多模态交互智能座舱:
多模态交互智能座舱是汽车驾驶舱中的人机交互场景,将驾驶辅助系统,娱乐系统,信息安全系统等与互联网进行集成,利用算法系统处理海量信息数据,拥有语音识别,面部识别,手势识别等多种人机交互方式,为用户提供高效的、直观的、充满未来科技感的驾驶体验。主动洞察,理解,满足用户需求,提升驾乘体验,同时保证用户驾乘的安全性和舒适性。
主要组成部分:中控屏幕,语音识别系统,手势识别系统,物理按钮和旋钮,头部显示器,声音提示和警告,智能驾驶辅助系统,车内摄像头。
点昀自研手势识别系统,包括高精度tof相机和自研算法,不仅能够精确识别驾驶员手势信息,还具备自成长功能,助力多模态交互智能座舱。
TOF相机算法系统能够通过学习和积累经验自主地改进和提升自身性能的能力。不断优化自身的算法、模型或策略,以适应新的任务、环境或数据。
自成长实现方式:
- 数据收集:TOF相机会在驾驶过程中持续不断地采集用户数据,包括距离、深度、运动,启用功能等,并传输给算法系统进行处理。
- 数据分析和学习:算法系统会对收集到的数据进行分析和学习。它会利用机器学习和深度学习等技术,从数据中提取特征、识别模式,并建立模型来理解环境和驾驶员的行为。
- 实时更新和增量学习:随着驾驶员使用的增加,算法系统会不断地接收新的数据,并将这些数据与之前的数据进行比对和更新。可以在不重新训练整个模型的情况下,通过使用新的数据样本或新的任务来微调模型的参数,以反映新的知识和经验。通过实时更新,算法系统可以不断优化自身的模型和算法,以提高识别的准确性和效率。
- 自适应和优化:算法系统会根据驾驶员的使用习惯和反馈进行自适应和优化。它可以根据驾驶员的个性化需求和偏好进行调整,以提供更好的驾驶体验和交互效果。
通过持续的数据收集、分析和学习,TOF相机和算法系统能够不断提升自身的功能和性能,实现自成长的能力,这也是人工智能发展的重要方向之一。这种自成长功能使得系统能够逐渐适应不同驾驶场景,并根据实际使用情况进行优化,为驾驶者提供更智能、更精准的驾驶体验。