路侧数据质量测试平台

一、总体功能描述

其中包含项目管理、配置管理、计划管理以及测试报告管理功能。项目管理用来管理整体测试项目场景。
配置管理用来管理所有场景下的阈值参数。测试计划管理用来管理整体测试任务。测试报告管理用来管理
整体测试输出的报告结果。将项目、配置、计划和报告加以关联,通过平台化的方式实现数据质量检测的目的,
达到自动化数据分析,大量提升人力手动分析数据的时间,并以平台化的方式更加直观通用,可维护性更高。

二、平台功能介绍

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三、核心业务流程图

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四、系统架构图

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五、软件功能介绍

1、配置参数管理

	包含项目名称、场景名称、数据质量分析的性能指标的阈值配置字段。以列表方式展示,可根据项目名称和
	场景名称进行筛选。可对配置做新增、修改、删除操作。

配置参数列表:
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新增/编辑配置:
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删除配置:
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2、项目管理

包含项目名称、场景名称、杆号、创建时间、修改时间字段。以列表方式展示,可根据项目名称、
场景名称、杆号进行筛选。可对项目做新增、修改、删除操作。
项目列表:
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新增项目:
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修改项目:
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3、测试计划管理

	包含计划名称、项目名称、场景名称、杆号、杆总数、成功、失败、执行状态、耗时、执行人、运行时间
	字段。以列表方式展示,可根据测试计划进行筛选。将测试计划与测试场景和配置参数进行关联执行,可
	对计划做新增、修改、删除、执行以及关联配置参数的操作。

测试计划列表:
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新增测试计划:
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删除测试计划:
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关联配置参数:
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4、测试报告管理

	包含项目名称、场景名称、杆号、运行结果、测试报告、运行时间字段。以列表方式展示,可根据项目名称
	、场景名称、杆IP进行筛选。以列表和图形化的方式对整体数据分析结果做展示。可对报告做查询详情、
	删除的操作。

测试报告列表:
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测试计划执行详情:
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测试报告详情:
双源结果统计列表:主要显示数据中的单双源信息以及相机雷达是否发生跳变
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航迹分析统计列表:主要显示性能指标总体统计结果,正常以及异常数据的数量。(包括航向角、ID最小跟踪距离是否合理、速度、两帧时间差、两帧间距)
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双源分析详情数据
主要展示日志数据中相对应的融合、相机、雷达ID对应列表,以更快的进行数据定位
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进入相应的轨迹图页面,悬停展示具体时间点的相应数据信息。以及相应工具栏工具,包含(保存图片、数据视图、转成柱形图等)
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进入动态轨迹界面,可查看具体车辆ID对应的动态历史回放轨迹
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异常数据详情
针对于不同性能指标展示出具体对应车辆在具体时间点的错误异常数据值,加快了问题定位
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淘宝购买链接:https://h5.m.taobao.com/awp/core/detail.htm?ft=t&id=773257274863

### 目标检测数据集的选择与下载 针对目标检测的任务需求,可以考虑以下几种常用的数据集以及其特点: #### 1. Kitti 数据集 Kitti 是自动驾驶领域最广泛使用的公开数据集之一,包含了丰富的场景信息。该数据集中不仅有摄像头捕获的图像数据,还有来自 Velodyne 激光雷达的点云数据[^2]。这些数据非常适合用于训练和测试基于多模态融合的目标检测算法。 - **获取方式**: 可通过官方网址 (http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/) 注册并申请访问权限。 - **适用范围**: 主要面向车辆、行人和其他常见交通参与者的检测任务。 #### 2. Waymo Open Dataset Waymo 提供了一个大规模开放驾驶环境数据集合,其中涵盖了多种天气条件下的复杂道状况记录。此数据集同样提供了高质量的时间同步视频帧序列及其对应的 LiDAR 扫描结果,有助于构建更鲁棒性的模型来应对实际应用中的挑战。 - **获取方式**: 访问 https://waymo.com/open/, 遵循指引完成注册流程即可免费获得资源链接地址。 #### 3. Argoverse Sensor Data & Labels v1.1 Argo AI 发布了一套包含密集标注的城市街道环境中移动对象轨迹预测所需的信息包——即所谓的“Sensor Data”。它特别强调长时间跨度内的动态变化捕捉能力,在评估长期行为模式方面具有独特优势。 - **获取方式**: 登录至 argoverse.org 并按照指示操作以解锁全部功能选项列表页面上的相关内容项。 #### 4. 自定义采集方案建议 如果上述公共可用源无法完全满足特定项目的要求,则可考虑自行部署类似 RS-Ruby-Lite 的设备来进行实地测量活动,并参照已知标准格式整理成结构化的样本库形式以便后续分析使用。这种方法虽然耗时较长但也能够确保最终产出成果更加贴近真实业务场景的需求特性 [^1]. ```python import os from urllib.request import urlretrieve def download_dataset(url, save_path): """Download dataset from given URL.""" if not os.path.exists(save_path): print(f"Downloading {url} to {save_path}") urlretrieve(url, save_path) else: print("File already exists.") # Example usage with KITTI dataset kitti_url = "http://www.cvlibs.net/download.php?file=data_object_image_2.zip" local_save_dir = "./datasets/" os.makedirs(local_save_dir, exist_ok=True) download_dataset(kitti_url, local_save_dir+"data_object_image_2.zip") ``` 以上脚本展示了如何自动化地从网络位置拉取指定压缩文档到本地存储目录下作为初始素材准备阶段的一部分工作内容展示例子而已并非完整解决方案实现版本代码片段仅供参考学习用途不得挪作他途! ---
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