[发明专利]场景处理方法、装置、设备、存储介质以及产品

说明书

本公开公开了场景处理方法、装置、设备、存储介质以及产品，涉及自动驾驶以及智能交通等领域。具体实现方案为：基于场景集的目标压缩系数和所述场景集中每个场景的重要性程度值，确定出每个所述场景被采样的概率；基于每个所述场景被采样的概率，对所述场景集进行采样，以实现对所述场景集的压缩。提高了采样多样性，实现了处理效率、采样多样性和全面性的平衡。

技术领域

本公开涉及数据处理领域，尤其涉及自动驾驶以及智能交通等领域。

背景技术

无人车，也即自动驾驶车辆，是在大数据的基础上进行的自动驾驶控制，可以应对各种场景。为了控制准确，需要对车辆覆盖的各种场景进行测试。从车辆测试覆盖的角度考虑，测试的场景越多覆盖越全面。但是随着场景数量级的上升，面对海量场景，做一次全量测试的周期和资源需求就会显著增加，因此从实际使用的角度出发，可以在满足一定覆盖率的情况下尽可能减少资源事件消耗。传统的测试方案中，一般会对海量场景采用一定比例的随机、均匀采样进行测试，以保持与原始样本分布一致。该方案虽然能够实现海量场景的压缩效果，但是该方案的明显缺点是，在保持样本整体分布不变的情况下，均匀采样导致样本多样性下降，尤其是占比较低的低频率场景(即不常见场景)会因为稀疏采样导致丢失，因此会引起测试覆盖不充分，进而引起漏测风险。

发明内容

本公开提供了一种场景处理方法、装置、设备、存储介质以及产品。

根据本公开的一方面，提供了一种场景处理方法，包括：

基于场景集的目标压缩系数和所述场景集中每个场景的重要性程度值，确定出每个所述场景被采样的概率；

基于每个所述场景被采样的概率，对所述场景集进行采样。

根据本公开的另一方面，提供了一种场景处理装置，包括：

第一确定模块，用于基于场景集的目标压缩系数和所述场景集中每个场景的重要性程度值，确定出每个所述场景被采样的概率；

场景采样模块，用于基于每个所述场景被采样的概率，对所述场景集进行采样。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开任一实施例中的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行本公开任一实施例中的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开任一实施例中的方法。

根据本公开的技术提高了采样多样性，实现了处理效率、采样多样性和全面性的平衡。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开第一实施例的场景处理方法的示意图；

图2是根据本公开第二实施例的场景处理方法的示意图；

图3是根据本公开第二实施例的事件频率时序图；

图4是根据本公开第二实施例的信息熵时序图；

图5是根据本公开第三实施例的场景处理方法的示意图；