Sztuczna inteligencja i widoki
Jak odczytywać ramki wykrywania i pewność rozpoznania w AYNIcam
Poznaj siedem obsługiwanych klas obiektów drogowych, zmieniając pola wykrywania i wskaźniki pewności, nie myląc ich z gwarancją bezpieczeństwa.
W tym przewodniku
Zacznij od obrazu z kamery
Wykrywanie utrzymuje widoczność obrazu z kamery i dodaje ramki wokół obsługiwanych obiektów. Przed jazdą zamontuj bezpiecznie iPhone'a, oczyść obiektyw i sprawdź, czy widać drogę. Wybierz model czujki i otwórz Detekcja. Obraz pozostaje punktem odniesienia, gdy pudełko jest spóźnione, niekompletne lub zagubione; nakładka jest interpretacją tego obrazu.
Dowiedz się, co model może oznaczyć
Detektor obsługuje osobę, rower, motocykl, samochód, autobus, sygnalizację świetlną i znak stopu. Zarówno nawnaw, jak i nawnaw pro używają tego zestawu siedmiu klas. Pojazd niebędący tymi etykietami może zostać pominięty lub może zostać mu przypisana niedoskonała etykieta. Pudełko wokół samochodu nie pozwala określić jego marki, nie potwierdza, który koniec jest przodem ani nie mierzy jego dokładnego rozmiaru.
Odczytaj pewność w kontekście
Pewność opisuje zdolność modelu do wykrywania. To nie prawdopodobieństwo kolizji, certyfikowany pomiar czy obietnica, że każdy wyższy wynik będzie prawidłowy. Częściowo ukryta magistrala może otrzymać zmieniający się wynik, podczas gdy odbicie może nadal powodować fałszywe wykrycie. Oceń łącznie widoczny obiekt i ciągłość obserwacji.
Kiedy pola zmieniają się lub znikają
Okluzja, ciemność, odblaski, małe odległe obiekty i ruch kamery mogą zmienić wynik. Zniknięcie skrzynki nie oznacza, że droga jest wolna. Rozpoznanie sygnalizacji świetlnej może być również niepewne: zawsze podążaj za aktualnym sygnałem. Jeśli wyniki będą rozpraszać uwagę, zmień widok lub ustawienia podczas bezpiecznego parkowania. Nigdy nie ustawiaj progu wykrywania ani nie sprawdzaj małych wartości zaufania podczas jazdy.
Wybierz widok zadania
Użyj funkcji wykrywania, aby porównać nakładkę z obrazem źródłowym. Widok wirtualny upraszcza te same obserwacje; nie tworzy drugiego niezależnego potwierdzenia. Segmentacja dodaje maski obiektów i dane wyjściowe nawierzchni drogi w dedykowanym modelu Pro. Żaden z tych widoków nie zapewnia pełnego obrazu drogi poza polem widzenia kamery.