一種針對船舶自動避碰算法召回測試的事故場景預(yù)測方法

摘要： 在對船舶自動避碰算法進行仿真測試過程中發(fā)現(xiàn)缺陷并改進之后，需進行召回測試以驗證改進的有效性，而隨著被測算法的水平逐步提升，測試場景逐漸復(fù)雜，進行召回測試時難以設(shè)計更全面的測試場景。對此，提出一種能根據(jù)歷史測試數(shù)據(jù)對新場景進行事故預(yù)測的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過該模型篩選出的場景與歷史上發(fā)生過的事故場景屬于同類，能支持更全面且有針對性的召回測試。在特征建模過程中，對測試場景進行9通道... （共9頁）