視覺AI IP

多功能視覺AI技術，賦能車輛智慧升級

歐特明的視覺AI模型是透過完整的 AI 管道自主開發，從數據收集、標記、訓練到量化、推論全程掌控，並且可以根據客戶需求獨立銷售。這些模型已成功應用於不同的車輛市場，包括乘用車、商用車和二輪車，並且已針對低位元跨平台應用進行優化。 視覺AI模型的種類如下：

多鏡頭影像拼接

多鏡頭影像拼接技術通過整合多個攝像頭的影像，實現了無縫的2D/3D影像拼接，提供全方位的車輛視覺監控。這項技術還支持透明底盤功能，使駕駛者能夠查看車輛下方的路況，進一步提升駕駛安全性。該技術廣泛應用於ADAS系統中，有效降低盲區風險，尤其是在狹窄空間或複雜環境中的駕駛。

物體檢測、分類和追蹤

視覺AI技術能準確識別不同物件類型，並為每個物件生成3D bounding box，以估算其相對位置。這項技術更特別適用於低矮障礙物偵測，能有效避免潛在的碰撞風險。此外，支持多物件追蹤的功能，使系統能同時監控多個目標，提高整體駕駛安全性，實現更智能的ADAS解決方案。

車道偵測和分類

車道線辨識及分類技術可精準識別不同車道線類型與顏色，無論是實線、虛線或雙白線等，系統都能以3次項方程式進行車道線的曲線擬合。此外，透過on-road calibration（道路校正），確保車道線辨識的準確度和穩定性，有效提升自動駕駛系統的安全與可靠性。

影像分割

影像分割技術（Image Segmentation）能夠精確區分可行使空間、車輛、機車、行人等物體，並識別環境中的人行道邊界、牆、柱子、減速帶及立起或倒下的地鎖。該技術不僅提升自動駕駛系統的環境感知能力，還能有效保障車輛在複雜路況中的行駛安全。

停車空間偵測

停車空間偵測技術能夠準確辨識停車位的方向與類型，並即時檢測停車位是否可停。此外，該技術還具備停車位號碼辨識功能，結合自動停車系統，讓駕駛者可以輕鬆找到並停入合適的停車位，提升停車效率與安全性。

多鏡頭視覺SLAM

多鏡頭視覺SLAM技術利用混合語意型與非語意型特徵點，實現精確的360度全方位建圖定位，不受大角度鏡頭變形的影響，並且具備強健的光影變化適應性，確保自動駕駛及機器人應用在各種環境中保持高精度定位與地圖生成。

人臉辨識及特徵點偵測

人臉辨識及特徵偵測技術可實現人臉偵測與身分認證，準確捕捉嘴巴開合狀態、眼睛開合狀態以及頭部轉向狀態，並分析眼神視線方向狀態，提供全面的駕駛及使用者行為分析，提升駕駛安全性與互動體驗。