Araç kamerası uygulamasında yapay zekâ ile nesne algılama nasıl çalışır?

Kamera görüntüsünden kutulara

Bir yol nesnesi dedektörü süreçleri bir görüntü ve desteklenen nesne sınıflarını, sınırlayıcı kutuları ve güven değerlerini tahmin eder. AyniCam'de kamera yapay zekası iPhone'da çalışır. Görüntülenen etiket, arabanın etrafındaki her şeyin tam bir açıklaması değil, modelin mevcut görüntüyü yorumlamasıdır.

AyniCam'in etiketleyebileceği şeyler

Dedektör ailesi insanları, bisikletleri, motosikletleri, arabaları, otobüsleri, trafik ışıklarını ve dur işaretlerini destekler. Bu sınıfların dışındaki bir nesne gözden kaçabilir veya yanlış etiketlenebilir. Bir araba kutusu, tam modelini tanımlamaz veya ön/arka yönünü garanti etmez. Güven, çarpışma olasılığı veya ölçülen mesafe değildir.

Bir kamera sınırlı geometri anlamına gelir

Yaklaşık yerleştirme basitleştirilmiş bir görünümü destekleyebilir, ancak kamera incelenen bir sahne sağlamaz. Kapanma, kamera açısı ve değişen görünüm tahmini etkiler. Sanal Görünüm, kamera gözlemlerini basitleştirir; 3D Haritalar, harita verilerinden yollar ve binalar ekler. Bunlar farklı bilgi kaynaklarıdır.

Maskeler farklı bir çıktı ekler

Pro segmentasyon modeli, özel bir sayfada bireysel nesne maskelerini ve yol yüzeyi maskesini tahmin eder. Maskeler yalnızca bir dikdörtgen yerine tahmini bir şekli görmek için kullanışlıdır. Yol maskesi şerit tespiti, yaya geçidi dedektörü veya sürülebilir alan garantisi değildir.

Sonuç nasıl değerlendirilir?

Sabitken çıktıyı kaynak görüntüyle karşılaştırın ve kaçırılan nesneleri, yanlış etiketleri ve dengesizlikleri not edin. Herhangi bir karşılaştırma için cihazı, sahneyi, modeli ve ayarları kaydedin. Parlama, karanlık, yağmur ve kapanma yararlı gözlemleri azaltabilir. Seçici animasyonları ve simülatör tespitleri illüstrasyonlardır; ölçülmüş bir doğruluk, gecikme veya evrensel Neural Engine uygulaması belirlenmemiştir.