(由于不能透露太多,我就大概介绍下我的工作)
今天,分析了两大情形的数据,以其中一种为例,介绍下我做的工作。
首先,算法部门方面会对录制好的视频进行算法回灌,整理出一份可能存在漏报和错报的数据,让我来进行分析漏报与错报数据,以及漏报与错报的原因,并整理好文档,提交给mentor反馈。我的工作,比如说:判断前后车的距离是否在安全范围内,我需要考虑groundtruth数据,雷达数据,左右车轮行驶轨迹趋势,几十帧范围内的车辆行驶轨迹等信息。groundtruth会标注出几种状态,比如说警告,注意,可忽略等状态。
我需要分析数据找出为什么会漏报,错报。比如说,若groundtruth标注正确,车辆行驶轨迹中可能会碰到某一辆车,我看这辆车是否被正确框出,对应的切片视频软件中的数据是否异常,计算下速度是否在允许范围内,看看有没有存在因关键目标选错而导致错报的情况。
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今天又分析了一种情况的数据
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分析:比如低头1.5s内不提示疲劳驾驶,1.5s后提示疲劳驾驶,结合帧率,时间搓,等信息来分析,是否此测试用例成功,其实这也是执行测试用例的工作
本文介绍了作为人工智能算法标注工程师的具体工作流程,包括分析漏报与错报数据、检查目标检测准确性及评估疲劳驾驶测试用例的有效性。
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