[发明专利]一种智能分析系统的评价方法、装置、介质及电子设备

权利要求书

1.一种智能分析系统的评价方法，其特征在于，所述方法包括：

确定检测对象的至少一个目标属性，并确定各目标属性对应的所有可识别特征，构建由每个目标属性分别赋予一个可识别特征，并遍历每个目标属性对应的所有可识别特征而形成的仿真数据的集合；

将各仿真数据的采集信息输入至智能分析系统；

读取为仿真数据的各目标属性赋予的可识别特征，确定所述至少一个仿真数据的分析输出结果准确度；

遍历所有的仿真数据，得到所述各目标属性的分析输出结果准确度，以对所述智能分析系统进行评价。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定检测对象的至少一个目标属性，并确定各目标属性对应的所有可识别特征，构建由每个目标属性分别赋予一个可识别特征，并遍历每个目标属性对应的所有可识别特征而形成的仿真数据的集合，包括：

通过前端设备获取检测对象的图像信息；

基于所述图像信息，确定对所述检测对象的至少一个目标属性的所有各可识别特征，对所述检测对象的各目标属性分别赋予一个可识别特征，并遍历每个目标属性对应的所有可识别特征而形成的仿真数据的集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标属性是根据所述前端设备的设置位置和/或功能参数确定的。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过前端设备获取检测对象的图像信息，包括：

通过前端设备获取检测对象的视频数据；

获取视频数据中的每一帧图像，作为检测对象的图像信息；

相应的，基于所述图像信息，确定对所述检测对象的至少一个目标属性的所有各可识别特征，对所述检测对象的各目标属性分别赋予一个可识别特征，包括：

对每一帧图像，将目标属性由当前特征替换为各可识别特征，以对所述检测对象的各目标属性分别赋予一个可识别特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各仿真数据的采集信息输入至智能分析系统，包括：

由前端设备将仿真数据输入至智能分析系统，获取由智能分析系统对所述仿真数据进行分析得到分析输出结果；

读取为仿真数据的各目标属性赋予的可识别特征，将所述分析输出结果与读取到的仿真数据的可识别特征进行对比，确定所述分析输出结果的准确度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，读取为仿真数据的各目标属性赋予的可识别特征，包括：

识别所述仿真数据中的可识别特征标识；

根据预先构建的可识别特征标识与可以识别特征之间的映射关系，确定仿真数据的各目标属性赋予的可识别特征。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各目标属性的分析输出结果准确度的过程，包括：

计算各目标属性对应的各可识别特征的准确度；

根据各目标属性对应的各可识别特征的准确度的综合值，确定各目标属性的分析输出结果准确度。

8.一种智能分析系统的评价装置，其特征在于，所述装置包括：

仿真数据构建模块，用于确定检测对象的至少一个目标属性，并确定各目标属性对应的所有可识别特征，构建由每个目标属性分别赋予一个可识别特征，并遍历每个目标属性对应的所有可识别特征而形成的仿真数据的集合；

特征分析模块，用于将各仿真数据的采集信息输入至智能分析系统；

准确度确定模块，用于读取为仿真数据的各目标属性赋予的可识别特征，确定所述至少一个仿真数据的分析输出结果准确度；

评价模块，用于遍历所有的仿真数据，得到所述各目标属性的分析输出结果准确度，以对所述智能分析系统进行评价。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的智能分析系统的评价方法。

10.一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的智能分析系统的评价方法。