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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
Inner city heavy traffic / congestion
Inner city
– Altheimer Eck + Variations and extensions
Highway
Germany / Switzerland / USA / Urban highway with divider / Highway entrance ramp and exit / Toll station / Mountain-road / Seaside / Forest / Desert
Parking open
Parking garage
Suburban
– inner and outer Parkring + variations and extensions
NCAP scenarios / NCAP Emergency Brake Test
Jogger
– Animation can be done with behavioral models (in research with partners)
Child
Partly occluded objects / early detection of suddenly appearing objects
Partly occluded pedestrian
Partly occluded cyclist
Partly visible car / Bicycle
Child running onto street / objects falling onto the street
Detecting people’s poses/gestures
Cyclists giving hand signals for turning left/right / Policeman giving hand signals / Pedestrian behavior prediction
Unknown objects which weren’t trained in standard use cases
Animals (non stationary) / Unknown objects / obstacles (non stationary) / Unknown objects / obstacles (stationary)
“Soft” unknown objects / obstacles (stationary) – overdrivable / Objects hard to detect / Accidents
Static objects / content
Unknown static objects / obstacles
“Soft” unknown objects / obstacles – overdrivable
Dynamic objects
Car
Transporter/Caravan
Truck / Tram / Special vehicles / Trailer
Bicycles
Motorbikes
Pedestrians
Animals / Unknown dynamic objects
Benötigen Sie weitere Informationen?