圖像拼接分析

深度學習核心技術,通過特色圖卡和標志物的自動識別,對全景環視等拼接算法進行量化的重影、損失等參數測試,精度可達到mm級別,結合自動化軌道測試環視系統的障礙物識別和延遲參數。同時對基于整車特征的攝像頭性能溯源,綜合零配件級別攝像頭性能、安裝角度和位置等整體特征。

fire eyes

特點

整合圖卡與光源,利用自動化軌道實現整車級別攝像頭性能測試;
基于深度學習訓練,對標志物、線自動識別,精確分析可視范圍等參數;
針對全景環視,實現重影、錯位、損失、縫隙、角度、清晰度等參數測試;
支持障礙物切入切出測試系統的識別延時;
支持全景環視的整車光源房設計與實施。
  • 應用場景

    全景環視測試;
    自動泊車測試;
    倒車延遲驗證;
    魚眼攝像頭測試;
    整車級攝像頭測試;
    自動駕駛試驗。
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