一种目标分类算法准确度的测试方法、装置、系统和介质与流程

1.本发明实施例涉及计算机技术及通信领域，尤其涉及一种目标分类算法准确度的测试方法、装置、系统和介质。


背景技术：

2.v2x(vehicle to x，车对外界)预警过程从算法中可以分为两个重要阶段：目标分类和危险判断。主车首先需要基于v2x通信远车传输的位置及驾驶行为相关信息，对目标车辆进行相对主车的位置判断，也就是目标分类。如果主车对远车的目标分类判断不准确，会导致的预警误触发或不触发。当前v2x实车测试过程中，目标分类算法的准确程度没有充分的保证时会极大程度影响测试效率。


技术实现要素：

3.本发明实施例提供一种目标分类算法准确度的测试方法、装置、系统和介质，以实现对目标分类算法的准确度进行判断。
4.第一方面，本发明实施例提供了一种目标分类算法准确度的测试方法，该方法由服务器执行，所述方法包括：
5.获取第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置、第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据；所述算法相对位置通过基于目标分类算法，根据所述第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定；
6.基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置；
7.根据所述标准相对位置和所述算法相对位置，确定目标分类算法准确度。
8.第二方面，本发明实施例还提供了一种目标分类算法准确度的测试方法，该方法由第一车辆执行，所述方法包括：
9.基于目标分类算法，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置；
10.向服务器发送所述第一车辆运动行为数据、第二车辆运动行为数据和算法相对位置，由服务器执行如下：基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置；根据所述标准相对位置和所述算法相对位置，确定目标分类算法准确度。
11.第三方面，本发明实施例还提供了一种目标分类算法准确度的测试装置，该装置由服务器执行，所述装置包括：
12.车辆信息获取模块，用于获取第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置、第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据；所述算法相对位置通过基于目标分类算法，根据所述第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定；
13.标准相对位置确定模块，用于基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二
车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置；
14.准确度确定模块，用于根据所述标准相对位置和所述算法相对位置，确定目标分类算法准确度。
15.第四方面，本发明实施例还提供了一种目标分类算法准确度的测试装置，该装置由第一车辆执行，所述装置包括：
16.算法相对位置确定模块，用于基于目标分类算法，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置；
17.车辆信息发送模块，用于向服务器发送所述第一车辆运动行为数据、第二车辆运动行为数据和算法相对位置，由服务器执行如下：基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置；根据所述标准相对位置和所述算法相对位置，确定目标分类算法准确度。
18.第五方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
19.一个或多个处理器；
20.存储装置，用于存储一个或多个程序，
21.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任一实施例所述的目标分类算法准确度的测试方法。
22.第六方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任一实施例所述的目标分类算法准确度的测试方法。
23.本发明实施例通过获取第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置，同时基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置，通过对比标准相对位置和算法相对位置，确定目标分类算法准确度，可以快速对目标分类算法的精确度进行测试验证，便于开发优化目标算法，减少实车测试过程中由于目标分类算法不准确导致的预警失败，提高测试效率。
附图说明
24.图1为本发明实施例一提供的一种目标分类算法准确度的测试方法的流程图；
25.图2为本发明实施例二提供的一种目标分类算法准确度的测试方法的流程图；
26.图3为本发明实施例三提供的一种目标分类算法准确度的测试方法的流程图；
27.图4为本发明实施例四所提供的一种目标分类算法准确度的测试装置的结构示意图；
28.图5为本发明实施例五所提供的一种目标分类算法准确度的测试装置的结构示意图；
29.图6为本发明实施例六提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
30.下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
31.实施例一
32.图1为本发明实施例一提供的一种目标分类算法准确度的测试方法的流程图，本实施例可适用于v2x实车测试目标分类算法准确度的情况，该方法可以由目标分类算法准确度的测试装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式来实现。该装置可配置于服务器和/或车载控制器中。该方法由服务器执行，该方法具体包括：
33.s110、获取第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置、第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据。
34.其中，第一车辆和第二车辆均为能够实现v2x技术的车辆。算法相对位置是指目标分类算法确定的第一车辆和第二车辆之间的相对位置。算法相对位置通过基于目标分类算法，根据所述第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定。第一车辆和第二车辆中至少有一个车辆能实现目标分类算法。第一车辆运动行为数据是指第一车辆在行驶过程中的运动行为数据，其中至少包括第一车辆时间戳、第一车辆位置信息、第一车辆航向角和第一车辆身份标识等数据。第一车辆时间戳是指第一车辆触发目标分类算法的时间。第一车辆位置信息是指第一车辆所在的经纬度。第一车辆航向角是指车辆的纵轴与地球北极之间夹角。第二车辆运动行为数据是指第二车辆在行驶过程中的运动行为数据，其中至少包括第二车辆时间戳、第二车辆位置信息、第二车辆航向角和第二车辆身份标识等数据。第一车辆的运动行为数据和第二车辆的运动行为数据可以通过t-box(telematics box，远程信息处理器)实时打印的log(日志)信息中获取。
