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基于复杂气象数字-物理融合模拟的智能汽车相机在环测试
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作者 朱冰 黄殷梓 +3 位作者 赵健 张培兴 高质桐 薛经纬 《汽车工程》 北大核心 2025年第7期1335-1343,共9页
测试相机在复杂气象场景下的性能对提高智能汽车环境适应性具有重要意义。然而,利用数字仿真软件对相机进行测试时存在图像拟真度差的问题,而物理实景测试存在测试成本高、周期长且场景难以精准可控复现的缺点。对此,本文提出一种基于... 测试相机在复杂气象场景下的性能对提高智能汽车环境适应性具有重要意义。然而,利用数字仿真软件对相机进行测试时存在图像拟真度差的问题,而物理实景测试存在测试成本高、周期长且场景难以精准可控复现的缺点。对此,本文提出一种基于复杂气象数字-物理融合模拟的智能汽车相机在环测试方法,将相机硬件嵌入到数字仿真目标物与物理复杂气象实体共同构成的虚实融合测试环境中对智能汽车相机进行测试。首先,设计并构建复杂气象数字-物理融合模拟相机在环测试平台;其次,从像素级、特征级和结果级3个层级建立面向相机在环测试平台的多层级拟真度评价方法;结果表明,在雨、雾和光照等复杂气象场景的测试中本文提出的相机在环测试方法能够模拟的图像结构最小相似性和峰值信噪比分别为0.5711和27.9911 dB,所能够保留目标物体的轮廓信息与真实环境相比最大差距为88像素。在测试目标识别和测距功能时,最大结果差异分别为10.10%和13.39%。多层级拟真度评价结果表明,该测试方法在同等场景条件下优于纯数字仿真方法;相较于物理实景测试,该测试方法具有测试成本低、效率高以及复杂气象场景参数精准可控等优势。 展开更多
关键词 智能汽车 相机在环测试 复杂气象数字-物理融合模拟 多层级拟真度评价
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