Technológia
Hogyan működik az AI-alapú objektumfelismerés egy menetrögzítő alkalmazásban?
Ebben az útmutatóban
A kameraképtől a keretekig
A közúti objektumfelismerő feldolgoz egy képet, és támogatott objektumkategóriákat, befoglaló kereteket és bizonyossági értékeket becsül. Az AyniCamben a kamera-AI az iPhone-on fut. A megjelenő címke a rendelkezésre álló kép modell szerinti értelmezése, nem az autó körüli teljes környezet leírása.
Mit tud megjelölni az AyniCam?
A felismerőcsalád embereket, kerékpárokat, motorkerékpárokat, autókat, buszokat, közlekedési lámpákat és stoptáblákat támogat. Az ezen kategóriákon kívüli objektumokat kihagyhatja vagy tévesen címkézheti. Egy autókeret nem azonosítja a pontos típust, és nem garantálja az eleje-hátulja irányát. A bizonyossági érték nem ütközési valószínűség vagy mért távolság.
Egy kamera korlátozott térbeli információt jelent
A becsült elhelyezés segíthet egy egyszerűsített nézet megjelenítésében, de a kamera nem készít bemért környezetmodellt. A takarás, a kamera szöge és a változó megjelenés befolyásolja a becslést. A Virtuális nézet a kamera megfigyeléseit egyszerűsíti; a 3D térkép térképadatokból adja hozzá az utakat és épületeket. Ezek különböző információforrások.
A maszkok más kimenetet adnak
A Pro szegmentálómodell külön oldalon egyedi objektummaszkokat és útfelületmaszkot becsül. A maszkok a puszta téglalap helyett a becsült alakot mutatják. Az útfelületmaszk nem sávfelismerés, gyalogátkelőhely-felismerő vagy a járható terület garanciája.
Hogyan értékelj egy eredményt?
Álló helyzetben hasonlítsd össze a kimenetet a forrásképpel, és jegyezd fel a kihagyott objektumokat, téves címkéket és ingadozást. Minden összehasonlításhoz rögzítsd az eszközt, jelenetet, modellt és beállításokat. A vakító fény, sötétség, eső és takarás csökkentheti a hasznos megfigyeléseket. A választó animációi és a szimulátorfelismerések illusztrációk; nem igazolnak mért pontosságot, késleltetést vagy minden esetben Neural Engine-végrehajtást.