35.具体的，测试开始后，当第一车辆检测到第二车辆时，触发第一车辆上的目标分类算法。此时第一车辆通过v2x技术获取第二车辆运动行为数据，同时第一车辆上的t-box通过车载单元向服务器实时发送第一车辆的log信息。服务器从第一车辆的log信息中获取第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置、第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据等信息。同样的，第二车辆可以实现与第一车辆相同的功能，也就是，测试开始后，当第二车辆检测到第一车辆时，触发第二车辆上的目标分类算法。此时第二车辆通过v2x技术获取第一车辆运动行为数据，同时第二车辆上的t-box通过车载单元向服务器实时发送第二车辆的log信息。服务器从第二车辆的log信息中获取第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置、第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据等信息。
36.进一步的，测试开始后，当第一车辆检测到第二车辆时，第一车辆获取第一车辆运动行为数据和第二车辆通过v2x技术发送的第二车辆运动行为数据，并根据第一车辆运动行为数据中的航向角和第二车辆运动行为数据中的航向角判断第二车辆是否有可能会威胁到第一车辆的行驶安全，若可能，则触发目标分类算法，否则不触发目标分类算法。同样的，第二车辆可实现与第一车辆同样的功能。
37.s120、基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置。
38.其中，标准相对位置是指通过高精地图确定的第一车辆和第二车辆之间的相对位置。高精地图根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定标准相对位置。
39.具体的，服务器中存储有高精地图，服务器在接收到第一车辆或第二车辆发送的log信息后，对log信息进行解析和存储。服务端从解析后的log信息中提取出第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据，依据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据
在高精地图中打点，根据高精地图上打点的位置再次判断第一车辆和第二车辆之间的相对位置，并作为标准相对位置。
40.s130、根据所述标准相对位置和所述算法相对位置，确定目标分类算法准确度。
41.目标分类算法准确度是指目标分类算法对数据处理的准确程度。目标分类算法准确度可以通过算法相对位置进行判断，可以理解为，通过比较标准相对位置和算法相对位置，根据算法相对位置与标准相对位置之间的差距，确定算法相对位置是否准确，进而确定目标分类算法准确度。
42.进一步的，根据所述标准相对位置和所述算法相对位置，确定目标分类算法准确度，包括：比较所述标准相对位置和所述算法相对位置是否一致；若一致，则确定所述标准相对位置和所述算法相对位置所属的测试记录中目标分类算法准确；否则，确定标准相对位置和所述算法相对位置所属的测试记录中目标分类算法错误；确定至少两条测试记录中准确测试记录占比，并根据准确测试记录占比得到目标分类算法准确度。
43.其中，测试记录是指目标分类算法触发时，第一车辆的t-box或第二车辆的t-box实时打印的log信息。根据log信息中的时间戳可以定位每一条测试记录。准确测试记录占比是指统计的测试记录中，目标分类算法准确的测试记录在所有测试记录中所占的比例。目标分类算法准确度是指测试记录中目标分类算法准确的概率。
44.具体的，在一条测试记录中，基于高精地图，根据测试记录中的第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据得到标准相对位置，通过对比标准相对位置和算法相对位置，若算法相对位置与标准相对位置一致，说明这条测试记录中目标分类算法根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据，确定的第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置准确，进一步确定这条测试记录中目标分类算法准确。否则确定这条测试记录中目标分类算法错误。通过统计多条测试记录，确定准确的测试记录在所有测试记录的比例，进而确定目标分类算法准确度。
45.通过对比标准相对位置和算法相对位置，确定目标算法是否准确，并根据至少两条测试记录中准确测试记录占比，得到目标分类算法准确度，便于开发设计人员对目标分类算法进行分析和优化，进而减少因目标分类算法不准确导致的误判。
46.本发明实施例的技术方案，通过获取第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置，同时基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置，通过对比标准相对位置和算法相对位置，确定目标分类算法准确度，可以快速对目标分类算法的精确度进行测试验证，便于开发优化目标算法，减少实车测试过程中由于目标分类算法不准确导致的预警失败，提高测试效率。
47.在上述技术方案的基础上，基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置，包括：基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据中的第一车辆位置信息和第一车辆航向角，确定第一车辆在高精地图中的第一标注位置信息；根据第二车辆运动行为数据中的第二车辆位置信息和第二车辆航向角，确定第二车辆在高精地图中的第二标注位置信息；根据所述第一标注位置信息和所述第二标注位置信息，确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置。
48.其中，第一标注位置信息是指第一车辆在高精地图中标注的位置信息。第一标注位置信息是高精地图根据第一车辆运动行为数据中的第一车辆位置信息和第一车辆航向
角确定。第二标注位置信息是指第二车辆在高精地图中标注的位置信息。第二标注位置信息是高精地图根据第二车辆运动行为数据中的第二车辆位置信息和第二车辆航向角确定。
