Les AYNIcams gjenkjenningsrammer og konfidens

Start med kamerabildet

Registrering beholder kamerabildet og legger rammer rundt støttede objekter. Før kjøring må iPhone monteres sikkert, linsen rengjøres og veien være synlig. Velg en registreringsmodell og åpne Registrering. Bildet er fortsatt referansen når en ramme kommer sent, er ufullstendig eller feilplassert; laget er en tolkning av bildet.

Vit hva modellen kan merke

Gjenkjenningsmodellen støtter person, sykkel, motorsykkel, bil, buss, trafikklys og stoppskilt. Både nawnaw og nawnaw pro bruker dette settet med sju klasser. Et kjøretøy utenfor disse etikettene kan bli oversett eller få en unøyaktig etikett. En ramme rundt en bil identifiserer ikke merket, beviser ikke hvilken ende som er foran og måler ikke nøyaktig størrelse.

Forstå konfidens i sammenheng

Konfidens beskriver hvor sterkt modellen støtter en registrering. Det er ikke sannsynligheten for en kollisjon, en sertifisert måling eller et løfte om at enhver høyere verdi er riktig. En delvis skjult buss kan få en skiftende verdi, mens en refleksjon fortsatt kan gi en falsk registrering. Vurder det synlige objektet og sammenhengen mellom observasjonene samlet.

Når rammer endres eller forsvinner

Skjulte objekter, mørke, blending, små fjerne objekter og kamerabevegelse kan endre resultatet. En ramme som forsvinner betyr ikke at veien er klar. Trafikklysgjenkjenning kan også være usikker: følg alltid det faktiske lyset. Hvis resultatene distraherer, endre visning eller innstillinger mens bilen står trygt parkert. Juster aldri registreringsterskler eller undersøk små konfidensverdier under kjøring.

Velg visning for oppgaven

Bruk Gjenkjenning for å sammenligne et lag med kildebildet. Virtuell visning forenkler de samme observasjonene; den skaper ikke en ny, uavhengig bekreftelse. Segmentering legger til objektmasker og veibaneutdata med sin egen Pro-modell. Ingen av disse visningene gir en fullstendig beskrivelse av veien utenfor kameraets synsfelt.