自动驾驶系统风险评估 - 特征提取
1. 特征提取配置
传感器类型:
摄像头
雷达
激光雷达
特征提取算法:
轮廓提取
Haar特征
HOG特征
灰度共生矩阵(纹理特征)
SIFT
FAST
ORB
算法参数:
提取特征
2. 测试数据
测试数据输入 (图像文件路径/雷达数据JSON):
3. 特征提取结果展示
4. SQL查询示例
点击按钮执行SQL查询,查看特征提取相关数据。
查询TC001特征
平均提取时间
特征提取错误风险事件
5. 测试案例执行
选择测试案例执行,模拟不同的测试场景。
选择测试案例
TC001: 正常场景,提取车辆轮廓
TC002: 弱光照场景,提取行人特征
TC003: 雨天场景,提取交通标志
TC004: 实时性测试,连续提取多个目标特征
TC005: 雷达数据,提取目标距离速度角度
TC006: 激光雷达点云数据,提取环境几何特征
TC007: 异常数据测试,损坏的图像
TC008: 大数据量测试,一次性上传多个数据文件
TC009: 特征展示测试,可视化显示特征提取结果
TC010: 传感器融合错误
TC011: 用户自定义特征,提取汽车纹理特征
TC012: 大批量图像数据,提取道路边缘特征
TC013: 特征融合测试
TC014: 异常图像处理
运行测试案例
6. 性能监控
显示CPU、内存等资源使用情况。
CPU使用率:
--
% 内存占用率:
--
% GPU使用率:
--
%
7. 风险事件
显示与特征提取相关的风险事件。