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龙图腾网获悉魔门塔(苏州)科技有限公司申请的专利一种视觉感知算法的评测方法及装置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：CN114170448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202010841528.7，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种视觉感知算法的评测方法及装置是由何杰;王旭;申艺华;李俊;董维山设计研发完成，并于2020-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉感知算法的评测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开一种视觉感知算法的评测方法及装置，该方法包括：获得基于评测数据集中的每一点云数据帧确定的各物体对应的真值信息；获得基于预设视觉检测算法以及评测数据集中每一图像帧检测出的各检测物体对应的检测信息；基于预设结果准确性评测规则、预设算法稳定性评测规则、各物体对应的真值信息中的标注位姿信息和物体运动信息以及各检测物体对应的检测信息中的检测位姿信息和检测运动信息，确定预设视觉感知算法对应的评测信息，其中，评测信息包括：表征预设视觉感知算法的检测结果准确性的第一评测信息以及算法稳定性的第二评测信息，以实现对视觉感知算法的性能的全面评测。

本发明授权一种视觉感知算法的评测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种视觉感知算法的评测方法，其特征在于，所述方法包括： 获得基于评测数据集中的每一点云数据帧确定的各物体对应的真值信息，其中，所述真值信息至少包括所对应物体的标注位姿信息以及物体运动信息，每一评测数据包括存在对应关系的点云数据帧和图像帧； 获得基于预设视觉感知算法以及所述评测数据集中每一图像帧检测出的各检测物体对应的检测信息，其中，所述检测信息至少包括所对应检测物体的检测位姿信息以及检测运动信息； 基于预设结果准确性评测规则、预设算法稳定性评测规则、各物体对应的真值信息中的标注位姿信息和物体运动信息以及各检测物体对应的检测信息中的检测位姿信息和检测运动信息，确定所述预设视觉感知算法对应的评测信息，其中，所述评测信息包括：表征所述预设视觉感知算法的检测结果准确性的第一评测信息以及算法稳定性的第二评测信息； 基于预设算法稳定性评测规则、各物体对应的真值信息以及各检测物体对应的检测信息，确定表征所述预设视觉感知算法的算法稳定性的第二评测信息，包括： 基于所述评测数据集中的点云数据帧或图像帧之间的时序信息，从相匹配的真值信息及检测信息之间的目标误差值中确定出对应同一物体对应的目标误差值，相匹配的真值信息及检测信息为每一点云数据帧及其对应的图像帧所对应相匹配的真值信息及检测信息，所述目标误差值为：检测位置误差值、检测姿态误差值、检测速度误差值、检测加速度误差值或检测框的长宽误差值； 针对每个物体对应的目标误差值，基于所述评测数据集中的点云数据帧或图像帧之间的时序信息，该物体对应的目标误差值以及预设曲线拟合算法，拟合得到该物体对应的目标误差值对应的拟合误差曲线，其中，该拟合误差曲线包括：拟合所得的该物体在各点云数据帧或图像帧所对应采集时刻对应的拟合误差； 针对每个物体对应的目标误差值，基于该物体对应的目标误差值，以及该物体对应的目标误差值所对应拟合误差曲线所包含该物体在各点云数据帧或图像帧所对应采集时刻对应的拟合误差，计算对应同一采集时刻的目标误差与拟合误差的差值； 针对每个物体对应的目标误差值，基于该物体对应的各采集时刻的目标误差与拟合误差的差值，以及该物体所对应目标误差值对应的预设差值阈值，绘制该物体所对应目标误差对应的差值误差曲线，其中，该物体所对应目标误差对应的差值误差曲线的横轴为该物体所对应目标误差值对应的预设差值阈值，该物体所对应目标误差对应的差值误差曲线的纵轴为该物体所对应目标误差值对应的差值小于各预设差值阈值的数量占该物体所对应目标误差值总数量的比值； 针对每个物体对应的目标误差值，按数值的大小，对该物体所对应目标误差值对应的差值进行排序，确定排序序列中前第三百分比的差值中数值最大的第一差值，以及前第四百分比的差值中数值最大的第二差值； 基于各物体所对应目标误差值对应的所述第一差值和所述第二差值，和或各物体所对应目标误差值对应的差值误差曲线，确定表征所述预设视觉感知算法的算法稳定性的第二评测信息。

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