吳政　馬永豐　武俊彪

摘 要：未來(lái)科技進(jìn)步趨勢(shì)將從“互聯(lián)網(wǎng)”向“物聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展，智能駕駛是“萬(wàn)物互聯(lián)”的最好載體，“無(wú)人駕駛”是汽車(chē)智能的終極發(fā)展方向。智能駕駛將進(jìn)入高速發(fā)展期，預(yù)計(jì)在2020-2025年智能汽車(chē)將進(jìn)入量產(chǎn)階段，結(jié)合移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的智能駕駛服務(wù)預(yù)計(jì)會(huì)在十年后全面推廣。本文所做的工作是將智能駕駛輔助系統(tǒng)的原理和實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行深入的研究，為以后的相關(guān)應(yīng)用提供參考。同時(shí)也可以幫助讀者更好地理解智能駕駛輔助系統(tǒng)的工作原理，提高自己的學(xué)習(xí)能力。

關(guān)鍵詞：智能駕駛輔助系統(tǒng) 測(cè)試技術(shù) 解析

1 引言

隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，智能駕駛輔助系統(tǒng)的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。然而，在實(shí)際使用過(guò)程中，由于各種因素的影響，如道路環(huán)境、車(chē)輛狀態(tài)等因素的變化，導(dǎo)致了智能駕駛輔助系統(tǒng)的性能不穩(wěn)定和可靠性下降的問(wèn)題。因此，如何有效地進(jìn)行智能駕駛輔助系統(tǒng)的測(cè)試成為當(dāng)前亟待解決的一個(gè)問(wèn)題。本課題旨在對(duì)智能駕駛輔助系統(tǒng)的測(cè)試方法進(jìn)行深入分析與探討，以期為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員提供參考依據(jù)。

2 智能駕駛輔助系統(tǒng)

2.1 智能駕駛輔助系統(tǒng)概述

在現(xiàn)代汽車(chē)領(lǐng)域，智能駕駛輔助系統(tǒng)的出現(xiàn)為駕駛員和乘客帶來(lái)了更多的便利。智能駕駛輔助系統(tǒng)是指通過(guò)傳感器、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)手段來(lái)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛自主感知、決策和控制的系統(tǒng)。其主要功能包括車(chē)道偏離預(yù)警、自動(dòng)泊車(chē)、自適應(yīng)巡航控制等等。這些功能的應(yīng)用不僅提高了行車(chē)安全性，也大大減輕了駕駛員的工作負(fù)擔(dān)。智能駕駛輔助系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)需要進(jìn)行大量的測(cè)試工作，以確保其能夠正常地運(yùn)行并達(dá)到預(yù)期的效果。因此，本文將對(duì)智能駕駛輔助系統(tǒng)測(cè)試技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的解析，從測(cè)試方法的選擇到測(cè)試結(jié)果的分析等方面展開(kāi)論述。

2.2 智能駕駛輔助系統(tǒng)應(yīng)用

2.2.1 駕駛輔助系統(tǒng)組成

主要由GPS和CCD相機(jī)探測(cè)模塊、通信模塊和控制模塊等組成。其中，GPS和CCD相機(jī)探測(cè)模塊通過(guò)GPS接收機(jī)接收GPS衛(wèi)星信號(hào)，求出該車(chē)的經(jīng)緯度坐標(biāo)、速度、時(shí)間等信息，利用安裝在汽車(chē)前部和后部的CCD相機(jī)，實(shí)時(shí)觀察道路兩旁的狀況；通信模塊可以發(fā)送檢測(cè)到的相關(guān)信息并在相互靠近的汽車(chē)之間實(shí)時(shí)地傳輸行駛信息；控制模塊可以在即將出現(xiàn)事故的時(shí)候做出主動(dòng)控制，從而避免事故的發(fā)生。

（1）GPS模塊和CCD相機(jī)探測(cè)模塊

通過(guò)結(jié)合（GIS）中的道路信息和gps定位數(shù)據(jù)，駕駛輔助系統(tǒng)可以有效地消除視野死角，從而獲取車(chē)輛的位置、速度、兩車(chē)接近速度等精確的行駛數(shù)據(jù)，從而更好地反映車(chē)間的距離位置信息。GPS衛(wèi)星提供的位置信息不僅涵蓋了汽車(chē)的經(jīng)緯度，還包含了海拔高度，以及兩車(chē)之間的相對(duì)位置，從而可以更加準(zhǔn)確地反映出汽車(chē)的實(shí)際位置，避免了“立交橋情況”的誤差，從而減少了可能出現(xiàn)的不良后果。

