[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

说明书

本申请实施例公开了一种智能分析系统的评价方法、装置、介质及电子设备。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，得到各目标属性的分析输出结果准确度，以对智能分析系统进行评价。执行本方案，可以通过对对象属性采用全面覆盖枚举值的方式，对智能分析系统的结果做出客观的评价，从而提高智能分析系统的准确性的目的。

技术领域

本申请实施例涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种智能分析系统的评价方法、装置、介质及电子设备。

背景技术

随着科技水平的迅速发展，计算机功能的逐渐强大，很多用于进行智能分析的系统应运而生。智能分析的系统可以应用到很多场景，例如通过前端获取到的视频内容，分析商场每天的人员进出数量。除此之外，还可以是分析道路交通拥堵情况的规律，等等。

而目前的分析方式，往往是基于前端数据来进行分析的。但是对于不同的场景而言，前端数据的种类多变的同时，却很难覆盖的智能分析的所有结果。这就会造成如果智能分析的系统是迭代训练的，会造成部分结果丢失，即便不是迭代的形式，对于所有结果的分析准确性而言，是不能够做出客观判断的。

发明内容

本申请实施例提供一种智能分析系统的评价方法、装置、介质及电子设备，可以通过对对象属性采用全面覆盖枚举值的方式，对智能分析系统的结果做出客观的评价，从而达到提高智能分析系统的准确性的目的。

第一方面，本申请实施例提供了一种智能分析系统的评价方法，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，将各仿真数据的采集信息输入至智能分析系统，包括：