Cara Pengesanan Objek AI Berfungsi dalam Apl Dashcam

Daripada imej kamera kepada kotak

Pengesan objek jalan memproses imej dan meramalkan kategori objek yang disokong, kotak pembatas dan nilai keyakinan. Dalam AyniCam, AI kamera berjalan pada iPhone. Label yang dipaparkan ialah tafsiran model terhadap imej yang tersedia, bukan gambaran lengkap segala-galanya di sekeliling kereta.

Apa yang boleh dilabelkan oleh AyniCam

Keluarga pengesan menyokong orang, basikal, motosikal, kereta, bas, lampu isyarat dan tanda berhenti. Objek di luar kategori ini mungkin terlepas atau dilabelkan secara salah. Kotak kereta tidak mengenal pasti model tepatnya atau menjamin arah hadapan/belakangnya. Keyakinan bukan kebarangkalian perlanggaran atau jarak yang diukur.

Satu kamera bermakna geometri terhad

Anggaran kedudukan boleh menyokong paparan ringkas, tetapi kamera tidak menyediakan adegan yang diukur secara fizikal. Halangan pandangan, sudut kamera dan perubahan rupa mempengaruhi anggaran. Paparan Maya meringkaskan pemerhatian kamera; Peta 3D menambah jalan dan bangunan daripada data pemetaan. Ini ialah sumber maklumat berbeza.

Topeng menambah hasil yang berbeza

Model segmentasi Pro meramalkan topeng objek individu dan topeng permukaan jalan pada halaman khusus. Topeng berguna untuk melihat anggaran bentuk, bukan sekadar segi empat tepat. Topeng jalan bukan pengesanan lorong, pengesan lintasan pejalan kaki atau jaminan ruang yang boleh dipandu.

Cara menilai hasil

Ketika pegun, bandingkan hasil dengan imej sumber dan catat objek yang terlepas, label salah dan ketidakstabilan. Rekodkan peranti, adegan, model dan tetapan bagi setiap perbandingan. Silau, kegelapan, hujan dan objek terlindung boleh mengurangkan pemerhatian yang berguna. Animasi pemilih dan pengesanan simulator ialah ilustrasi; ia tidak membuktikan ketepatan yang diukur, kependaman atau pelaksanaan menyeluruh pada Neural Engine.