IA e visualizações
Como interpretar as caixas de detecção e a confiança no AYNIcam
Entenda as sete classes de objetos viários compatíveis, as caixas de detecção em movimento e os índices de confiança sem confundi-los com uma garantia de segurança.
Neste guia
Comece pela imagem da câmera
Detecção mantém a imagem da câmera visível e acrescenta caixas ao redor dos objetos compatíveis. Antes de dirigir, fixe o iPhone, limpe a lente e confira se a via aparece. Selecione um detector e abra Detecção. A imagem continua sendo a referência quando uma caixa está atrasada, incompleta ou mal posicionada; a sobreposição é uma interpretação dessa imagem.
Saiba o que o modelo pode identificar
O detector reconhece pessoa, bicicleta, motocicleta, carro, ônibus, semáforo e placa de PARE. Tanto nawnaw quanto nawnaw pro usam essas sete classes. Um veículo fora delas pode não ser detectado ou receber um rótulo imperfeito. Uma caixa em torno de um carro não identifica a marca, não prova qual extremidade é a frente nem mede seu tamanho exato.
Interprete a confiança no contexto
A confiança expressa o grau de apoio do modelo a uma detecção. Não é probabilidade de colisão, medição certificada ou promessa de que um valor alto está sempre correto. Um ônibus parcialmente oculto pode ter uma pontuação variável, enquanto um reflexo ainda pode gerar uma falsa detecção. Avalie o objeto visível e a continuidade das observações em conjunto.
Quando as caixas mudam ou desaparecem
Obstrução, escuridão, ofuscamento, objetos pequenos e distantes e movimento da câmera podem alterar o resultado. Uma caixa desaparecer não significa via livre. O reconhecimento de semáforos também pode ser incerto: siga sempre o sinal real. Se os resultados distraírem, altere a visualização ou os ajustes em uma parada segura. Nunca ajuste o limiar de detecção nem examine valores pequenos de confiança enquanto dirige.
Escolha a visualização conforme a tarefa
Use Detecção para comparar a sobreposição com a imagem de origem. A Visualização virtual simplifica as mesmas observações; não fornece uma segunda confirmação independente. Segmentação adiciona máscaras de objetos e representação da superfície da via com seu modelo Pro dedicado. Nenhuma visualização descreve por completo a via fora do campo da câmera.