Jak działa wykrywanie obiektów przez AI w aplikacji kamery samochodowej

Od obrazu z kamery do pudełek

Detektor obiektów drogowych przetwarza obraz i przewiduje obsługiwane klasy obiektów, ramki ograniczające i wartości ufności. W AyniCam sztuczna inteligencja aparatu działa na iPhonie. Wyświetlana etykieta jest interpretacją dostępnego obrazu przez model, a nie pełnym opisem wszystkiego wokół samochodu.

Co AyniCam może oznaczyć

Rodzina detektorów obsługuje ludzi, rowery, motocykle, samochody, autobusy, sygnalizację świetlną i znaki stopu. Obiekt spoza tych klas może zostać pominięty lub błędnie oznaczony. Pudełko samochodowe nie określa jego dokładnego modelu ani nie gwarantuje jego orientacji przód/tył. Pewność nie jest prawdopodobieństwem kolizji ani zmierzoną odległością.

Jedna kamera oznacza ograniczoną geometrię

Przybliżone położenie może zapewnić uproszczony widok, ale kamera nie dostarcza badanej sceny. Na ocenę mają wpływ okluzja, kąt kamery i zmieniający się wygląd. Wirtualny widok upraszcza obserwacje z kamery; Mapy 3D dodają drogi i budynki na podstawie danych map. Są to różne źródła informacji.

Maski dają inny wynik

Model segmentacji Pro przewiduje maski poszczególnych obiektów i maskę nawierzchni drogi na dedykowanej stronie. Maski są przydatne, jeśli chcesz zobaczyć szacunkowy kształt, a nie tylko prostokąt. Maska drogowa nie jest funkcją wykrywania pasa ruchu, wykrywaczem przejść dla pieszych ani gwarancją wolnej przestrzeni.

Jak ocenić wynik

Na postoju porównaj obraz wyjściowy z obrazem źródłowym i zwróć uwagę na pominięte obiekty, nieprawidłowe etykiety i niestabilność. Zapisuj urządzenie, scenę, model i ustawienia, aby móc je porównać. Odblaski, ciemność, deszcz i okluzja mogą ograniczyć przydatne obserwacje. Animacje selektora i wykrycia symulatora mają charakter ilustracyjny; nie ustalają żadnej zmierzonej dokładności, opóźnień ani uniwersalnego działania silnika neuronowego.