Update from Sync Service
This commit is contained in:
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1. 已经通过了DDAW(蔚来(ET7海外)、大通海外车型),正在做E-NCAP;
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2. RX5、哪吒U和U pro是在8155(cDSP上)做SDK,蔚来是orin做SDK;
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3. smart上做到ASIL-B,计划年底量产,做整体的供应商,包括软件和硬件;
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4. 与上汽在谈一个低成本过DDAW的方案,目标成本400;
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5. 自研的推理框架;
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6. 视线检测可以做到点APP和点中控屏,;
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7. 儿童检测有视觉和雷达融合方案,Mini EYE认为纯视觉能拿1分,融合方案能拿3分;
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8. 算力占用,
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9. 2022和2023年的DDAW有区别,了解一下;
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10. 有座舱自标定系统,需要在座舱顶棚上有锚点,锚点不能被遮盖;
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11. 儿童可以做到正负3岁的误差;
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12. 手势识别可以做平面的动态手势,需要深度信息的不太好做;
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13. 计划明年Q2-Q3拿到功能安全ASIL-B的认证;
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14. 利用人脸关键点检测与HUD的投影范围做联动;
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15. 在蔚来做了云端的faceid的注册算法;
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16. 整体的高温测试,测试在高温下摄像头性能裂化时的算法情况;
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1. 未动的DMS算法需要检测整个时间窗口中所有信息;
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2. 若一路做正常检测,一路做插帧硬件资源无法支持;
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3. 未动有DMS监控方案;
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1. SOS侧算法向 MCU发送监控信息;
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2. 只能检测SOC侧算法失效;
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3. DMS监控算法放在MCU侧安全岛;
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4. 错误码的保存,若DMs算法错误,TDA4也挂了,怎么办(系统会提供整体的方案检测);
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5. 对外依赖都是硬件驱动,摄像头读取和CNN加速驱动;
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6. Pse 52的接口需要内部确认→未动.
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7. 插帧对算法的影响
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8. A核上开发环境是ap
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9. 确认工具链的授权
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1. 由于依赖上下文,单帧插入无法监控DMs软件问题
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2. ADAs的感知算法也在非功能安全域运行
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3. 只把控制逻辑放到安全域,感知部分放到非功能安全域→需要确认
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4. 安全域的监控项都有什么?→提供清单
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5. 安全域和非安全域的代码量比例→提供统计,数量级
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6. 提供软件架构图
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7. 评估pse52接口是否能支持控制逻辑及感知算法
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8. 是否能从安全运行时访问加速器
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1. 安全域中没有办法访问 openvx加速器
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2. 安全域和通用域有硬隔离
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3. 放在安全域中需要的依赖→评估
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4. 拆分的话,该如何拆分,能监控哪些失效
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5. 链路上比较关注的内容→与海霞姐沟通
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感知层
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- 生命特征感知
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- 慢病指标,心血管,糖尿病风险,酒精,抑郁症,心率不齐(待验证)
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- 实时亚健康指标
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- 实时心理指标
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应用层
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- 实时应用
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- 长程应用
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- 健康管理→健康关爱、健康干预、健康报告
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- 今年年底交付,明年5-6月量产
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- 明年一月有内部版本
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硅谷成立,国内独立运营
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大数据平台的部署问题
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手环硬件定制
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数据来源为
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>这是原始记录,整理后的记录请见:
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>[[2023年2月10日商泰交流(整理)]]
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## DMS开发
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1. 人脸识别、疲劳、分神、视线追踪
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2. 情绪(几种)
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3. 年龄:
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4. 性别:
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5. 手势识别(几种):
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1. 静态:6钟
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2. 动态:5种
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6. OMS(遗留物检测、宠物检测)
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7. 特征点:多少?
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8. FaceID:车外可以么?没做过
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9. 注视亮屏:视线落点?可以做
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10. 疲劳分几级,定义逻辑?2级,根据眼睛开合程度和打哈气次数;
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12. 年龄的精度?识别年龄段更有意义;
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13. 宠物种类,遗留物种类;
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14. 隐私保护;
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15. 人体生理指标?
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17. hard case识别
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18. 只剩一个眼睛?可以;
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19. 无响应的驾驶员识别?没做过
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20. 功能安全?没做过
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21. TI和xinqing的芯片;做过TDA4的AD产品;心擎的没做过;
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22. 移植到新平台大致需要3-6个月;
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23. 开源数据、自己采的数据、商业数据;有平台做预标注,人工调整(外包加自己);几十万的数据量级;
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24. faceID支持多人种识别;
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25. 有驾驶员存在检测;
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26. 分神以头部姿态为主、辅以视线;
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27. 雷达(成本):100-200元;
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29. 有没有海外认证经验;没有
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30. 有没有应用层的经验;有
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31. DMS支持的安装位置:
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1. A柱;
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2. 方向盘管柱;
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3. 中控台上方;
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4. 内后视镜;
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32. OMS支持的安装位置:
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1. 内后视镜;
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2. IVI屏幕上方
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3. IVI屏幕下方;
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33. DMS和OMS融合的方案有么?
