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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利面向视觉感知算法的危险测试用例生成方法及相关设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116665174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310694282.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权面向视觉感知算法的危险测试用例生成方法及相关设备是由蒋拯民;李慧云;潘毅设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向视觉感知算法的危险测试用例生成方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向视觉感知算法的危险测试用例生成方法及相关设备，所述方法包括：获取自动驾驶汽车视觉传感器捕获的图像，清理和标记收集到的图像，根据无参考图像质量评估特征得到观测数据集；根据观测数据集，并融合领域知识，构建环境因子对于感知性能影响的因果结构图；从因果结构图中分离关键环境因素，定量计算各环境因素对视觉感知性能的影响程度；基于关键环境变量与视觉感知性能的因果关系的定性分析，以及因果效应的定量估计，提出挑战指数以批量生成面向感知的危险测试用例。本发明在因果关系挖掘、挑战指数度量、危险场景识别、搜索空间建模等多个方面具有显著的优势，更精确地评估和验证自动驾驶视觉算法在复杂环境下的性能。

本发明授权面向视觉感知算法的危险测试用例生成方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种面向视觉感知算法的危险测试用例生成方法，其特征在于，所述面向视觉感知算法的危险测试用例生成方法包括： 获取自动驾驶汽车视觉传感器捕获的图像，清理和标记收集到的图像，根据无参考图像质量评估特征得到观测数据集； 根据所述观测数据集，并融合领域知识，构建环境因子对于感知性能影响的因果结构图； 在所述因果结构图中获取关键环境因素，定量计算各环境因素对视觉感知性能的影响程度； 基于关键环境变量与视觉感知性能的因果关系的定性分析，以及因果效应的定量估计，基于挑战指数以批量生成面向感知的危险测试用例，具体包括： 定义挑战指数： 其中，是筛选之后多个关键环境影响因子之间的相对权重，反映不同环境因素对于感知结果的量化贡献；是关键环境因素的数量；是对应的的归一化因果效应，若施加干预，使得因果效应表示为，则： 其中，是环境节点可能的干预种类； 生成驾驶评分低于危险得分阈值的危险测试用例，被测自动驾驶感知算法在给定测试场景下的测试得分为： 其中，表示被测系统在该场景下的测试得分；是第个测试场景中被测系统的行驶路径占规划路径的百分比；对应于被测系统的违规惩罚项； 结合代理模型和因果知识来最大化获取函数，并将获取函数最大的测试参数组合作为一个测试用例，获取函数定义为： 其中，和分别是代理模型的预测驾驶评分和方差；表示代理模型预测的最低驾驶得分；是标准正态分布的概率密度函数；是定义的挑战指数；是候选测试用例与已探索测试用例之间的最小欧氏空间距离； 当前实验计数大于预先设置的搜索迭代次数时，批量生成面向感知的危险测试用例集。

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