本发明涉及数据处理，具体涉及一种传感器的三维目标测评方法及相关设备。
背景技术：
1、车载环境感知传感器为智能驾驶应用提供环境感知信息，信息的准确性和精度指标成为智能驾驶应用场景中关注的重点。常见的车载传感器包括：激光雷达、毫米波雷达和摄像头等，不同传感器之间的性能参数不同，因此对不同车载传感器进行有效测评是智能驾驶技术的关键。
2、现有技术的方案主要是车辆安装更高精度传感器作为真值系统，对车载传感器感知性能进行测评，或者，借助高性能惯导设备比较得出带测评传感器的性能指标。
3、由于车载传感器的视场角不同，即不同传感器的感知范围不同，现有测评系统中真值系统的感知范围通常可达360°，然而待测评传感器的视场角仅在一定角度范围内，直接利用真值系统的感知范围对待测评传感器进行感知性能指标测试会导致测评结果误差大。
技术实现思路
1、对此，本技术提供一种传感器的三维目标测评方法及相关设备，不仅能对三维目标进行自定义，还可利用真值系统中与三维目标重合的感知范围对传感器进行感知性能指标测试，从而得到更加精准、全面的测评指标，为智能驾驶应用提供可靠的环境感知信息。
2、为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
3、本技术第一方面公开了一种传感器的三维目标测评方法，包括：
4、在将所述传感器和真值系统进行空间标定之后，判断三维目标是否满足预设测评参与要求，所述三维目标是需要进行测试评价的目标；
5、若判断出所述三维目标满足预设测评参与要求，则将所述三维目标在所述传感器中的目标数据与在所述真值系统中的目标数据进行空间位置上的关联匹配，得到关联匹配结果；
6、依据所述关联匹配结果对所述三维目标的检测性能指标和跟踪性能指标进行计算，得到所述传感器的三维目标测评结果。
7、可选地，在上述的传感器的三维目标测评方法中，所述三维目标满足预设测评参与要求，包括：
8、所述三维目标的类别属于预设测评类别、所述三维目标的遮挡系数小于预设测评遮挡系数以及所述三维目标的区域属于预设测评区域。
9、可选地，在上述的传感器的三维目标测评方法中，所述预设测评区域包括：
10、矩形测评区域、扇形测评区域及圆形测评区域中的至少一种；
11、或者，三者中至少两者的交集；
12、或者，三者中至少两者的并集。
13、可选地，在上述的传感器的三维目标测评方法中，所述预设测评区域为所述矩形测评区域，所述三维目标的区域属于预设测评区域的判定过程包括：
14、分别确定所述三维目标的各个角点的坐标和所述矩形测评区域的横向上下限和纵向上下限；
15、针对每一个所述角点，分别判断其横坐标和纵坐标是否落在横向区间和纵向区间，所述横向区间的上下限为所述横向上下限，所述纵向区间的上下限为所述纵向上下限；
16、若是判断出存在至少一个所述角点的横坐标和纵坐标落在横向区间和纵向区间，则判定所述三维目标的区域属于预设测评区域；
17、若判断出所有所述角点的横坐标和纵坐标均未落在横向区间和纵向区间，则判定所述三维目标的区域不属于预设测评区域。
18、可选地，在上述的传感器的三维目标测评方法中，所述预设测评区域为所述扇形测评区域，所述三维目标的区域属于预设测评区域的判定过程包括：
19、分别确定所述三维目标的各个角点的坐标和所述扇形测评区域的位置信息，所述位置信息包括：中点位置坐标、扇形半径和扇形角度；
20、针对每一个所述角点，分别判断其与所述中心位置坐标的欧式距离是否小于所述扇形半径和其与坐标轴所成的角度是否小于所述扇形角度；
21、若判断出存在至少一个所述角点与所述中心位置坐标的欧式距离小于所述扇形半径和，与坐标轴所成的角度小于所述扇形角度，则判定所述三维目标的区域属于预设测评区域；
22、若判断出所有所述角点与所述中心位置坐标的欧式距离不小于所述扇形半径和，与坐标轴所成的角度不小于所述扇形角度，则判定所述三维目标的区域不属于预设测评区域。
23、可选地，在上述的传感器的三维目标测评方法中，所述预设测评区域为所述圆形测评区域，所述三维目标的区域属于预设测评区域的判定过程包括：
24、分别确定所述三维目标的各个角点的坐标和所述圆形测评区域的位置信息，所述位置信息包括：中点位置坐标和圆形半径；