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34. 白盒范围:
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1. 数据集?不包括
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2. 标注平台?可以谈
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1. 与一汽合作:
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1. 红旗展车,旗境舱更新(参与23年4月上海车展);
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2. 解放:卡车司机的健康管理方案;
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3. 与商汤有合作;
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4. 华为手机的相机卡路里识别、
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2. 技术介绍:
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1. BTCM理论;
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2. 健康档案(测评加报告):
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1. 线下,体检中心等;
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2. 线上,传感器、智能穿戴等;
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3. 问卷量表;
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3. 千人千方案;
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4. 执行反馈;
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3. 底层库可以每年重构,并按3-5年付费;
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4. 比亚迪也在做;
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5. 库可以以黑盒的方式部署到一汽云;
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1. 部署;
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2. 维护;
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6. 智能座舱解决方案:
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7. 生态资源;
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8. 健康管理:研究风险,不给出结论;
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9. 301医院,因为心脑血管疾病比较强;
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10. 心理指标缺乏统一的逻辑,准确性可能受限;
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11. 酒驾等可以放入异常状态的检测,但是可能无法准确地识别出是酒驾还是亢奋等情况;
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12. 分析用药和潜在疾病等信息对驾驶员的可能影响(与互联网医院等机构合作,获取可能的药物信息);
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13. 健康推荐:
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1. 膳食营养;
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2. 运动健康;
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3. 生活起居;
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4. 医学体检;
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14. 心理类的推荐:
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1. 自有音乐(自主研发的音乐信息);
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2. 调用外部库的时候需要匹配第三方的标签信息;
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3. 科普文章;
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4. 冥想;
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5. 运动信息;
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15. 医疗辅助的服务费用是按次进行收费,有一个起订量;
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16. 微医、京东健康;
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17. 生态资源:
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1. 康健数字化健康管理研究院;
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2. 专家资源:曾强、武阳丰、王燕芳、闫爽;
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3. 食物营养数据库(120w);
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4. 运动数据库;*高速堵车时做个娱乐的内容*
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5. 特色理疗数据库(2247条);
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6. 科普知识数据库(10w+条);
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7. 健康风险评估模型;
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- 待办任务
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- [ ] 介绍材料(公司、方案介绍)
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- [ ] 聊一下感知部分的算法内容
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- [ ] 确定费用的方式
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- [ ] **汇报材料增加一个整体的方案介绍**
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- [ ] 构建数据中台、业务中台
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- [ ] 膳食指南查一下
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- [ ] 以车载环境为主
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1. 检测视网膜的信息检测心血管、脑部肿瘤、糖尿病等疾病风险;
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2. 设备已经通过二类医疗器械认证,算法拿到三类认证(医疗诊断级);
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3. 用图标展示疾病风险的改变;
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4.
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@@ -0,0 +1,23 @@
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1. 总体情况:
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1. 穿戴技术医疗化;
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2. 传感技术生物化;
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2. 医疗级的可穿戴设备;
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3. (可穿戴设备)脉搏、血氧、心电、体温、血压和体成分;
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4. 心率变异性和老年痴呆的相关性;
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5. 认知功能:
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1. 儿童认知测试;
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6. 医疗检测:
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1. 检测中耳炎(插入式传感器);
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2. ECG检测;
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3. 脑电检测,人机共驾;
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7. 心率要达到和华为手环差不多的精度;
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8. 基于视听觉的生理心理多模检测:
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1. 生理信号:语音和图像;
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2. 行为信号
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9. 车载无感健康检测系统:
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1. 集成在方向盘中的传感器;
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10. 真实世界的事件和驾驶员的反应;
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11. 从反应时间来确定驾驶员的一些状态信息;
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@@ -0,0 +1,18 @@
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1. 癫痫疾病检测:
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1. 需要PPG原始信号、动作信号;
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2. 房颤:
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1. PPG和ECG原始信号,指原始的波形图;
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2. 使用rPPG信号的话需要调整算法,精度会降低;
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3. 居家养示范基地
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4. 实时生理、心理状态评估;
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1. 异常状态判断;
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2. 压力、疲劳打分;
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3. 实时驾驶状态评估:结合图像表情();
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5. 中期:个人数据库:
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1. 建立个性化的精准生理参数基准线;
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6. 长期:
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1. 全天候生理指标检测;
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2. 生态引入;
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3. 健康风险评估;
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7.
