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第622章 行人识别的准确率达到了设计目标


宋远翻了翻数据日志,找了十分钟之后点了点头:“确实,遮挡场景下的ID重分配次数多了接近一倍。”

“把匹配阈值调低一点,允许更多的特征相似度容忍,然后重新跑。”

上午的会开完之后,陈峰站在主控台前,屏幕上显示着激光雷达点云和摄像头图像融合后的场景。

行人和车辆都用不同颜色的框标了出来,框边上还有实时计算的置信度数值。

他盯着屏幕看了几分钟,然后指了指右上角几个标注了红色框的区域。

“行人检测的置信度还不够稳定,夜晚工况的漏检率偏高。”他转过来看着何晋,

“摄像头和毫米波雷达在晚上的检测准确率都会降低。

需要调整一下数据融合权重策略,在低光照条件下,毫米波雷达的数据权重应该提高一些。”

何晋走到主控台旁边,从侧面看了一会儿数据流。

“现在融合权重是等权重的,如果晚上把雷达权重拉高到六成,摄像头的视觉特征权重降到四成,但这样会损失一些细节分类的精度。”

“细节分类在晚上本来就不够可靠,先用雷达保证检出率,细节分类后面再加一级后处理补偿。

把代码改一下,权重参数做成动态的,根据环境光传感器的读数自动切换。”

陈峰一边说一边在主控台上调出融合策略的配置文件,在权重表里加了一个光照阈值判断的逻辑,

又修改了几行代码,重新配置了融合策略之后部署上去。

系统提示在他脑海里响了一下:

【优化传感器融合策略,提升目标检测精度,计算机技能熟练度+320!】

他顿了一下,又在夜间工况的感知参数里改了几处,把毫米波雷达的检测灵敏度拉高了一档,

同时把摄像头的曝光时间上限放宽了一些,防止低光照下图像过暗导致特征提取失败。

改完之后保存配置,重新跑了两个场景的测试。

【调整夜间工况感知参数,降低漏检率,计算机技能熟练度+350!】

下午三点五十,陈峰准时放下手里的东西,拿起车钥匙走了。

宋远看着他的背影消失在门口,低头看了一眼电脑上的时间,又看了一眼跑了一半的测试集,没说话。

小萌今天出来的时候没有画,手里拿了一张画了星星的纸片,中间贴着一颗亮晶晶的贴纸,

贴纸是银色的,上面还有细碎的反光涂层,在傍晚的光线下折出一点亮片。

“爸爸!今天老师教我们做手工,我做了一颗星星!”

她把纸片举到陈峰面前,贴纸正好迎着光,反射出几道细碎的光线。

陈峰接过来看了看:“那颗星星是你自己画的还是贴上去的?”

小萌指了指贴纸:“这个亮亮的星星是贴上去的,旁边的小星星是我自己画的。”

贴纸周围确实有几个歪歪扭扭用银色彩笔画的五角星,每一个角的长短都不一样,但是能看出来是星星的形状。

陈峰把那颗星星小心地折了一下,放进外套内侧口袋里,口袋拉链拉好。

“放在爸爸口袋里了。”

“那你要好好放着,不要弄丢了。”小萌认真地盯着他的口袋叮嘱了一句,就像平时陈峰叮嘱她把东西放好一样。

“不会丢的。”

晚上洗完澡,陈峰趴在床上,江映雪坐在旁边帮他按后背。

她的手掌从他肩膀往下推,沿着脊柱两侧的肌肉慢慢揉开。

他闭着眼,下巴搁在交叠的手臂上,声音带着困意:

“目标检测的精度已经提上来了,行人识别的准确率达到了设计目标,明天开始做决策规划模块。”

江映雪的手没有停,按了一会儿才说:

“家里那颗星星,我帮你收进书房抽屉了,和你那张贺卡放在一起。

等你忙完这阵子,我去买个合适的框子,把它裱起来。”

陈峰没有回头,声音闷在枕头里:“好。”

“那颗星星的纸片有点软,时间久了容易折坏,还是装框子保险。”

“你看着弄就行。”

她没再说话,手在他背上按了十来分钟,力道慢慢变轻了,最后收了手,在他旁边躺下来。

他翻了个身,侧躺着,她也侧过来对着他,两个人中间隔了一拳的距离。

她伸手把他额前搭下来的一缕头发拨开,什么都没说。

第三天早上的会上,陈峰站在主控台前,屏幕上显示着车辆在不同场景下的行为决策树和路径规划算法的流程图。

“决策规划模块的核心是让车辆在复杂的交通环境中做出正确的判断——

什么时候变道、什么时候超车、什么时候让行。”

他指着屏幕上的流程图,手指从最上面的感知输入一直划到底部的规划输出,

“规则逻辑处理常规工况,强化学习模型覆盖边界场景,两者协同工作。

今天的任务是规划算法的框架跑通。”

何晋看着屏幕上的流程图,手指在键盘上敲了几下调出了规则逻辑的细节。

“规则树现在覆盖了一百六十多个场景分支,剩下的那些边界情况交给强化学习模型去泛化。

但是奖励函数的设计怎么定?如果奖励函数偏重通行效率,模型可能倾向于激进的变道策略;

如果偏重舒适性,又可能在需要快速响应的时候动作太慢。”

陈峰调出奖励函数的设计文档,翻到中间那一页。

“奖励函数分了三个维度——安全性权重最高,占零点六;通行效率零点三;舒适性零点一。

安全性维度以碰撞时间的倒数为惩罚项,通行效率以平均速度为奖励项,舒适性以加加速度的绝对值作为惩罚项。

三个维度加权求和,权重比暂时不动,后面仿真跑起来之后再根据结果调。”

他说完在流程图旁边补充了几行注释,把奖励函数的计算公式写清楚,然后交给何晋去搭建模型框架。


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