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万搏manbext官网appANSYS SCADE VISION在嵌入式感知软件中发现可能与边缘情况相关的嵌入式感知软件的发现,并通过自动将增强应用于输入传感器数据来识别触发事件来识别其根本原因 - 以识别您的AI中的碎片来识别触发事件。基于嵌入式感知软件
万搏manbext官网appAnsys SCADE Vision可自动识别自动驾驶汽车感知系统的潜在漏洞,降低基于人工智能的嵌入式感知软件的测试和安全活动成本。
由全息图支持的SCADE Vision是一款强大的软件工具,可以通过快速、经济地确定数百个潜在的边缘情况,解决人工智能支持的感知系统的固有弱点。
SCADE Vision通过自动识别和标记一系列边缘情况,将边缘情况分辨率和感知系统验证的成本降至最低,因此自主感知系统可以通过视觉训练来识别和适当地响应这些物体。
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通过SCADE Vision实现边缘情况的自动识别,可以帮助感知工程师消除数小时的人工工作和相关成本,同时确保对自主感知系统的高度信心。
SCADE Vision提供了一个完整的,自动化的解决方案,以开发成熟的AV系统在每个级别
SCADE Vision能够自动测试基于人工智能的AV感知软件(SUT),通常是卷积神经网络(CNN)。测试包括对从AV传感器捕获的每个原始输入视频运行SUT推理算法两次:当场景中检测到感兴趣的物体(如行人、汽车)时,第一个推理在基线、未修改的帧上运行,而第二个推理在输入视频帧的增强/修改版本上运行。
然后,SCADE Vision引擎使用几种缺陷分析算法分析结果数据库中存储的SUT输出,以识别AV感知软件的弱点和脆弱性,包括弱检测或假阴性。SCADE Vision不需要标记数据来支持AV感知软件测试;相反,它会搜索自动驾驶汽车记录的原始传感器数据。
在Scade Vision引擎分析AV数据湖之后,基于Web的UI对各种类型的“触发事件”进行了可能的缺陷。这些触发事件可能包括天气或照明条件,基础设施,意外的道路用户,甚至对机器学习系统的不完全训练。此排序可帮助您的团队不仅以边缘案例的形式识别个人漏洞,而是在AI系统中看到弱点和空隙模式。
异常情况,连同指定的标签,然后可以导出到medini analyze,完成原因分析。在符合SOTIF标准的情况下,安全分析师可以得出正确的结论,并提出对策建议,从改进感知算法的训练集到特定的过滤器,甚至是加入额外的传感器。
Scade Vision的自动安全报告生成器简化了开发和安全团队之间的沟通。使用专用UI生成Web和可打印报告,允许分析师在关键触发事件中提供注释,包括解决方案和示例缺陷。创建一个通信反馈循环,可以帮助您找到问题,解决它们,并彻底准备最大化从更昂贵的测试中的值。