背景与挑战
【软件/算法产品】 - 算法：Gesture/DMS/OMS - UI: 3D交互 【智能硬件】 新型传感器/屏下传感 控制器/测试设备 交互机器人 【方案】 座舱人机交互方案（手势/视线） 座舱空调调整方案 无人车舱内检测（垃圾，遗忘物，乘员不适等） 【平台】 训练平台（昇腾） 软件加密平台（软加密，云加密） 数据平台（座舱数据，AIGC数据生成） 软件平台（座舱开源软件） 【应用方向】 人机交互：语音识别和手势控制 驾驶辅助系统：安全预警系统和实时交通标识 健康检测：情绪识别和疲劳警示 环境监测：识别乘客身份，实时调整环境舒适度
解决方案
算法/关键配置
| 适配算法/关键配置名称 | 算法/关键配置描述 |
|---|---|
| 汽车座舱数据生成 | SD+LORA模型生成数据 |
| MagicAnimate | 精确控制图片生成视频 |
方案亮点
1.稳定性增强：Stable Diffusion通过引入稳定性增强项来控制扩散过程中的梯度变化，从而提高了算法的稳定性，特别是在处理具有大梯度变化的图像时表现更为出色。 2.边缘保持：传统的Diffusion算法在图像扩散过程中容易模糊边缘信息，而Stable Diffusion通过结合边缘保持项，有效地保护了图像的边缘结构，提高了算法在边缘保持方面的性能。 3.参数自适应：传统的Diffusion算法通常需要手动设置参数，而Stable Diffusion引入了参数自适应机制，可以根据图像的特性动态地调整扩散过程中的参数，从而提高了算法的适应性和性能。
行业实践
- PMS-座舱乘客行为和遗留物检测算法应用在无人出租车上，需要识别乘客的抽烟/喝水/打电话等行为，车辆做出相应的控制，对乘客到达目的地之后及逆行遗留物物品检测
下载资源
汽车智能座舱（CJCS）与AIGC数据生成方案-20241015.pdf
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