01
感知系统概述
什么是感知系统、核心任务（检测/分类/跟踪）、精度闭环验证的必要性
基础概念
02
精度指标体系
IoU、mAP、召回率、精确率、F1-Score、混淆矩阵
指标评估
03
数据采集与标注
传感器选型、采集规范、标注工具与格式 (COCO/KITTI)
数据传感器
04
真值系统构建
高精度地图、RTK-GPS/IMU、人工标注真值、融合策略
真值融合
05
离线评估流程
数据集划分、评估脚本、PR曲线、误差分布图
评估可视化
06
在线监控方案
影子模式、实时指标、异常报警、数据回传复现
监控实时
07
闭环验证平台
数据管理、自动化评测、回归测试、版本对比
平台自动化
08
误差分析与调试
误检/漏检分析、长尾场景、Bad Case归因、模型迭代
调试分析
09
传感器标定验证
内参/外参标定、精度评估、在线标定监控
标定传感器
10
融合感知验证
多传感器融合、精度对比、时空对齐、一致性检查
融合验证
11
目标检测精度验证
2D/3D/BEV检测、距离/光照/天气精度分析
检测3D
12
语义分割精度验证
像素级评估、mIoU、边界精度、小目标分割
分割语义
13
目标跟踪精度验证
MOTA/MOTP、ID Switch、轨迹完整性、遮挡处理
跟踪MOT
14
车道线检测精度验证
车道线类型、曲率精度、横向偏移、连续性评估
车道线检测
15
可行驶区域验证
Freespace检测、占用网格、边界精度、动态障碍物
可行驶区域
16
交通标志与信号灯验证
分类精度、检测召回、颜色/形状识别、夜间逆光
标志信号灯
17
深度估计精度验证
绝对相对误差、RMSE、深度图质量、单目/双目对比
深度估计
18
光流与运动估计验证
端点误差(EPE)、运动边界精度、长时跟踪一致性
光流运动
19
点云感知精度验证
点云检测/分割/补全、稀疏场景评估
点云LiDAR
20
多模态融合验证
图像+点云融合、时序融合、特征级/决策级对比
多模态融合
21
场景泛化能力验证
跨场景/传感器/地域迁移、数据域适应评估
泛化迁移
22
鲁棒性测试
对抗样本、传感器噪声、遮挡攻击、极端天气模拟
鲁棒性安全
23
实时性验证
端到端延迟、帧率稳定性、CPU/GPU/内存瓶颈分析
实时性能
24
自动化测试框架
测试用例管理、参数化测试、CI集成、报告生成
自动化CI
25
数据闭环系统
采集→清洗→标注→训练→评估→部署→回传全链路
闭环数据
26
仿真验证
场景构建、传感器仿真、注入式测试、虚实一致性
仿真测试
27
合规与安全验证
ISO 26262、SOTIF、数据隐私、伦理审查
合规安全
28
版本管理与追溯
模型/数据集版本控制、评估追溯、可复现性
版本管理
29
团队协作与流程
角色分工、评审机制、问题跟踪、知识沉淀
协作流程
30
案例实战
从0到1搭建精度闭环验证体系、典型问题复盘、最佳实践
实战案例