エンタープライズアプリケーション領域 D30

ADAS、道路交通および車両の暗視赤外線ビジョン開発サービス

「ADAS、道路交通、車両ナイトビジョン」関連機器メーカー、システムインテグレーター、企業研究開発向けに、赤外線データ評価、アルゴリズム開発、機器/プラットフォーム統合、テスト受け入れを提供し、8種類の企業アプリケーションシナリオをカバーします。

サービス範囲と実施計画

方向番号D30
需要シナリオ8件
メイン入力LWIR/RGB-LWIR L3/L4; LWIR L3/L4; RGB+IR+レーダーL4; L3/L4
一般的なルートT06、T07、T19、T08、T11、T20

プロジェクトの範囲は、サンプル、設備、作業条件、および書面による指標に基づいて決定されます。評価結果に応じて、汎用モジュール、特殊モデル、マルチセンサー統合を構成します。

応用シナリオと開発内容

IR233

夜間の歩行者、自転車、動物の検知

最小入力とテクニカルルート
LWIR/RGB-LWIR L3/L4;T06+T07
目標出力
ターゲットボックス、カテゴリー、距離間隔
実装
必要な製品モデル
批判的な受け入れ
AP、昼/夜/天気/距離ごとに階層化されたリコール
IR234

夜間の車両、バイク、障害物検知

最小入力とテクニカルルート
LWIR L3/L4;T07
目標出力
カテゴリ、ボックス、軌跡、衝突候補
実装
必要な製品モデル
批判的な受け入れ
小型ターゲット リコール、誤警報/km、遅延
IR235

霧、煙、眩しさの状況下でのマルチセンサーセンシング

最小入力とテクニカルルート
RGB+IR+レーダーL4;T06+T07
目標出力
ターゲットヘルス状態とモーダルヘルス状態の融合
実装
マルチセンサーフュージョンが必要
批判的な受け入れ
劣化条件ごとにシングル/マルチモーダルゲインを比較
IR236

横断歩道、道路端、TTC のリスク分析

最小入力とテクニカルルート
L3/L4;T07+T19
目標出力
軌跡、TTC、およびリスクイベント
実装
ジオメトリ/速度モデルが必要です
批判的な受け入れ
TTCエラー、リスクリコール、アラームアドバンス
IR237

道路の熱異常、燃えている車両、放置された高温物体の検出

最小入力とテクニカルルート
LWIR L3/L4;T08+T07
目標出力
注目のターゲット、道路座標、イベント
実装
道路データが必要です
批判的な受け入れ
誤報/km、発見距離、遅延
IR238

熱画像は車両乗員の存在と座席の占有状況の判断を支援します

最小入力とテクニカルルート
LWIR L3;T07
目標出力
座席占有率と乗務員候補者
実装
コックピットデータが必要です
批判的な受け入れ
チャイルドシート/サン/エアコン レイヤード、シートレベル F1
IR239

ドライバーの目 NIR、頭の姿勢と疲労特性

最小入力とテクニカルルート
NIR L3;T11+T19
目標出力
目のキーポイント、頭のポーズ、永続的なイベント
実装
必要な製品モデル
批判的な受け入れ
メガネ/顔色/ナイトレイヤリング、イベント F1
IR240

道路赤外線データセット、シーン再生および安全性評価

最小入力とテクニカルルート
L3/L4;T20
目標出力
階層データ、シーン カバレッジ、および回帰レポート
実装
システムを検証する必要がある
批判的な受け入れ
シーン範囲、ラベル付けの一貫性、バージョンの再現性

プロジェクト評価の前に必要な情報

  • 対象機器・対象物、現場状況、業務プロセス、事後対応
  • 赤外線カメラ、レンズ、スペクトル帯域、設置距離、視野、解像度、データインターフェース
  • 正常、異常、境界および干渉条件下での元のサンプルと収集パラメータ
  • 温度、部品、状態、またはイベントの真理値と注釈仕様を参照
  • ターゲット プラットフォーム、ネットワーク、インターフェイス、ストレージ、レイテンシ、および運用リソースの制約
  • 誤検知、見逃し、手動レビュー、リンク、障害処理、および許容しきい値

実装および提供方法

  1. プロジェクト入力確認カメラ、スペクトル帯域、ビット深度、SDK、環境条件、サンプルおよび許容真の値を確認します。
  2. サンプル検証主要な処理リンク、適用条件、異常な作業条件を検証し、開発範囲と受け入れ方法を決定します。
  3. アルゴリズムの開発と統合データ解析、アルゴリズム、品質ゲーティング、インターフェイス、ターゲット プラットフォームの展開を実装します。
  4. テストの受け入れと引き継ぎ合意されたテストセットとターゲットプラットフォームに従って再テストし、成果物、テスト結果、適用条件を引き渡します。
  • 要件と技術的ソリューション、入力と出力、およびインターフェイスフィールドの定義
  • アルゴリズム ライブラリ、モデル、または SDK/API。納品形態はプロジェクト計画で確認されています
  • サンプルプログラム、パラメータ構成、エラーステータス、呼び出し命令
  • テストセットのバージョン、指標の定義、層別化の結果、失敗したサンプルの記録
  • ターゲット プラットフォームの適応、リソース使用量、実行遅延記録
  • バージョン、依存関係、ライセンス、再現手順、適用条件の説明

受け入れ設計

各シナリオは、「キーの受け入れ」に従って独立したテスト ケースを確立します。複数のシナリオ間でモデルを共有すると、結果は各シナリオ、距離、負荷、環境、ターゲット サイズごとに個別にレポートされ、全体的な統計によって補足されます。

高リスクのアラームまたは制御が関係する場合、アルゴリズムの出力はレビューまたはリンクの判断に使用されます。安全機能、規制上の責任、および自動廃棄には、個別の設計と承認が必要です。

企業顧客向けのよくある質問

シーンに基づいて直接購入できますか?

最初に別個の作業パッケージとして評価できます。正式な範囲では、デバイス、データ、ターゲット オブジェクト、環境、インターフェイス、納品形式、および受け入れしきい値を記述する必要があります。

異常検体がない状態でも開始できますか?

データ インターフェイス、通常のベースライン、取得計画、およびシミュレーション/制御されたテスト設計を最初に完了できます。十分な異常真値が得られた上で、異常検出率や故障分類の効果を評価することができます。

アルゴリズムはアラームや機器の動作を直接トリガーできますか?

期間、重複排除、品質ゲーティング、手動レビュー、通信障害、安全連動などはビジネスリスクに基づいて設計する必要があります。高リスクのアクションは、独立した安全メカニズムと現場での受け入れが完了した後にアクティブ化する必要があります。

プロジェクトの相談

開発および納入範囲を明確にするためにサンプルと装置条件を提出します。

ADAS、道路交通および車両の暗視赤外線ビジョン開発サービス

タスクオブジェクト、元の画像またはビデオ、ターゲットインジケーター、デバイスプラットフォーム、インターフェイス、およびサンプル状況を説明してください。

電話: 13910119357
xuzhiyang0928@gmail.com

ご記入いただいた情報は、本プロジェクトの評価およびご連絡のみに使用させていただきます。許可されていない個人情報や機密データを送信しないでください。