[发明专利]一种基于智能交通模型正确性的蜕变测试方法在审
申请号: | 202010712772.3 | 申请日: | 2020-07-23 |
公开(公告)号: | CN111858347A | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
发明(设计)人: | 陈振宇;常家鑫;夏志龙 | 申请(专利权)人: | 深圳慕智科技有限公司 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08 |
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地址: | 518057 广东省深圳市南山区粤海街道高*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 智能 交通 模型 正确性 蜕变 测试 方法 | ||
1.一种基于智能交通模型稳定性的蜕变测试方法,其特征在于,根据蜕变关系生成测试样本,从多个方面对智能交通模型进行正确性测试,得出最终测试结果,包含几个功能步骤:
(1)原始测试用例获取:原始测试用例的生成是蜕变测试过程中的一个重要环节首先,使用其他测试用例生成策略如特殊值选取、随机值选取和迭代测试等方法为待测程序生成原始测试用例,判断这些原始用例是否均通过测试,若这些原始用例均通过测试,则将为待测模型构造一组蜕变关系,
(2)基于非等价蜕变关系构建测试样本生成:首先从智能交通领域知识中获取非等价蜕变关系,通过ConditionalGAN 学习条件生成模型,根据指定的条件生成另外的“组件”,最后将其与原始图片融合,形成新的非等价蜕变关系图,
(3)基于等价蜕变关系的测试样本生成:智能交通领域知识中获取等价蜕变关系,对自动驾驶测试样本图像流进行修改,按照时序蜕变关系,对当前图像进行修改、选择和组合,检测自动驾驶汽车系统的反应是否满足预期时序要求,
(4)获取测试结果,判断两种测试用例的输出是否满足相应的蜕变关系。
2.根据权利要求1中的一种基于智能交通模型稳定性的蜕变测试方法,其特征是,基于非等价蜕变关系构建测试样本生成方法,首先从智能交通领域知识中获取非等价蜕变关系MRineq,通过采样获取带有标记的场景数据集𝑇,通过Unet 网络学习语义分割模型, 自动分割需要进行非等价蜕变的“组件” ,然后通过CondiotnalGAN 学习条件生成模型,根据指定的条件生成另外的“组件”,最后将新生成的“组件”组合到原始图片中,形成新的非等价蜕变关系图。
3.根据权利要求1中的一种基于智能交通模型稳定性的蜕变测试方法,其特征在于,基于等价蜕变关系的测试样本生成方法,从智能交通领域知识中获取等价蜕变关系MReq,通过采样获取两类场景图片𝑇1, 𝑇2,其中𝑇1为普通场景样本集,𝑇2满足等价蜕变关系MReq的样本集,通过CycleGAN 网络对上述两类场景进行学习训练,得到满足要求的生成器𝐺MReq,一个新的场景样本𝑇𝑛𝑒𝑤,通过𝐺MReq将其变成满足等价蜕变关系MReq的样本𝐺MReq (𝑇𝑛𝑒𝑤)。
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