专注用户体验 MINIEYE的五大场景解决方案

　　MINIEYE成立于2013年，核心团队是新加坡政府支持资助的第一个视觉感知以及ADAS相关的项目。目前团队总部在深圳，主要是负责公司的运营、生产、制造、硬件相关的研发测试；北京是深度学习和先进预研研发中心；南京是第一个研发中心。今年上半年MINIEYE成立了上海的研究院，主要负责L2以及以上规控相关技术。
　　MINIEYE起源于舱外的感知，拥有全视觉的感知算法，以及多传感器融合的方案。2017年，MINIEYE逐渐将自己的目光从舱外感知拓展到舱内感知，在2019年正式成立座舱事业部，其关注的不仅仅是驾驶员，还包括乘客以及所有座舱的相关交互物品以及环境。
　　市场关心的量产问题上，MINIEYE在2018年已经全面实现了乘、商用车的前装量产出货，目前整体前装量产的项目突破了90个，2021年全年前装的出货量同比增长了250%，从2013年成立到现在，得到了许多行业伙伴以及包括媒体的认可和支持。
　　软硬结合，专注用户需求体验
　　MINIEYE提取整个座舱使用者比较精确的人体视觉特征，通过这些特征去分析乘驾人员的状态、行为、意图，然后再去理解一些特定场景下，座舱使用者的需求。MINIEYE最终将这些需求形成的是一些主动式服务，全面地提升智能座舱交互体验。
　　在硬件方面，其具有大量ICS整体的交付能力或者交付产品方式，MINIEYE同时具备了软件算法能力和硬件能力，可以提供给客户全软件+摄像头模组、纯SDK的方式以及整套硬件三种不同产品。
　　作为汽车行业从业者，MINIEYE充分认识到了一些现实客观因素，MINIEYE在设计整套不管是软件还是硬件方案，以及在计算资源限制、车规级平台的限制、车规级摄像头模组的规格、未来的规划、内饰设计等方面都有非常严谨的考虑。
　　在软件上，MINIEYE提供给客户的是三层式架构的软件解决方案，底层是MINIEYE一些自研的IP，包括CNN的压缩架构和基于不同平台的加速结构。这样能够保证整个神经网络能在车规级平台上跑的更快更稳定。第二层称之为算法层，可以给出直接算法的检测结果，包括了视线的矢量和头部的坐标，能够帮助客户如果有自定义和呈现的需求能拿到算法层的直接结果进行渲染。上层是应用层，包含了应用的逻辑和报警机制。在这块根据经验打捞和总结了很多不同的应用逻辑，能让疲劳分身、视线交互等应用层级的功能实现更加稳定精确。
　　除此之外，有CNN加速器，其作为一个汇编级的指令，充分利用了平台的特点，能有效的减少资源占用。相同的CPU、GPU，利用它能跑出更高的网络，减少消耗更少的处理时间。针对高通8155新的CPU品牌上，可以使用自研的FP16自研推理框架。FP16比以前老版本的架构要节省一半以上的资源。
　　整体而言，ICS的算法优势有更小的算力占用，能够达到最优的解决方案，有更丰富的平台方案，不仅包含了很多国内外主流的座舱芯片，包括了像高通，以及国内地平线等等，同时可以支持CPU、GPU以及DSP的相关方案。算法对摄像头模组的成像效果方式会更包容。
　　定义五大场景配适五种需求
　　第一个场景定义的是和L2+相关的自动驾驶系统相关的安全接管。在图中可以看到，在未来DMS更多关心的是驾驶员的注意力以及注视区域是否在L2及L2+以上的自动驾驶启动时可以做好相关的要求。目前MINIEYE的这一套视线系统能准确的将座舱里的区域进行分区，并且将视线的投落准确的划分出来。在MINIEYE以量产交付的项目中，有多到14块的视线注视的信息区域，图中左边MINIEYE正在看到的视频是自研实时的可视化3D的投射和可视化测试软件。这里面根据测试员视线的转动可以准确的看到视线弱点在整个座舱里的模拟。