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  • 正文
    • 一、模態(tài)是否豐富,能否覆蓋多任務(wù)模型需求?
    • 二、是否支持高度可控的“邊緣艙內(nèi)場景”構(gòu)建?
    • 三、合成數(shù)據(jù)真實度是否支持模型訓(xùn)練與部署?
    • 四、平臺實現(xiàn)參考:Anyverse 的應(yīng)用實踐
    • 1、模態(tài)生成方面
    • 2、場景構(gòu)建方面
    • 3、圖像與行為建模方面
    • 五、合成數(shù)據(jù)應(yīng)為艙內(nèi)感知系統(tǒng)“數(shù)據(jù)主力軍”
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L3+智能座艙時代 主機廠三大核心需求揭秘

16小時前
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智能座艙感知系統(tǒng)(如 DMS、OMS、安全帶識別、兒童遺留檢測等)逐漸從研發(fā)進入大規(guī)模部署的階段,數(shù)據(jù)成為模型性能提升的核心瓶頸。尤其在現(xiàn)實采集成本高、隱私受限、長尾樣本稀缺的前提下,越來越多客戶將目光投向了“艙內(nèi)合成數(shù)據(jù)”。

在與算法供應(yīng)商主機廠諸多客戶的交流過程中,我們也觀察到三個始終被反復(fù)提出的核心問題,本文為大家詳細(xì)揭秘:

一、模態(tài)是否豐富,能否覆蓋多任務(wù)模型需求?

相較于傳統(tǒng)車外感知任務(wù),艙內(nèi)感知往往涉及多種任務(wù)并發(fā)

(1)駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(DMS)需提供 RGB、NIR、深度圖、紅外熱圖等;

(2)艙內(nèi)目標(biāo)識別(OMS)需識別成人、兒童、寵物及其關(guān)鍵點;

(3)安全帶/手勢/打電話等行為檢測需使用語義分割姿態(tài)估計;

(4)基于時序的行為識別模型還需高幀率、長時間段的時序一致數(shù)據(jù)。

1、客戶普遍反饋

“不是只有圖像就夠了,我們訓(xùn)練要同時用 RGB、深度、語義 mask,還需要完整的關(guān)鍵點標(biāo)注?!?/strong>

因此,一個面向艙內(nèi)場景的合成平臺,必須具備多模態(tài)輸出能力

(1)支持同步輸出:RGB、NIR、IR、深度圖、分割圖、關(guān)鍵點、動作標(biāo)簽;

(2) 每一幀支持完整 2D/3D 標(biāo)注(如人臉姿態(tài)、骨架、Bounding Box);

(3)模態(tài)間具備嚴(yán)格的像素級對齊時間同步。

不同分割標(biāo)準(zhǔn)的傳感器真值掩膜(左:材料分割掩膜 右:標(biāo)注分割掩膜)

二、是否支持高度可控的“邊緣艙內(nèi)場景”構(gòu)建?

現(xiàn)實座艙中的極端情況是艙內(nèi)模型失效的最大來源,例如:

(1)小孩被遺留在車內(nèi)后座但被玩具遮擋;

(2)夜間父母懷抱嬰兒但光照極弱;

(3)多人乘坐,后排座椅被倒下遮擋視野;

(4)駕駛員佩戴口罩、墨鏡、低頭、側(cè)臉、疲勞、抽煙等行為混合出現(xiàn)。

1、客戶直接表達(dá)

“這些是我們在真實測試中經(jīng)常出錯的場景,能不能直接構(gòu)造出來,用來補訓(xùn)練集?”

所以平臺需要具備:

(1)多乘員、多體態(tài)、多遮擋物控制能力;

(2)情緒、疲勞、注意力偏移等狀態(tài)標(biāo)簽控制;

(3)光照條件(夜間、背光)、遮擋類型(雨傘、雜物)、視角模糊模擬能力

(4)可腳本控制的場景生成引擎,如配置文件中直接設(shè)定“后排有兒童+玩具遮擋+車內(nèi)弱光”組合。

只有能合成這些“長尾”和“不可采集”的場景,合成數(shù)據(jù)才具備真正補全實采數(shù)據(jù)盲區(qū)的價值。

三、合成數(shù)據(jù)真實度是否支持模型訓(xùn)練與部署?

