Mobilität der Zukunft

Synthetische Daten für Training & Validierung

BITs branchenführende Trainings-Datensätze dienen als Ground Truth für maschinelles Lernen und die Validierung mit hoch skalierbarer Szenengenerierung aus Real-World-Szenarios. Ein hohes Maß an Automatisierung erleichtert das Erstellen unterschiedlicher Sensor-Ausgaben und Corner-Case-Variationen.

Funktionale Sicherheitsabdeckung

BIT stellt ein virtuelles Sensor-Simulationsframework zur Verfügung, das vollständig mit ISO 26262 ASIL Levels verbunden ist. Kritische Eckfälle sowie automatische FMEDA-Ausgabe werden verarbeitet.

Sensorsimulation & Validierung

Mehrere Sensoren und verschiedene Ausgabeformate stehen zur Verfügung und können bei Bedarf schnell angepasst werden. Wir erzeugen Inhalte für Kamerasensoren, Radar (in Vorbereitung) und Laser / LIDAR. Optical Flow und Sceneflow-Analyse ist auf Anfrage erhältlich.

Szenario-Variation

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Das BIT Digital Content Framework ermöglicht die automatische Generierung und zufällige Variationsgenerierung von Szenenaspekten und Verhaltensmodellen.

Wir bieten eines der größten Branchensets für Trainingsdaten. Verschiedene Produktionswerkzeuge wie Unreal Engine ™ sowie eigene Render-Engines werden verwendet.

Real World Labeling

BIT kann auf lange Erfahrung bei Image Labeling und Scene Annotation für verschiedene Automobil-OEMs zurückblicken. Wir sind ein führender Anbieter für das Labeling von 2D und 3D Bounding Boxes sowie die Annotation von Daten kombinierter Eingänge wie Lidar, Radar und Kamera.

Semantische Segmentierung

Selbstlernender Algorithmus zum automatischen Verarbeiten von Kameradaten in unkomprimierter Qualität. Ausgabe von segmentierten Bildern und Metadaten in offenen JSON-/XML-Feldformaten.

Anforderungsspezifikationen für synthetische Datasets

Scene Flow

Scene Flow

The Scene Flow is offered in different file formats and as colored image for reference checks. We support open file formats for easy adoption into existing tools. Sub pixel accuracy along with selectable resolutions are supported.

Depth

Along with the segmentation of the virtual scene we generate a depth map which is shown here a visual graphic.

Optical Flow

Independent of the Scene Flow an Optical Flow output engine is integrated in our pipeline allowing cross checks of the Scene Flow with same open file formats.

Localization / odometry
For cross check and implementation of odometry algorithms dedicated visiual odometry markers are implementable.

Semantic segmentation
Along different groups and color conventions such as City Scapes. Level of detailed up to each pixel with unique identifiers.

Freespace detection
BIT SW products detect and describe free space with a consisten file format which looks in a visual form like this:

Traffic sign detection

Growing catalog of international traffic signs & lights along with variations on effects such as dirty, damage, oclusion, bending, painting and others. We these variations critical corner cases are generated to increase the covergae of the learning.

Ground-truth data

Depht -Variant binary file

Depht- Variant ASCII text file

Multiple sensors/cameras

Standard pinhole camera

Sensor variation

Fast adoption of synthetic models to offer corner case variations based on real world inputs. Easy adoption of camera parameters, resolution, dynamic car behavior to debug machine learning.