生成速度、报告内容完整性、报告格式规范性、数据可视化效果
界面显示与交互	核心指标数据、图表数据、筛选条件、告警信息、GAN数据溯源信息、用户反馈信息、安全审计日志	潜在事故率(0.005, 风险等级:中)、事故率趋势图(时间序列数据)、场景类型(暴雨, 雾天)、Wasserstein距离超阈值(告警)、GAN版本(v2.0)、生成时间(2023-12-31 10:00:00)、用户评论(GAN生成的雨天场景非常逼真)、用户操作日志(用户admin访问了GAN数据)	界面元素正确显示、数据实时更新、筛选功能正常工作、告警信息及时显示、数据溯源信息准确、用户反馈信息有效、安全审计日志完整

四、测试用例设计示例

1. 数据采集与管理模块

• 测试用例ID： TC_DC_001
• 测试场景： 采集实车采集的摄像头图像数据
• 测试数据： 摄像头图像数据(1920x1080, JPEG, 30fps, 1000张)
• 测试步骤：
  • 1. 将摄像头图像数据上传到数据采集模块。
  • 2. 验证数据是否成功上传。
  • 3. 验证数据格式是否正确。
  • 4. 验证数据是否被正确存储。
• 预期结果：
  • 1. 数据成功上传。
  • 2. 数据格式正确(JPEG)。
  • 3. 数据被正确存储在指定目录下。
• 优先级： 高

2. GAN数据生成模块

• 测试用例ID： TC_GAN_001
• 测试场景： 使用Conditional GAN生成暴雨场景数据
• 测试数据： 清洗后的摄像头图像数据(256x256, JPEG, 1000张)、Conditional GAN模型、暴雨强度参数(0.8)
• 测试步骤：
  • 1. 将清洗后的摄像头图像数据作为输入。
  • 2. 设置暴雨强度参数为0.8。
  • 3. 运行GAN数据生成模块。
  • 4. 验证是否成功生成1000张暴雨场景数据。
  • 5. 验证生成的数据格式是否正确(JPEG)。
  • 6. 验证生成的数据是否具有暴雨特征。
• 预期结果：
  • 1. 成功生成1000张暴雨场景数据。
  • 2. 数据格式正确(JPEG)。
  • 3. 生成的数据具有明显的暴雨特征。
• 优先级： 高

3. 模型训练与验证模块

• 测试用例ID： TC_MT_001
• 测试场景： 使用YOLOv5模型进行目标检测训练
• 测试数据： 真实世界数据(1000张摄像头图像)、GAN生成数据(1000张暴雨场景图像)、目标检测标注数据(JSON)、YOLOv5模型
• 测试步骤：
  • 1. 将真实世界数据、GAN生成数据和目标检测标注数据作为输入。
  • 2. 选择YOLOv5模型。
  • 3. 设置训练轮数为100。
  • 4. 运行模型训练模块。
  • 5. 验证模型是否成功训练。
  • 6. 验证模型在验证集上的mAP值。
• 预期结果：
  • 1. 模型成功训练。
  • 2. 模型在验证集上的mAP值大于0.7。
• 优先级： 高

4. 云服务与API模块

• 测试用例ID： TC_API_001
• 测试场景： 用户请求生成特定场景的数据
• 测试数据： 用户请求(生成1000张暴雨场景数据, 类别:车辆)、API Key
• 测试步骤：
  • 1. 发送API请求，请求生成1000张暴雨场景数据，类别为车辆。
  • 2. 验证API请求是否成功。
  • 3. 验证是否成功生成1000张暴雨场景数据。
  • 4. 验证生成的数据格式是否正确(JPEG)。
• 预期结果：
  • 1. API请求成功。
  • 2. 成功生成1000张暴雨场景数据。
  • 3. 数据格式正确(JPEG)。
• 优先级： 高

5. 结果分析与报告生成模块

• 测试用例ID： TC_RA_001
• 测试场景： 生成模型性能报告
• 测试数据： 模型评估指标数据(各个类别的mAP, 精度, 召回率)
• 测试步骤：
  • 1. 输入模型评估指标数据。
  • 2. 运行报告生成模块。
  • 3. 验证是否成功生成模型性能报告。
  • 4. 验证报告内容是否完整。
  • 5. 验证报告格式是否正确。
• 预期结果：
  • 1. 成功生成模型性能报告。
  • 2. 报告内容完整，包括各个类别的mAP, 精度, 召回率等。
  • 3. 报告格式正确(PDF, HTML)。
• 优先级： 高

6. 界面显示与交互模块

• 测试用例ID： TC_UI_001
• 测试场景： 显示核心指标卡片
• 测试数据： 潜在事故率(0.005, 风险等级:中)、事故率趋势图(时间序列数据)
• 测试步骤：
  • 1. 加载核心指标数据。
  • 2. 验证界面是否显示核心指标卡片。
  • 3. 验证核心指标值是否正确显示。
  • 4. 验证风险等级颜色是否正确显示。
  • 5. 验证事故率趋势图是否正确显示。
• 预期结果：
  • 1. 界面显示核心指标卡片。
  • 2. 潜在事故率正确显示(0.005)。
  • 3. 风险等级颜色正确显示(黄色)。
  • 4. 事故率趋势图正确显示。
• 优先级： 高

五、数据准备与管理

1. **建立数据仓库：** 构建一个统一的数据仓库，用于存储和管理各种类型的测试数据。

2. **数据版本控制：** 对测试数据进行版本控制，方便回溯和管理。

3. **数据脱敏处理：** 对涉及隐私敏感信息的数据进行脱敏处理，确保数据安全。

4. **数据质量检查：** 对测试数据进行质量检查，确保数据准确性和完整性。

5. **自动化测试脚本：** 编写自动化测试脚本，自动执行测试用例并生成测试报告。

六、测试环境

1. **硬件环境：**

• 服务器：CPU(Intel Xeon), GPU(NVIDIA Tesla), 内存(64GB), 硬盘(1TB)
• 客户端：PC, 浏览器

2. **软件环境：**

• 操作系统：Linux
• 数据库：MySQL, MongoDB
• 编程语言：Python, JavaScript
• 深度学习框架：PyTorch, TensorFlow
• 仿真平台：Carla, LGSVL

3. **网络环境：**

• 高速稳定的网络连接

七、测试流程

1. **需求分析：** 明确各功能模块的测试需求。

2. **测试设计：** 设计测试用例，包括测试场景、测试数据、测试步骤、预期结果。

3. **数据准备：** 准备测试数据，并进行质量检查。

4. **环境搭建：** 搭建测试环境，包括硬件环境、软件环境、网络环境。

5. **测试执行：** 执行测试用例，并记录测试结果。

6. **问题跟踪：** 对发现的问题进行跟踪和修复。

7. **报告生成：** 生成测试报告，包括测试结果、问题列表、测试结论。

八、总结

这个应用场景数据测试方案，涵盖了外部数据、采集数据、业务数据等各种类型的数据，并细化到每个功能模块的测试数据需求，力求全面验证“自动驾驶感知系统鲁棒性增强及验证平台”的各项功能。通过严格的测试，可以确保系统的安全性、可靠性、性能和用户体验，为L4/L5自动驾驶的商业化落地提供有力支撑。