“盲區(qū)探測(cè)器”《《ccd》是一種安裝在汽車(chē)前后部的CCD相機(jī)，它能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)道路兩側(cè)的狀況，其中CCD可以在轉(zhuǎn)彎處提前檢測(cè)路況，以及是否有車(chē)輛駛近；CCD可以檢測(cè)后面車(chē)輛的行駛情況，以及是否有車(chē)輛影響本車(chē)的轉(zhuǎn)彎、超車(chē)等操作。通過(guò)使用GPS和CCD相機(jī)，我們可以識(shí)別危險(xiǎn)情況并采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施。

（2）通信模塊

由于無(wú)線終端的互動(dòng)作用，移動(dòng)Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)可以在不需要有線或無(wú)線網(wǎng)絡(luò)支持的情況下實(shí)現(xiàn)，每輛汽車(chē)都可以成為移動(dòng)節(jié)點(diǎn)，并且可以自由地加入或離開(kāi)這個(gè)網(wǎng)絡(luò)。在移動(dòng)Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)中，沒(méi)有蜂窩網(wǎng)中的基站，所有移動(dòng)節(jié)點(diǎn)都是分布式運(yùn)行，并且具有路由功能，可以通過(guò)特定的協(xié)議來(lái)發(fā)現(xiàn)和維護(hù)其他節(jié)點(diǎn)的路由，從而實(shí)現(xiàn)更加高效的網(wǎng)絡(luò)連接。

（3）控制模塊

當(dāng)Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)能?chē)輛信息進(jìn)入車(chē)內(nèi)整車(chē)控制器時(shí)，它會(huì)對(duì)所得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以確保汽車(chē)的安全性；如果分析結(jié)果出現(xiàn)警告，則會(huì)采取主動(dòng)預(yù)防措施，以確保汽車(chē)的正常運(yùn)行。整車(chē)控制器是汽車(chē)控制的核心，它根據(jù)輸入信號(hào)，判斷汽車(chē)當(dāng)前狀態(tài)，并經(jīng)過(guò)一定的控制邏輯和控制算法的判斷分析，確定向各子系統(tǒng)發(fā)出當(dāng)前控制信號(hào)的量值，以確保汽車(chē)的安全性和可靠性。速度信號(hào)反映了當(dāng)前車(chē)輛對(duì)驅(qū)動(dòng)力的需求，而制動(dòng)踏板信號(hào)則表明了對(duì)剎車(chē)力的需求。

3 智能駕駛輔助系統(tǒng)測(cè)試技術(shù)解析框架

3.1 測(cè)試技術(shù)解析框架的組成

在智能駕駛輔助系統(tǒng)的測(cè)試過(guò)程中，需要對(duì)各種測(cè)試技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的分析和解釋。本章將介紹智能駕駛輔助系統(tǒng)測(cè)試技術(shù)解析框架的組成。首先，需要明確測(cè)試技術(shù)解析框架的基本構(gòu)成要素。其中，最基本的是測(cè)試目標(biāo)。測(cè)試的目標(biāo)是通過(guò)一系列測(cè)試來(lái)驗(yàn)證軟件的功能是否符合設(shè)計(jì)需求，以及其性能是否達(dá)到預(yù)期的要求。其次，測(cè)試方法也是一個(gè)重要的組成部分。測(cè)試方法的選擇取決于測(cè)試的目的和環(huán)境等因素。常見(jiàn)的測(cè)試方法包括功能性測(cè)試、非功能性測(cè)試、集成測(cè)試等等。最后，測(cè)試工具則是實(shí)現(xiàn)測(cè)試過(guò)程的關(guān)鍵因素之一。不同的測(cè)試工具可以提供不同的測(cè)試功能和支持不同類(lèi)型的測(cè)試流程。因此，選擇合適的測(cè)試工具是非常必要的。除了以上三個(gè)主要部分之外，還有其他一些關(guān)鍵的因素需要注意。例如，測(cè)試計(jì)劃的設(shè)計(jì)、測(cè)試數(shù)據(jù)的收集與處理等方面都需要有合理的規(guī)劃和安排。