49.具体的，高精地图根据第一车辆运动行为数据确定第一标注位置信息，根据第二车辆运动行为数据确定第二标注位置信息，高精地图在确定第一标注位置信息和第一标注位置信息时，能够确定第一车辆和第二车辆所在的车道的信息。根据第一标注位置信息和第二标注位置信息，结合车道的信息进一步确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置。
50.通过高精地图确定第一标注位置信息和第二标注位置信息，进而确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置，为目标分类算法准确度判断提供了依据，同时采用与目标分类算法同样的数据，减少了数据的采集，可快速对目标分类算法的准确度进行测试验证。
51.实施例二
52.图2为本发明实施例二提供的一种目标分类算法准确度的测试方法的流程图，本实施例在上述各实施例的基础上，对服务器获取数据的途径进行了进一步扩展，具体方法如下：
53.s210、从第一车辆获取第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置，以及第一车辆运动行为数据。
54.其中，所述算法相对位置通过第一车辆或第二车辆基于目标分类算法，根据所述第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定。
55.具体的，第一车辆在行驶过程中，检测到第二车辆从而触发目标分类算法时，第一车辆获取第一车辆运动行为数据，同时第一车辆通过v2x技术从第二车辆中获取第二车辆运动行为数据，第一车辆中的目标分类算法根据第一车辆运动行为数据以及获取的第二车辆运动行为数据得到第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置。第一车辆将第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置和第一车辆运动行为数据发送服务器。同样的，第二车辆可以实现与第一车辆同样的功能。
56.s220、从第二车辆获取第二车辆运动行为数据。
57.其中，在第一车辆触发目标分类算法时，第二车辆在向第一车辆发送第二车辆运动行为数据时，可以同时向服务器发送第二车辆运动行为数据。服务器在接收到第一车辆发送的数据时，同时接收第二车辆发送的第二车辆运动行为数据。
58.s230、基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置。
59.s240、根据所述标准相对位置和所述算法相对位置，确定目标分类算法准确度。
60.本发明实施例的技术方案，通过服务器从第一车辆和第二车辆分别获取运动行为数据，加快了数据发送的时间和数据量，减少了服务器对目标分类算法的准确度验证的时间。
61.实施例三
62.图3为本发明实施例三提供的一种目标分类算法准确度的测试方法的流程图，该方法由第一车辆执行，该方法具体包括：
63.s310、基于目标分类算法，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置。
64.其中，当第一车辆的目标分类算法被触发时，第一车辆获取第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据，并利用目标分类算法，根据第一车辆运动行为数据和第二运动行为数据，确定第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置。
65.s320、向服务器发送所述第一车辆运动行为数据、第二车辆运动行为数据和算法相对位置，由服务器执行如下：基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置；根据所述标准相对位置和所述算法相对位置，确定目标分类算法准确度。
66.其中，第一车辆通过目标分类算法得到算法相对位置后，将算法相对位置连同第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据发送至服务器。服务器根据第一车辆发送的数据，通过高精地图确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置。
67.本发明实施例的技术方案，通过第一车辆在目标分类算法触发时，获取第一车辆的运动行为数据和第二车辆的运动行为数据，确定了目标分类算法的算法相对位置，同时将获取的数据和算法相对位置发送至服务器，使服务器得到标准相对位置，为第一车辆的目标分类算法准确度判断提供了数据基础，便于测试人员分析和优化目标分类算法。
68.实施例四
69.图4为本发明实施例四所提供的一种目标分类算法准确度的测试装置的结构示意图，该装置可以执行上述实施例一和实施例二中任一实施例所提供的目标分类算法准确度的测试方法，该装置由服务器执行，该装置可以包括：车辆信息获取模块401、标准相对位置确定模块402和准确度确定模块403。
70.其中，车辆信息获取模块401，用于获取第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置、第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据；所述算法相对位置通过基于目标分类算法，根据所述第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定；
71.标准相对位置确定模块402，用于基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置；
72.准确度确定模块403，用于根据所述标准相对位置和所述算法相对位置，确定目标分类算法准确度。
73.本发明实施例的技术方案，通过获取第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置，同时基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置，通过对比标准相对位置和算法相对位置，确定目标分类算法准确度，可以快速对目标分类算法的精确度进行测试验证，便于开发优化目标算法，减少实车测试过程中由于目标分类算法不准确导致的预警失败，提高测试效率。
74.上述装置中，可选的是，标准相对位置确定模块402包括：
75.第一标注位置信息确定单元，用于基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据中的第一车辆位置信息和第一车辆航向角，确定第一车辆在高精地图中的第一标注位置信息；
76.第二标注位置信息确定单元，用于根据第二车辆运动行为数据中的第二车辆位置信息和第二车辆航向角，确定第二车辆在高精地图中的第二标注位置信息；
77.标准相对位置确定单元，用于根据所述第一标注位置信息和所述第二标注位置信息，确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置。