25、针对每一个所述角点，分别判断其与所述中心位置坐标的欧式距离是否小于所述圆形半径；
26、若是判断出存在至少一个所述角点与所述中心位置坐标的欧式距离小于所述圆形半径，则判定所述三维目标的区域属于预设测评区域；
27、若判断出所有所述角点与所述中心位置坐标的欧式距离不小于所述圆形半径，则判定所述三维目标的区域不属于预设测评区域。
28、可选地，在上述的传感器的三维目标测评方法中，所述将所述三维目标在所述传感器中的目标数据与在所述真值系统中的目标数据进行空间位置上的关联匹配，得到关联匹配结果，包括：
29、分别依据所述三维目标在所述传感器中的目标数据和在所述真值系统中的目标数据，生成所述三维目标的待测值框和真值框；
30、利用预设空间位置管理匹配方式，对所述待测值框和所述真值框进行空间位置上的关联匹配，得到所述关联匹配结果，所述预设空间位置管理匹配方式包括：交并比匹配和最近距离匹配。
31、本技术第二方面公开了一种传感器的三维目标测评装置，包括：
32、判断单元，用于在将所述传感器和真值系统进行空间标定之后，判断三维目标是否满足预设测评参与要求，所述三维目标是需要进行测试评价的目标；
33、匹配单元，用于若判断出所述三维目标满足预设测评参与要求，则将所述三维目标在所述传感器的目标数据与在所述真值系统的目标数据进行空间位置上的关联匹配，得到关联匹配结果；
34、测评单元，用于依据所述关联匹配结果对所述三维目标的检测性能指标和跟踪性能指标进行计算，得到所述传感器的三维目标测评结果。
35、本技术第三方面公开了一种电子设备，包括：存储器和处理器；
36、其中，所述存储器用于存储计算机程序；
37、所述处理器用于执行所述计算机程序，具体用于实现如第一方面公开的任一项所述的传感器的三维目标测评方法。
38、本技术第四方面公开了一种计算机存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，具体用于实现如第一方面公开的任一项所述的传感器的三维目标测评方法。
39、本发明提供了一种传感器的三维目标测评方法及相关设备，该传感器的三维目标测评方法在将传感器和真值系统进行空间标定之后，判断三维目标是否满足预设测评参与要求，三维目标是需要进行测试评价的目标；若判断出三维目标满足预设测评参与要求，则将三维目标在传感器中的目标数据与在真值系统中的目标数据进行空间位置上的关联匹配，得到关联匹配结果；依据关联匹配结果对三维目标的检测性能指标和跟踪性能指标进行计算，得到传感器的三维目标测评结果，也即本技术不仅能对三维目标进行自定义，还可利用真值系统中与三维目标重合的感知范围对传感器进行感知性能指标测试，从而得到更加精准、全面的测评指标，为智能驾驶应用提供可靠的环境感知信息。
1.一种传感器的三维目标测评方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的传感器的三维目标测评方法，其特征在于，所述三维目标满足预设测评参与要求，包括：
3.根据权利要求2所述的传感器的三维目标测评方法，其特征在于，所述预设测评区域包括：
4.根据权利要求3所述的传感器的三维目标测评方法，其特征在于，所述预设测评区域为所述矩形测评区域，所述三维目标的区域属于预设测评区域的判定过程包括：
5.根据权利要求3所述的传感器的三维目标测评方法，其特征在于，所述预设测评区域为所述扇形测评区域，所述三维目标的区域属于预设测评区域的判定过程包括：
6.根据权利要求3所述的传感器的三维目标测评方法，其特征在于，所述预设测评区域为所述圆形测评区域，所述三维目标的区域属于预设测评区域的判定过程包括：
7.根据权利要求1所述的传感器的三维目标测评方法，其特征在于，所述将所述三维目标在所述传感器中的目标数据与在所述真值系统的中目标数据进行空间位置上的关联匹配，得到关联匹配结果，包括：
8.一种传感器的三维目标测评装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；
10.一种计算机存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，具体用于实现如权利要求1-7任一项所述的传感器的三维目标测评方法。
