[发明专利]一种面向智能交通软硬件数据准确性的评估方法

说明书

一种面向智能交通软硬件数据准确性的评估方法，其特征是通过对扰动测试样本集的执行过程进行底层软硬件运算的准确性评估，从而形成对具体待测场景下的软硬件质量的系统认识。本发明包括三个组成部分：软硬件异常信息捕获模块，软硬件运算准确性模块，软硬件运算精度准确性测试报告生成模块。本发明的输入为文本测试需求，基于用户需求进行特征提取，生成测试模板。本发明有以下有益效果：结合异常分析和精准性分析，能够发现并记录智能交通V2X底层软硬件运算过程中存在的异常信息，提高智能交通软硬件系统的可靠性。

技术领域

本发明属于软硬件测试领域，特别是涉及到智能交通底层软硬件运算准确性的测试。通过对扰动测试样本集的执行过程进行底层软硬件运算的准确性评估，从而形成对具体待测场景下的软硬件质量的系统认识。

背景技术

长期以来,数值计算作为一个专门的研究领域,在探讨误差积累与结果偏差的关系、寻求尽可能减少误差积累的数值算法等方面取得了许多重要的研究成果。近年来,为了解决软件规模与复杂性增加、难以人工进行数值稳定性分析等问题，一系列针对软件计算数值稳定性的自动化分析技术相继被提出。智能交通V2X包含了复杂的信息交互模式，包括V2V、V2I、V2P、V2N等。在每种模式下，都有一套复杂的软硬件协同处理方案，用于优化对应场景下的信息处理方式。如V2V下的图像、雷达数据处理的底层优化处理方案，以及V2I下的路况信息实时快速处理，V2P下的移动设备通信模块底层性能优化，以及V2N的云端计算模型底层计算优化等。可以说，不同场景下底层软硬件的优化处理过程，可以有效提高V2X系统的整体效率，是V2X系统有效运行的支柱。因此，确保底层软硬件执行的有效性与精准性是智能交通V2X测试任务的关键一环，是保证系统安全性与稳定性的必要因素。目前已有一批针对V2X场景软硬件的功能性测试研究，包括多场景下通信接口测试和道路实况下的设备协同有效性测试等。

然而，目前尚未有专门针对V2X多场景下底层软硬件执行结果精准性的评估方式，这将导致许多问题，一方面，随着应用场景交互复杂化和交互设备供应商多样化，同一场景下不同具体底层软硬件的差异带来了隐含的兼容性缺陷，可能引发系统异常，造成安全性问题；另一方面，底层软硬件的架构和优化差异，可能会造成不同程度的运算误差，随着误差在V2X系统数据流中的不断累积，可能会触发系统决策错误或决策偏差，从而埋下稳定性隐患。

本发明主要结合异常分析和精准性分析对底层软硬件优化方法的兼容性和准确性进行评估，从而形成对具体待测场景下的软硬件质量的系统认识。

发明内容

本发明要解决的问题是：在智能交通V2X的实际应用中，底层软硬件执行结果的精准性往往决定了整个系统的决策质量。本发明结合异常分析和精准性分析，能够发现并记录智能交通V2X底层软硬件运算过程中存在的异常信息。

本发明的技术方案为：一种面向智能交通软硬件数据准确性的评估方法，其特征是利用异常捕获机制追踪异常问题，以及利用差分思想分析软硬件运算精准性。该生成方法包含以下两个模块/步骤：

1)软硬件异常信息捕获：首先利用具体软硬件场景下的异常捕获机制对扰动数据集出发的异常问题进行追踪分析，比如DDR比特反转，硬件静电导致的数据错误情况，或者编解码导致的数据精度损失，数据传输造成的数据乱序，高温低压或者低温高压导致的软硬件不稳定等问题。本发明针对以上软硬件异常，将会设计统一的异常记录文件规范，包括异常来源，异常类型，异常产生的时间，异常的风险级别，以及影响的软硬件模块信息。异常来源分为硬件来源，软件来源，传输来源等，异常类型分为精度异常，数值异常，信息损失异常等。异常风险分为3个级别，低风险，警告风险，高风险级别。异常产生的时间以系统的绝对时间作为记录信息。异常影响模块标识实际运行过程中，产生警告无法继续运行的模块。数据误差捕获采用累积增加的方式进行，即同一套软硬件环境，持续运行一定时间，观察在这段时间的数据准确性。