相比單純用于驗證,艙內(nèi)合成數(shù)據(jù)平臺的客戶越來越傾向于用模型直接訓(xùn)練,這也就對“擬真程度”提出了更高要求:

1、客戶真實需求

“我們擔(dān)心合成圖太假,訓(xùn)練完上車精度掉得厲害。你們的合成數(shù)據(jù)真實度有保證嗎?”

為了讓數(shù)據(jù)能用于實際訓(xùn)練,平臺需要從三方面確保高擬真性:

(1)真實人物建模

-??多體型、種族、性別、穿著、年齡段(尤其是兒童與老人);

-??姿態(tài)逼真(靠座、打瞌睡、回頭、躺倒);

-??動作/表情基于真實骨骼驅(qū)動,避免“動畫感”。

(2)真實座艙還原

-??車輛內(nèi)飾結(jié)構(gòu)完整,覆蓋不同車型、座位布局;

-??可配置裝飾物(抱枕、飾品)、反光材質(zhì)(玻璃、顯示屏);

-??支持模擬不同車型的FOV、分辨率、攝像頭位置偏移等。

(3)物理光照/材質(zhì)真實感

-? 支持真實 HDR 光照渲染;

-? 模擬 IR/熱紅外成像特性;

-? 加入模糊、噪聲、運動拖影、畸變等現(xiàn)實感知特性。

為了達(dá)到可用于實際訓(xùn)練的效果,合成數(shù)據(jù)平臺需要在圖像質(zhì)量、行為表現(xiàn)傳感器建模等多個維度具備高保真能力,確保模型在部署后具備良好的泛化性能。

例如,圖像應(yīng)能準(zhǔn)確模擬真實攝像頭的曝光、模糊和遮擋;人物動作需基于真實骨骼驅(qū)動而非靜態(tài)拼接;同時還應(yīng)支持多種模態(tài)協(xié)同輸出,以滿足訓(xùn)練對數(shù)據(jù)質(zhì)量的一致性要求。

四、平臺實現(xiàn)參考:Anyverse 的應(yīng)用實踐

在平臺實現(xiàn)層面,Anyverse?提供了一個相對成熟的參考范式,覆蓋了艙內(nèi)感知數(shù)據(jù)合成中的多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

1、模態(tài)生成方面

平臺支持多通道同步輸出,包括 RGB、NIR、深度圖、紅外圖、語義圖、關(guān)鍵點和動作標(biāo)簽等,滿足多種感知模型的數(shù)據(jù)輸入需求;

2、場景構(gòu)建方面

平臺可以靈活配置人物數(shù)量、姿態(tài)、遮擋物、光照條件等變量,以生成多樣化甚至極端條件下的艙內(nèi)場景;

3、圖像與行為建模方面

平臺使用物理渲染骨骼動畫系統(tǒng),對座艙結(jié)構(gòu)、乘員動作及其與環(huán)境交互過程進行了細(xì)致建模,提升了數(shù)據(jù)的真實感與一致性。

這些工程機制協(xié)同構(gòu)成了一個面向規(guī)?;?xùn)練的合成數(shù)據(jù)生成基礎(chǔ),也為艙內(nèi)感知模型在復(fù)雜環(huán)境中的表現(xiàn)提供了有力支撐。

五、合成數(shù)據(jù)應(yīng)為艙內(nèi)感知系統(tǒng)“數(shù)據(jù)主力軍”

從客戶反饋出發(fā),我們始終認(rèn)為:

合成數(shù)據(jù)的價值,不僅在于節(jié)省成本,更在于它能合成“你永遠(yuǎn)采不到、但必須要有”的關(guān)鍵場景。

真正面向工程落地的艙內(nèi)合成數(shù)據(jù)平臺,應(yīng)同時滿足以下三點:

(1)模態(tài)豐富、標(biāo)注完整

(2)邊緣場景可控、可批量

(3)圖像逼真、擬合實車部署

這將是支撐下一階段艙內(nèi)智能感知系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

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