3.2 測(cè)試技術(shù)解析框架的功能

在本研究中，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的智能駕駛輔助系統(tǒng)測(cè)試技術(shù)解析框架。該框架旨在通過(guò)對(duì)車(chē)輛傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和診斷。具體而言，該框架主要包括以下幾個(gè)功能模塊：首先，采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來(lái)提取從傳感器數(shù)據(jù)中的特征信息。這種方法可以有效地減少噪聲干擾和提高識(shí)別率。其次，我們利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）來(lái)構(gòu)建時(shí)間序列模型，以便更好地捕捉到不同時(shí)刻的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)。最后，我們將這些結(jié)果結(jié)合起來(lái)，并使用支持向量機(jī)算法來(lái)訓(xùn)練一個(gè)分類(lèi)器，以確定車(chē)輛的狀態(tài)。除了上述三個(gè)主要功能模塊外，我們的測(cè)試技術(shù)解析框架還包括了一些輔助工具和優(yōu)化策略。其中之一是采用多任務(wù)調(diào)度機(jī)制來(lái)平衡各個(gè)模塊之間的資源分配。另一個(gè)重要因素是我們使用了一些特殊設(shè)計(jì)的損失函數(shù)和超參數(shù)設(shè)置，以確保系統(tǒng)的性能能夠得到最大化。

3.3 測(cè)試方法選擇

在進(jìn)行智能駕駛輔助系統(tǒng)的測(cè)試時(shí)，需要考慮多種因素來(lái)確定合適的測(cè)試方法。首先，需要明確測(cè)試的目標(biāo)和范圍，以便能夠準(zhǔn)確地評(píng)估系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。其次，需要考慮到系統(tǒng)的復(fù)雜性以及可能出現(xiàn)的故障點(diǎn)，以確保測(cè)試的全面性和可靠性。最后，還需要考慮到測(cè)試的時(shí)間和成本等因素，以保證測(cè)試的效果與實(shí)際需求相符。針對(duì)這些問(wèn)題，我們采用了以下幾種測(cè)試方法：1）功能測(cè)試：通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的各個(gè)部分進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證其是否能正常運(yùn)行并滿足預(yù)期的功能要求；2）集成測(cè)試：將多個(gè)模塊組合在一起，模擬真實(shí)使用場(chǎng)景下系統(tǒng)的行為；3）壓力測(cè)試：增加負(fù)載或異常輸入，觀察系統(tǒng)的響應(yīng)情況，以發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題或者漏洞。以上三種測(cè)試方法可以結(jié)合使用，以達(dá)到更加全面有效的測(cè)試效果。同時(shí)，為了提高測(cè)試效率和降低測(cè)試成本，還可以采用自動(dòng)化測(cè)試工具和虛擬仿真技術(shù)等手段。總之，在智能駕駛輔助系統(tǒng)測(cè)試中，需要綜合考慮各種因素，選取適合的測(cè)試方法和技術(shù)方案，才能夠得到可靠的結(jié)果和結(jié)論。

4 智能駕駛輔助系統(tǒng)測(cè)試技術(shù)解析方法

4.1 測(cè)試技術(shù)解析框架

首先需要明確測(cè)試的目標(biāo)和范圍，以便確定哪些方面的功能需要被測(cè)試。其次，需要對(duì)每個(gè)功能進(jìn)行詳細(xì)的設(shè)計(jì)文檔分析和代碼審查，了解其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和邏輯關(guān)系，以及可能存在的缺陷和漏洞。在此基礎(chǔ)上，可以制定相應(yīng)的測(cè)試用例和數(shù)據(jù)集，并通過(guò)自動(dòng)化工具或手動(dòng)操作來(lái)實(shí)現(xiàn)測(cè)試執(zhí)行。最后，需要對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行分析和評(píng)估，包括錯(cuò)誤率、性能指標(biāo)等方面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和可視化展示。為了確保測(cè)試技術(shù)的完整性和可靠性，建議采用以下步驟：1）建立測(cè)試目標(biāo)和范圍；2）設(shè)計(jì)測(cè)試用例和數(shù)據(jù)集；3）實(shí)施測(cè)試執(zhí)行；4）分析測(cè)試結(jié)果；5）評(píng)估測(cè)試效果。這套完整的測(cè)試技術(shù)解析框架，不僅能夠幫助開(kāi)發(fā)人員更好地理解和掌握智能駕駛輔助系統(tǒng)的功能和特點(diǎn)，還能夠?yàn)楹罄m(xù)的測(cè)試工作提供有力的支持和保障。

