罕见 Corner Case 场景数据增强

GAN 模型选择
上传真实 Corner Case 数据
生成参数设置
已生成数据
  • 场景:行人突然横穿马路,风险等级:高,描述:模拟一个行人突然从车辆盲区窜出的场景。
  • 场景:车辆逆行,风险等级:极高,描述:模拟一辆车辆在高速公路上逆行的场景。
  • 场景:恶劣天气下的道路,风险等级:中,描述:模拟暴雨天气下,道路积水,能见度低的场景。
  • 场景:夜间无灯光道路,风险等级:高,描述:模拟夜间没有路灯照明的道路,行人或障碍物难以识别。
  • 场景:前方车辆急刹车,风险等级:高,描述:模拟前方车辆突然紧急刹车,导致追尾风险增加的场景。
  • 场景:施工路段,风险等级:中,描述:模拟道路施工,出现临时路障、施工人员等情况的场景。
  • 场景:大型车辆盲区,风险等级:高,描述:模拟大型卡车转弯时,由于盲区导致行人或小型车辆难以被发现的场景。
  • 场景:自行车突然出现,风险等级:中,描述:模拟自行车突然从路边或小路窜出,进入机动车道的场景。
  • 场景:动物穿行,风险等级:中,描述:模拟动物(如猫、狗等)突然穿行马路,导致驾驶员需要紧急避让的场景。
  • 场景:道路结冰,风险等级:高,描述:模拟冬季道路结冰,车辆容易打滑,难以控制的场景。
伦理审查委员会
  • 编号:1,条款:数据隐私保护,描述:确保生成的数据不包含任何可识别的个人信息。
  • 编号:2,条款:数据公平性,描述:确保生成的数据不会对特定人群产生歧视或偏见。
  • 编号:3,条款:数据透明度,描述:公开生成数据的使用目的、生成方法和潜在风险。
  • 编号:4,条款:责任追溯,描述:明确数据生成和使用过程中的责任主体。
  • 编号:5,条款:算法可解释性,描述:确保GAN算法生成的数据具有可解释性,避免出现黑盒问题。

数据采集方式和数据生成方式

数据采集方式

真实数据采集: 通过车载传感器(摄像头、激光雷达等)在真实道路环境中采集少量罕见 Corner Case 数据。
人工标注: 对采集到的数据进行人工标注,标识出 Corner Case 的类型、位置、风险等级等信息。

数据生成方式

GAN 模型选择: 根据 Corner Case 的特点,选择合适的 GAN 模型(如 StyleGAN2、DCGAN 等)。
模型训练: 使用少量真实 Corner Case 数据训练 GAN 模型,使其学习真实数据的分布特征。
数据生成: 通过调整 GAN 模型的参数,生成大量多样化的 Corner Case 数据。
数据过滤与评估: 使用领域专家评估生成数据的质量,筛选出高质量的数据用于训练感知系统。