Multi-task single lens for automotive vision applications
Notice bibliographique
Résumé
The increasing trend to use vision sensors in transportation is driven both by legislation and consumer demands for higher safety and better driving experiences. Awareness of what surrounds an automotive vehicle can directly affect the safe driving and maneuvering of that vehicle. Consequently, panoramic 360° field-of-view (FoW) imaging is becoming an industry prerequisite. However, to obtain a complete view of the area around a vehicle, several sensor systems are necessary. This paper explains how panomorph optics can satisfy the needs of various vision applications with only one sensor or panomorph lens configuration. A panomorph lens is a hemispheric wide-angle anamorphic lens with enhanced resolution in a predefined zone of interest. Because panomorph lenses feature an optimal pixel-per-degree relationship, the resulting vision systems provide ideal area coverage, which in turn reduces and maximizes the processing. Here we present how panomorph technology is one of the most promising ways to integrate many automotive vision applications (processing/viewing) onto one single camera module. For example: a single panomorph sensor on the front of a vehicle could provide all the information necessary for assistance in crash avoidance, lane tracking, early warning alerts, parking aids, road sign and pedestrian detection, as well as various video monitoring views for difficult areas such as blind spots. Keywords: wide-angle lens, panoramic, panomorph, immersive, hemispheric, anamorphic, 360° vision systems, vision sensors, automotive vehicles, field of view, transportation, driver assistance systems, lane tracking, blind spot, pedestrian detection, road sign detection, parking assistance
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».