4.2 測(cè)試技術(shù)解析方法

在智能駕駛輔助系統(tǒng)的測(cè)試過(guò)程中，測(cè)試技術(shù)的解析是非常重要的一環(huán)。測(cè)試技術(shù)解析是指對(duì)測(cè)試工具和測(cè)試流程進(jìn)行詳細(xì)分析和解釋的過(guò)程。通過(guò)對(duì)測(cè)試工具和測(cè)試流程的解析，可以更好地理解測(cè)試結(jié)果，提高測(cè)試效率和準(zhǔn)確性。在智能駕駛輔助系統(tǒng)的測(cè)試中，常用的測(cè)試技術(shù)包括功能測(cè)試、性能測(cè)試、可靠性測(cè)試等等。其中，功能測(cè)試是最基礎(chǔ)的一種測(cè)試方式。它主要關(guān)注的是軟件的功能是否正常運(yùn)行，是否有任何缺陷或者錯(cuò)誤出現(xiàn)等問(wèn)題。而性能測(cè)試則是針對(duì)軟件的速度、響應(yīng)速度等方面的問(wèn)題進(jìn)行測(cè)試?？煽啃詼y(cè)試則主要是為了驗(yàn)證軟件在不同環(huán)境下的表現(xiàn)是否穩(wěn)定可靠。對(duì)于每個(gè)測(cè)試技術(shù)，都需要有一個(gè)對(duì)應(yīng)的測(cè)試方案來(lái)實(shí)現(xiàn)測(cè)試目標(biāo)。測(cè)試方案是測(cè)試過(guò)程的重要組成部分之一。它是指一組具體的測(cè)試步驟和操作方法，旨在達(dá)到特定的目標(biāo)。在智能駕駛輔助系統(tǒng)的測(cè)試中，測(cè)試方案的設(shè)計(jì)需要考慮到多種因素的影響，如硬件設(shè)備、軟件環(huán)境、用戶需求等等。因此，測(cè)試方案的選擇非常重要。除了測(cè)試技術(shù)本身之外，還有其他一些方面的問(wèn)題需要注意。

4.3 測(cè)試技術(shù)解析流程

在智能駕駛輔助系統(tǒng)的測(cè)試過(guò)程中，測(cè)試技術(shù)的解析是非常重要的一環(huán)。為了保證測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，需要對(duì)測(cè)試技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的分析和解釋。因此，本章將介紹智能駕駛輔助系統(tǒng)測(cè)試技術(shù)解析的方法。首先，我們需要明確測(cè)試技術(shù)的具體含義和作用。其次，通過(guò)對(duì)測(cè)試技術(shù)的分類(lèi)和特點(diǎn)進(jìn)行深入研究，可以更好地理解其工作原理和應(yīng)用范圍。最后，結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行實(shí)例演示，進(jìn)一步提高讀者的理解能力和操作水平。具體來(lái)說(shuō)，測(cè)試技術(shù)解析的過(guò)程主要包括以下幾個(gè)步驟：首先是對(duì)測(cè)試技術(shù)的定義和基本概念進(jìn)行梳理和整理；然后是針對(duì)不同的測(cè)試技術(shù)類(lèi)型，對(duì)其特點(diǎn)和適用場(chǎng)景進(jìn)行闡述；接著是對(duì)測(cè)試技術(shù)的應(yīng)用程序和實(shí)現(xiàn)方式進(jìn)行說(shuō)明和講解；最后是給出一些具體的測(cè)試技巧和建議，以幫助讀者更好地掌握測(cè)試技術(shù)解析的基本技能。

5 案例分析

5.1 測(cè)試環(huán)境搭建

在進(jìn)行智能駕駛輔助系統(tǒng)的測(cè)試時(shí)，測(cè)試環(huán)境的搭建是非常重要的一環(huán)。首先需要確定測(cè)試的目標(biāo)設(shè)備和軟件版本，以及所需要的數(shù)據(jù)源和網(wǎng)絡(luò)連接方式。其次，需要考慮測(cè)試環(huán)境下的硬件配置和軟件環(huán)境設(shè)置。例如，對(duì)于車(chē)輛上的傳感器數(shù)據(jù)采集和處理的需求，需要選擇合適的硬件設(shè)備和驅(qū)動(dòng)程序；對(duì)于軟件端的應(yīng)用程序運(yùn)行需求，需要確保操作系統(tǒng)和相關(guān)庫(kù)的安裝和更新情況良好。此外，還需要考慮到測(cè)試過(guò)程中可能出現(xiàn)的異常情況和錯(cuò)誤消息的處理方法。最后，需要注意的是測(cè)試環(huán)境的安全性和穩(wěn)定性問(wèn)題。為了保證測(cè)試結(jié)果的真實(shí)性和準(zhǔn)確性，需要對(duì)測(cè)試環(huán)境進(jìn)行嚴(yán)格控制和管理。在本研究中，選擇了一輛基于自主駕駛技術(shù)的汽車(chē)作為測(cè)試對(duì)象。通過(guò)對(duì)該車(chē)的硬件和軟件進(jìn)行了全面的檢查和調(diào)整，建立了一個(gè)穩(wěn)定的測(cè)試平臺(tái)。同時(shí)，我們還采用了一些常見(jiàn)的測(cè)試工具和技術(shù)手段來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化測(cè)試和性能優(yōu)化。

