发布时间:2026/7/28 17:11:08
155、自动化测试平台设计:从场景库到评分引擎的工程化落地 155、自动化测试平台设计:从场景库到评分引擎的工程化落地去年Q3的一个深夜,我盯着屏幕上那条诡异的绿线发呆。车载环视系统的拼接算法在实验室跑了上千次都稳如老狗,一到产线就间歇性出现0.5像素的错位。产线工人说“偶尔闪一下”,研发说“复现不了”,质量经理拍桌子说“明天必须给结论”。那晚我意识到,影像系统的测试不能靠“跑几个case看看效果”,必须有一套能覆盖场景、量化评分、自动回归的工程化平台。场景库:不是堆数据,是挖坑很多人做自动化测试的第一反应是“多录几段视频”。结果录了10T数据,跑一遍要三天,最后发现80%的case都是晴天正午的重复场景。真正有价值的场景库,是刻意制造的“刁难”。我习惯把场景库分成三层:基础层、边界层、对抗层。基础层覆盖正常光照、标准姿态、常见物体,这部分占30%就够了,主要用来验证功能是否跑通。边界层才是核心——低照度、逆光、运动模糊、遮挡、多目标重叠,这些场景要占到60%。对抗层是留给算法工程师的“惊喜”,比如故意在镜头前放一块半透明塑料膜模拟起雾,或者用频闪灯模拟LED路灯的频闪干扰。构建场景库时有个血泪教训:别只录原始RAW。很多团队把sensor直出的RAW存起来,觉得“最原始最完整”。但实际调试时,ISP pipeline里任何一个模块的参数变化,都会导致最终效果天差地别。正确的做法是同时保存RAW和经过ISP处理的YUV,并且把每一帧的metadata(曝光时间、增益、白平衡系数、AE/AF状态)都序列化成JSON附上。这样回放时才能精确复现当时的硬件状态。场景标注

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