ドライブレコーダーアプリのAI物体検出の仕組み

カメラ画像から枠になるまで

道路物体検出器は画像を処理し、対応カテゴリ、枠、信頼度を予測します。AyniCamのカメラAIはiPhone上で動きます。表示ラベルは得られた画像に対するモデルの解釈であり、車の周囲のすべてを網羅した説明ではありません。

AyniCamがラベルを付けられる対象

検出器系は、人、自転車、オートバイ、車、バス、信号機、一時停止標識に対応します。対象外の物体は見落としや誤ラベルの可能性があります。車の枠は正確な車種や前後方向を保証しません。信頼度は衝突確率や実測距離ではありません。

1台のカメラでは空間把握に限界があります

推定位置は簡略化した表示に役立ちますが、カメラが測量済みの空間を提供するわけではありません。遮蔽、カメラ角度、見た目の変化が推定に影響します。仮想ビューはカメラの観測を簡略化し、3Dマップは地図データから道路や建物を加えます。これらは別の情報源です。

マスクは別の出力を加えます

Proのセグメンテーションモデルは、専用ページで個別物体マスクと路面マスクを予測します。マスクは四角い枠だけでなく推定形状を見るのに役立ちます。路面マスクは車線検出、横断歩道検出、走行可能な空間の保証ではありません。

結果の評価方法

停車中に元画像と出力を比べ、見落とし、誤ラベル、不安定さを記録してください。比較では端末、場面、モデル、設定を記録します。まぶしさ、暗さ、雨、遮蔽は有用な観測を減らす場合があります。選択画面のアニメーションやシミュレーター検出は説明用で、実測精度、遅延、あらゆる場合のNeural Engine実行を証明しません。