5.2 測(cè)試過(guò)程

在本研究中，采用了一種基于深度學(xué)習(xí)的智能駕駛輔助系統(tǒng)的測(cè)試方法。該方法主要包括以下幾個(gè)步驟：首先，我們需要對(duì)車(chē)輛進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理。在此過(guò)程中，使用了一系列傳感器來(lái)收集車(chē)輛的各種狀態(tài)信息，如速度、加速度、位置等等。然后，這些數(shù)據(jù)被上傳到云端服務(wù)器上進(jìn)行存儲(chǔ)和處理。接著，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練了一組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以預(yù)測(cè)未來(lái)的行駛路線以及可能出現(xiàn)的障礙物。最后，將這個(gè)模型與實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，并通過(guò)誤差計(jì)算得出最終的結(jié)果。在這個(gè)過(guò)程中，需要注意的是測(cè)試的過(guò)程是非常關(guān)鍵的一步。為了保證測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，采用了多種測(cè)試策略。其中之一是交叉驗(yàn)證法，即在測(cè)試的過(guò)程中不斷重復(fù)相同的實(shí)驗(yàn)，并將其與其他實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比。這種方式可以有效地減少實(shí)驗(yàn)誤差，提高測(cè)試精度。此外，還采用了隨機(jī)化測(cè)試的方法，即將同一種測(cè)試條件的不同組合進(jìn)行多次測(cè)試。這樣不僅能夠增加試驗(yàn)樣本量，還可以更好地反映出不同條件下的性能表現(xiàn)。

5.3 測(cè)試結(jié)果

在本研究中，使用了多種測(cè)試方法對(duì)智能駕駛輔助系統(tǒng)的性能進(jìn)行了評(píng)估。其中，最常用的測(cè)試方法是基于軟件仿真的模型驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的方法。通過(guò)這種方法，我們可以準(zhǔn)確地模擬各種復(fù)雜的場(chǎng)景，并進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析，以確定系統(tǒng)的性能表現(xiàn)是否符合預(yù)期的要求。同時(shí)，還采用了一些其他的測(cè)試方法來(lái)驗(yàn)證系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。例如，使用故障樹(shù)圖法來(lái)檢測(cè)系統(tǒng)的潛在問(wèn)題點(diǎn)；利用覆蓋性測(cè)試來(lái)確保系統(tǒng)的功能完整性和一致性等等。經(jīng)過(guò)多次的測(cè)試和優(yōu)化后，智能駕駛輔助系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到了非常高的水平具體來(lái)說(shuō)，在多個(gè)方面取得了顯著的成績(jī)：首先，成功實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛自主導(dǎo)航的功能。該功能可以通過(guò)GPS定位和地圖匹配算法實(shí)現(xiàn)，從而使車(chē)輛能夠自動(dòng)規(guī)劃最佳路線并在道路上行駛。此外，還在此基礎(chǔ)上加入了語(yǔ)音交互功能，使得駕駛員可以更加方便地控制車(chē)輛。其次，也成功實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛自適應(yīng)巡航功能。該功能可以通過(guò)激光雷達(dá)和其他傳感器的數(shù)據(jù)獲取，實(shí)時(shí)調(diào)整車(chē)速和離線距離，保證車(chē)輛行駛安全且舒適。最后，還開(kāi)發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)，用于身份認(rèn)證和授權(quán)訪問(wèn)。這不僅提高了安全性能，同時(shí)也為用戶提供了更便捷的用戶體驗(yàn)。綜上所述，我們的智能駕駛輔助系統(tǒng)具有很高的實(shí)用價(jià)值和社會(huì)影響力。

6 結(jié)語(yǔ)

在本研究中，對(duì)智能駕駛輔助系統(tǒng)的測(cè)試進(jìn)行了深入的分析和探討。通過(guò)對(duì)該系統(tǒng)的功能需求進(jìn)行梳理和設(shè)計(jì)，以及對(duì)其性能指標(biāo)的要求制定，成功地實(shí)現(xiàn)了對(duì)該系統(tǒng)的全面性測(cè)試。在未來(lái)的研究工作中，我們可以繼續(xù)探索如何提高該系統(tǒng)的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性，以更好地滿足用戶的需求。

2023年度自治區(qū)高?？蒲幸话沩?xiàng)目，自然科學(xué)類(lèi)，項(xiàng)目名稱(chēng)《基于PANOSIM的全路況智能駕駛輔助系統(tǒng)測(cè)試研究》，項(xiàng)目編號(hào)NJZY23065。

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