AI și vizualizări
Interpretarea chenarelor și încrederii detectării AYNIcam
Înțelegeți cele șapte clase de obiecte rutiere acceptate, modificarea casetelor de detectare și a scorurilor de încredere fără a le confunda cu o garanție de siguranță.
În acest ghid
Începeți cu imaginea camerei
Detecția menține imaginea camerei vizibilă și adaugă casete în jurul obiectelor acceptate. Înainte de a conduce, montați iPhone-ul în siguranță, curățați obiectivul și verificați dacă drumul este vizibil. Selectați un model de detector și deschideți Detectare. Imaginea rămâne referința dvs. atunci când o casetă este întârziată, incompletă sau deplasată; suprapunerea este o interpretare a acelei imagini.
Află ce poate eticheta modelul
Detectorul acceptă persoane, biciclete, motociclete, mașini, autobuze, semafoare și indicatoare stop. Atât nawnaw, cât și nawnaw pro folosesc aceste șapte clase. Un vehicul care nu se încadrează în aceste etichete poate fi omis sau etichetat imperfect. Un chenar în jurul unei mașini nu îi identifică marca, nu dovedește care este partea din față și nu îi măsoară dimensiunea exactă.
Citiți încrederea în context
Încrederea descrie suportul modelului pentru o detecție. Nu este probabilitatea unei coliziuni, o măsurare certificată sau o promisiune că fiecare scor mai mare este corect. O magistrală parțial ascunsă poate primi un scor în schimbare, în timp ce o reflexie poate produce în continuare o detecție falsă. Evaluați împreună obiectul vizibil și continuitatea observațiilor.
Când chenarele se schimbă sau dispar
Ocluzia, întunericul, strălucirea, obiectele mici îndepărtate și mișcarea camerei pot schimba rezultatul. O cutie care dispare nu înseamnă că drumul este liber. Recunoașterea semaforului poate fi, de asemenea, incertă: urmați întotdeauna semnalul real. Dacă rezultatele distrag atenția, schimbați vizualizarea sau setările în timp ce sunteți parcat în siguranță. Nu ajustați niciodată un prag de detectare și nu inspectați valori mici de încredere în timpul conducerii.
Alege vizualizarea potrivită sarcinii
Folosește Detectare pentru a compara o suprapunere cu imaginea sursă. Vizualizarea virtuală simplifică aceleași observații; nu creează o a doua confirmare independentă. Segmentarea adaugă măști ale obiectelor și o reprezentare a suprafeței drumului prin modelul Pro dedicat. Niciuna dintre aceste vizualizări nu oferă o imagine completă a drumului din afara câmpului vizual al camerei.