78.上述装置中，可选的是，准确度确定模块403包括：
79.相对位置比较单元，用于比较所述标准相对位置和所述算法相对位置是否一致；若一致，则确定所述标准相对位置和所述算法相对位置所属的测试记录中目标分类算法准确；否则，确定标准相对位置和所述算法相对位置所属的测试记录中目标分类算法错误；
80.目标分类算法准确度确定单元，用于确定至少两条测试记录中准确测试记录占比，并根据准确测试记录占比得到目标分类算法准确度。
81.上述装置中，可选的是，车辆信息获取模块401包括：
82.第一车辆信息获取单元，用于从第一车辆获取第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置，以及第一车辆运动行为数据；所述算法相对位置通过第一车辆或第二车辆基于目标分类算法，根据所述第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定；
83.第二车辆信息获取单元，用于从第二车辆获取第二车辆运动行为数据。
84.本发明实施例所提供的目标分类算法准确度的测试装置可执行本发明实施例一和实施例二中任一实施例所提供的目标分类算法准确度的测试方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
85.实施例五
86.图5为本发明实施例五所提供的一种目标分类算法准确度的测试装置的结构示意图，该装置可以执行上述实施例三所提供的目标分类算法准确度的测试方法，该装置由第一车辆执行，该装置可以包括：算法相对位置确定模块501和车辆信息发送模块502。
87.其中，算法相对位置确定模块501，用于基于目标分类算法，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置；
88.车辆信息发送模块502，用于向服务器发送所述第一车辆运动行为数据、第二车辆运动行为数据和算法相对位置，由服务器执行如下：基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置；根据所述标准相对位置和所述算法相对位置，确定目标分类算法准确度。
89.本发明实施例的技术方案，通过第一车辆在目标分类算法触发时，获取第一车辆的运动行为数据和第二车辆的运动行为数据，确定了目标分类算法的算法相对位置，同时将获取的数据和算法相对位置发送至服务器，使服务器得到标准相对位置，为第一车辆的目标分类算法准确度判断提供了数据基础，便于测试人员分析和优化目标分类算法。
90.实施例六
91.图6为本发明实施例六提供的一种电子设备的结构示意图，如图6所示，该电子设备包括处理器60、存储器61、输入装置62和输出装置63；电子设备中处理器60的数量可以是一个或多个，图6中以一个处理器60为例；电子设备中的处理器60、存储器61、输入装置62和输出装置63可以通过总线或其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
92.存储器61作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例四中的目标分类算法准确度的测试方法对应的程序指令和/或模块(例如，车辆信息获取模块401、标准相对位置确定模块402和准确度确定模块403)和本发明实施例五中的目标分类算法准确度的测试方法对应的程序指令和/或模块(例如，算法相对位置确定模块501和车辆信息发送模块502)。处理器60通过运行存储在存储器61中的软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述
的目标分类算法准确度的测试方法。
93.存储器61可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器61可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器61可进一步包括相对于处理器60远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备/终端/服务器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
94.输入装置62可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置63可包括显示屏等显示设备。
95.实施例七
96.本发明实施例七还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种目标分类算法准确度的测试方法，该方法由服务器执行，该方法包括：
97.获取第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置、第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据；所述算法相对位置通过基于目标分类算法，根据所述第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定；
98.基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置；
99.根据所述标准相对位置和所述算法相对位置，确定目标分类算法准确度。
100.或者，执行一种目标分类算法准确度的测试方法，该方法由第一车辆执行，该方法包括：
101.基于目标分类算法，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的算法相对位置；
102.向服务器发送所述第一车辆运动行为数据、第二车辆运动行为数据和算法相对位置，由服务器执行如下：基于高精地图，根据第一车辆运动行为数据和第二车辆运动行为数据确定第一车辆和第二车辆之间的标准相对位置；根据所述标准相对位置和所述算法相对位置，确定目标分类算法准确度。
103.当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的目标分类算法准确度的测试方法中的相关操作.
104.通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(read-only memory,rom)、随机存取存储器(random access memory,ram)、闪存(flash)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
105.值得注意的是，上述目标分类算法准确度的测试装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应
的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
106.注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。