座舱红外摄像头深度学习模型部署详解:如何针对夜间低光照环境优化算子精度
如何针对座舱红外摄像头模型优化夜间低光照环境下的算子精度 在智能座舱场景中,红外摄像头(IR)是实现疲劳驾驶监测(DMS)和乘客监测(OMS)的核心硬件。然而,夜间低光照环境下,IR图像往往存在高噪点、对比度低的问题。当模型从FP32量化为...
如何针对座舱红外摄像头模型优化夜间低光照环境下的算子精度 在智能座舱场景中,红外摄像头(IR)是实现疲劳驾驶监测(DMS)和乘客监测(OMS)的核心硬件。然而,夜间低光照环境下,IR图像往往存在高噪点、对比度低的问题。当模型从FP32量化为...
简介:夜间红外数据的挑战 座舱监控系统(DMS/OMS)通常使用红外(IR)摄像头。在夜间或极低光照环境下,红外图像虽然能捕捉到关键特征(如眼睛、手部),但其整体像素值范围(动态范围)非常狭窄,且背景噪声相对较高。 当我们将浮点模型(FP3...