AYNIcam 인식 상자와 신뢰도 점수 이해하기

카메라 이미지로 시작

감지는 카메라 이미지를 계속 표시하고 지원되는 개체 주위에 상자를 추가합니다. 운전 전 iPhone을 단단히 장착하고 렌즈를 제거한 후 도로가 보이는지 확인하세요. 감지기 모델을 선택하고 감지를 엽니다. 상자가 늦거나, 불완전하거나, 잘못 배치된 경우 이미지는 참조용으로 남아 있습니다. 오버레이는 해당 이미지의 해석입니다.

모델이 라벨을 지정할 수 있는 항목 파악

감지기는 사람, 자전거, 오토바이, 자동차, 버스, 신호등 및 정지 신호를 지원합니다. nawnaw와 nawnaw pro 모두 이 7클래스 세트를 사용합니다. 이러한 라벨을 벗어난 차량은 누락되거나 불완전한 라벨이 할당될 수 있습니다. 자동차 주변의 상자는 제조사를 식별하거나 어느 쪽이 전면인지 확인하거나 정확한 크기를 측정하지 않습니다.

맥락에 따른 읽기 신뢰도

신뢰도는 감지에 대한 모델의 지원을 나타냅니다. 이는 충돌 가능성, 인증된 측정 또는 모든 높은 점수가 정확하다는 약속이 아닙니다. 부분적으로 숨겨진 버스는 변화하는 점수를 받을 수 있지만 반사는 여전히 잘못된 감지를 생성할 수 있습니다. 눈에 보이는 물체와 관찰의 연속성을 함께 평가하세요.

상자가 바뀌거나 사라지는 경우

폐색, 어두움, 눈부심, 작은 멀리 있는 물체, 카메라 움직임으로 인해 결과가 바뀔 수 있습니다. 상자가 사라진다고 해서 도로가 깨끗하다는 의미는 아닙니다. 신호등 인식도 불확실할 수 있습니다. 항상 실제 신호를 따르세요. 결과가 산만해지면 안전하게 주차한 상태에서 시야나 설정을 변경하십시오. 운전 중에는 감지 임계값을 조정하거나 작은 신뢰도 값을 검사하지 마세요.

작업 보기 선택

감지 기능을 사용하여 오버레이를 소스 이미지와 비교하세요. Virtual View는 동일한 관찰을 단순화합니다. 두 번째 독립적인 확인을 생성하지 않습니다. 세분화는 전용 Pro 모델을 통해 객체 마스크와 도로 표면 출력을 추가합니다. 이러한 보기 중 어느 것도 카메라 시야 밖의 도로에 대한 완전한 설명을 제공하지 않습니다.