AYNIcam के पहचान बॉक्स और कॉन्फ़िडेंस को समझना

कैमरे की छवि से शुरुआत करें

पहचान दृश्य में कैमरे की छवि दिखाई देती रहती है और समर्थित वस्तुओं के चारों ओर बॉक्स जोड़े जाते हैं। गाड़ी चलाने से पहले iPhone को मज़बूती से माउंट करें, लेंस साफ़ करें और देखें कि सड़क ठीक से दिखाई दे रही है। पहचान मॉडल चुनकर पहचान दृश्य खोलें। बॉक्स देर से आए, अधूरा हो या गलत जगह दिखे, तो मूल छवि को आधार मानें; ओवरले उस छवि की एक व्याख्या है।

जानें कि मॉडल किन वस्तुओं को लेबल कर सकता है

पहचान मॉडल व्यक्ति, साइकिल, मोटरसाइकिल, कार, बस, ट्रैफ़िक लाइट और स्टॉप साइन को पहचान सकता है। nawnaw और nawnaw pro, दोनों यही सात श्रेणियाँ इस्तेमाल करते हैं। इन लेबलों से बाहर का कोई वाहन छूट सकता है या उसे पूरी तरह सही लेबल नहीं मिल सकता। कार के चारों ओर बना बॉक्स उसके निर्माता की पहचान नहीं करता, यह साबित नहीं करता कि उसका अगला सिरा कौन-सा है और न ही उसका सटीक आकार मापता है।

विश्वास स्तर को संदर्भ के साथ समझें

विश्वास स्तर बताता है कि मॉडल किसी पहचान को कितनी मज़बूती से सही मानता है। यह टक्कर की संभावना, प्रमाणित माप या हर ऊँचे स्कोर के सही होने का वादा नहीं है। आंशिक रूप से छिपी बस का स्कोर बदल सकता है, जबकि किसी परावर्तन से भी गलत पहचान हो सकती है। दिखाई देने वाली वस्तु और लगातार मिल रहे अवलोकनों को साथ में परखें।

जब बॉक्स बदलें या गायब हो जाएँ

वस्तुओं का छिपना, अँधेरा, तेज़ चमक, दूर की छोटी वस्तुएँ और कैमरे की हलचल नतीजे बदल सकती हैं। बॉक्स गायब होने का मतलब यह नहीं कि सड़क खाली है। ट्रैफ़िक लाइट की पहचान भी अनिश्चित हो सकती है: हमेशा वास्तविक सिग्नल का पालन करें। यदि नतीजे ध्यान भटकाने लगें, तो सुरक्षित जगह पार्क करके दृश्य या सेटिंग बदलें। गाड़ी चलाते समय पहचान की सीमा न बदलें और छोटे विश्वास स्कोर देखने में ध्यान न लगाएँ।

काम के अनुसार दृश्य चुनें

ओवरले की मूल छवि से तुलना करने के लिए पहचान दृश्य इस्तेमाल करें। आभासी दृश्य उन्हीं अवलोकनों को सरल रूप में दिखाता है; वह दूसरी स्वतंत्र पुष्टि नहीं देता। सेगमेंटेशन अपने विशेष Pro मॉडल से वस्तुओं के मास्क और सड़क की सतह का परिणाम जोड़ता है। इनमें से कोई भी दृश्य कैमरे के दृश्य-क्षेत्र से बाहर की सड़क की पूरी जानकारी नहीं देता।