在智能座舱感知系统(如 DMS、OMS、安全带识别、儿童遗留检测等)逐渐从研发进入大规模部署的阶段,数据成为模型性能提升的核心瓶颈。尤其在现实采集成本高、隐私受限、长尾样本稀缺的前提下,越来越多客户将目光投向了“舱内合成数据”。在与算法供应商和主机厂诸多客户的交流过程中,我们也观察到三个始终被反复提出的核心问题,本文为大家详细揭秘:一、模态是否丰富,能否覆盖多任务模型需求?相较于传统车外感知任务,舱内感知往往涉及多种任务并发:(1)驾驶员状态监测(DMS)需提供 RGB、NIR、深度图、红外热图
康谋
2025-05-21 10:14
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