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@@ -0,0 +1,2 @@
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1. TOF摄像头可以用来判断眼睛的3D位置,可以和AR HUD联动;
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2.
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@@ -0,0 +1,6 @@
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1. 通过按钮激活系统;
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2. 安装于车外B柱位置,通过LED灯和装饰灯显示识别结果;
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3. 按钮需要接30电;
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4. 虹软已经完成的算法在TDA4上跑;
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5. TOF摄像头中心较亮,四周亮度会有衰减;
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6. 精确性:FAR=1ppm,FRR=1%;
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@@ -0,0 +1 @@
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1.
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@@ -0,0 +1,9 @@
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1. E702 DMS考虑仪表屏下方案;
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2. 3月底要有一版软件,需要有服务层的内容,仅针对8155;
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3. **健康的应用场景,是否有静态检测的需求;**
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4. 数据采集需要3周,训练还需要一个月;
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5. **健康的开发周期还需要确认;**
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6. 健康的开发人员:高勇, gaoyong@senseauto.com;
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7. 功能安全对接人:白晓宇;
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8. **功能安全,DIA、实验计划确认;**
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9.
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@@ -0,0 +1 @@
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1.
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@@ -0,0 +1,6 @@
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1. 异常场景
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2. 得分曲线,没有逻辑上的引导性
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3. 排名展示相对比例
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4. dock栏,卡片
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5. 阈值评审
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6.
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@@ -0,0 +1,18 @@
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1. 目前能做的指标和精度
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1. 心率、呼吸、血压
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2. 被试者保持静止、光照固定
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3. 可以对动作做一些补偿,可以依据关键点做补偿
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2. 精度评价方法
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1. 指标:MAE、MAPE和RMSE
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3. 数据情况,是否可以共享
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1. 用的都是开源数据集
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2. 公司有标注的云平台
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3. 19年长春资助开发的平台
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4. 数据采集方法
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1. 有其他项目的数据采集经验
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5. 是否有嵌入式的移植经验
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1. 算法可以部属在安卓中,使用经典的分析方法;
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6. 人数:复旦:医疗组,博士4,硕士6;
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- 利用机器视觉识别医疗动作是否合理
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-
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@@ -0,0 +1,35 @@
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>原始记录请见
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>[[2023年2月10日商泰交流]]
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1. 功能
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1. 可实现的功能:
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1. 人脸识别(FaceID),可实现活体检测,可实现多人种检测,承诺在20ms内完成识别,没做过车外人脸识别功能;
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2. 疲劳驾驶识别,给通用做的项目分为两级,以眼睛开合程度和打哈气的频率确定;
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||||
3. 分神检测:以头部姿态检测为主,以视线追踪为辅,在demo演示中,头部大转角(仅剩一只眼睛在图像内容)也可以检出分心;
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4. 危险动作检测:可检测喝水、抽烟、打电话;
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||||
5. 视线追踪:承诺可实现视线落点检测,可实现注视亮屏等功能;
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6. 面部属性:可实现情绪检测、性别检测、年龄检测;
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7. 手势识别:可检测静态手势6种、动态手势5种;
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8. OMS:可实现遗留物检测和宠物检测;
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9. 儿童遗留检测:使用毫米波雷达,安装位置大致处于B柱上方,通过检测心率、呼吸等指标实现;
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10. 驾驶员存在检测:可实现;
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11. 摄像头遮挡检测:可实现,通用项目已做;
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12. 隐私保护:可以实现对特定内容的模糊处理,PPT展示了车外摄像头对人物、车牌等目标的模糊处理;
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2. 缺乏的功能:
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1. 人体健康;
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2. 功能安全;
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2. 工程经验
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1. 项目经验:量产项目集中在通用车型,目前已有量产产品完成开发;
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2. 系统整合:承诺可以实现在QNX、Android和Linux上的算法集成;
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3. 有量产经验的功能:疲劳检测、分神检测、危险动作检测、摄像头遮挡、面部属性;
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4. 有量产经验的芯片:高通、安霸、瑞萨等,**TDA4系列上做过ADAS功能,没做过DMS内容,完全没做过芯擎的芯片**,移植到新的芯片平台需要时间**3-6个月**;
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5. 没有欧标和ENCAP经验,DDAW和ADDW正在计划适配;
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6. 没有功能安全经验;
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||||
7. 测试平台:有自建的测试平台,可实现自动化测试和预标注,测试后会输出测试报告;
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8. 数据来源:包括三部分,开源数据集、外购数据集和自采数据集,数据量在几十万;
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9. 数据标注:使用有测试平台做预标注,之后由人工确认和调整(外包加自己);
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10. 有应用层的开发经验,可实现到指定车速激活等功能;
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3. 开源内容
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1. 算法;
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2. 测试和数据标注平台;
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3. **不包括数据集**;
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