1.一种车载视觉传感器预期功能测试场景数据集构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆的驾驶场景数据；

获取车载视觉传感器对驾驶场景采集的图像的原始信息；

根据采集的图像的质量，确定主客观图像信息，所述主客观图像信息包括图像亮度；

所述根据采集的图像的质量，确定主客观图像信息，包括：获取图像的横向分辨率M、纵向分辨率N及每个像素点的R、G、B值，则图像亮度Y为：其中， 、 、 分别代表每个像素点的R、G、B值；

所述主客观图像信息包括图像Tenengrad值；

所述根据采集的图像的质量，确定主客观图像信息，包括：其中， 与 分别代表 卷积核对像素点的卷积与 卷积核对像素点的卷积；M、N分别代表图像的横纵分辨率； 为Tenengrad值；

所述主客观图像信息包括图像熵值；

所述根据采集的图像的质量，确定主客观图像信息，包括：获取像素的灰度值i及邻域像素灰度均值j及特征二元组i,j出现的频率次数，则图像熵值H为：其中， ； 代表特征二元组i,j出现的频率次数；

所述主客观图像信息包括主观得分MOS值，所述主观得分MOS值为多个图像质量评价分数的平均值；

所述主客观图像信息包括客观结合图像质量评价分数值；

所述根据采集的图像的质量，确定主客观图像信息，包括：对所述图像亮度、所述图像Tenengrad值、所述图像熵值、所述主观得分MOS值进行归一化处理：其中， 为最小值， 为最大值；

所述客观结合图像质量评价分数值OA为：其中， 为图像亮度的权重， 为图像Tenengrad值的权重， 为图像熵值的权重；

所述主客观图像信息包括主客观结合图像质量评价分数值SOA：其中， 为客观结合图像质量评价分数值OA的权重， 为主观得分MOS值的权重；

所述主客观图像信息包括主客观结合图像质量评价分数值SOA；

根据所述主客观图像信息，确定车载传感器预期功能安全驾驶场景的类别，包括：若0≤SOA≤0.3，则车载传感器预期功能安全驾驶场景为危险场景；

若0.3＜SOA≤0.7，则车载传感器预期功能安全驾驶场景为较安全场景；

若0.7＜SOA≤1.0，则车载传感器预期功能安全驾驶场景为安全场景；

根据所述主客观图像信息，确定车载传感器预期功能安全驾驶场景的类别；

将若干图像的驾驶场景数据、原始信息、主客观图像信息、车载传感器预期功能安全驾驶场景的类别作为车载视觉传感器预期功能驾驶场景的数据集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆的驾驶场景数据至少包括：天气维度、道路维度、自车行驶参数维度及交通参与者与静态障碍物维度的驾驶场景数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像的原始信息至少包括：光圈大小、感光度、快门时间、图像分辨率。