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文檔簡介

場景分析挖掘技術主講人：王麗娜杭州科技職業(yè)技術學院1.場景分析挖掘技術的背景和意義通常需要從現(xiàn)實的日常交通場景中甄別出具有典型性或者普遍性的場景，加入到場景庫中，對自動駕駛汽車進行測試。比如需要從紛繁的交通信息中分離出交通事故或者潛在交通隱患的場景，或者自然駕駛狀態(tài)下的典型場景等。當獲取到了上述典型性的場景后，就需要用有效的數(shù)學分析方法去歸類、擴充、優(yōu)化這些場景，這些都需要通過數(shù)據(jù)挖掘技術來實現(xiàn)。比如，需要用特定的方法來對這些場景的等級或者覆蓋率進行分析，以及對這些場景中的車輛或者行人等特征進行提取挖掘。2.場景分析挖掘技術的4個步驟場景分析挖掘技術由4個步驟構成：（1）場景理解（2）特征提?。?）場景聚類（4）場景生成2（1）場景理解圖1基于視覺的場景理解效果示例（圖片來源:網(wǎng)絡圖片）（/s/20190510A0MSJI00?refer=spider）圖2基于機器學習的圖像場景理解任務（圖片來源:《自動駕駛測試場景技術發(fā)展與應用》教材）圖像理解是場景理解的重要組成部分。如圖2-所示，是基于機器學習的圖像場景理解.2（2）特征提取特征提取是在場景理解的基礎上進行，即對場景的動靜態(tài)元素描述參數(shù)化、數(shù)值化，以便場景的進一步應用。2（3）場景聚類圖3基于分層的聚類算法流程（圖片來源：現(xiàn)代計算機期刊《自動駕駛仿真測試場景庫構建研究》論文，作者：曾德松、高琛等）

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