Tính năng phát hiện đối tượng AI hoạt động như thế nào trong ứng dụng Dashcam

Từ hình ảnh camera đến các hộp

Trình phát hiện vật thể trên đường xử lý hình ảnh và dự đoán các lớp đối tượng được hỗ trợ, hộp giới hạn và giá trị tin cậy. Trong AyniCam, camera AI chạy trên iPhone. Nhãn hiển thị là sự diễn giải của mô hình về hình ảnh có sẵn chứ không phải là bản mô tả đầy đủ về mọi thứ xung quanh ô tô.

AyniCam có thể gắn nhãn gì

Dòng máy dò hỗ trợ người, xe đạp, xe máy, ô tô, xe buýt, đèn giao thông và biển báo dừng. Một đối tượng bên ngoài các lớp này có thể bị bỏ sót hoặc bị dán nhãn sai. Hộp ô tô không xác định kiểu dáng chính xác của nó hoặc đảm bảo hướng trước/sau của nó. Độ tin cậy không phải là xác suất va chạm hay khoảng cách đo được.

Một camera có nghĩa là hình học giới hạn

Vị trí gần đúng có thể hỗ trợ chế độ xem đơn giản nhưng máy ảnh không cung cấp cảnh được khảo sát. Sự tắc nghẽn, góc camera và sự thay đổi diện mạo ảnh hưởng đến ước tính. Chế độ xem ảo giúp đơn giản hóa việc quan sát camera; Bản đồ 3D thêm đường và tòa nhà từ dữ liệu bản đồ. Đây là những nguồn thông tin riêng biệt.

Mặt nạ thêm một đầu ra khác

Mô hình phân đoạn Pro dự đoán mặt nạ đối tượng riêng lẻ và mặt nạ mặt đường trên một trang chuyên dụng. Mặt nạ rất hữu ích để xem hình dạng ước tính thay vì chỉ hình chữ nhật. Mặt nạ đường không có chức năng phát hiện làn đường, thiết bị phát hiện lối qua đường dành cho người đi bộ hoặc đảm bảo không gian có thể lái xe.

Cách đánh giá kết quả

Khi đứng yên, hãy so sánh kết quả đầu ra với hình ảnh nguồn và lưu ý các vật thể bị bỏ sót, nhãn sai và tính không ổn định. Giữ thiết bị, cảnh, mô hình và cài đặt được ghi lại để so sánh. Ánh sáng chói, bóng tối, mưa và sự tắc nghẽn có thể làm giảm những quan sát hữu ích. Hoạt ảnh của bộ chọn và phát hiện trình mô phỏng là minh họa; họ không thiết lập độ chính xác, độ trễ hoặc hoạt động thực thi Công cụ thần kinh phổ quát nào được đo lường.