标签: 多模态感知

在智能座舱感知系统（如 DMS、OMS、安全带识别、儿童遗留检测等）逐渐从研发进入大规模部署的阶段，数据成为模型性能提升的核心瓶颈。尤其在现实采集成本高、隐私受限、长尾样本稀缺的前提下，越来越多客户将目光投向了“舱内合成数据”。 在与算法供应商和主机厂诸多客户的交流过程中，我们也观察到三个始终被反复提出的核心问题，本文为大家详细揭秘： 一、模态是否丰富，能否覆盖多任务模型需求？ 相较于传统车外感知任务，舱内感知往往涉及多种任务并发： （1）驾驶员状态监测（DMS）需提供 RGB、NIR、深度图、红外热图等； （2）舱内目标识别（OMS）需识别成人、儿童、宠物及其关键点； （3）安全带/手势/打电话等行为检测需使用语义分割或姿态估计； （4）基于时序的行为识别模型还需高帧率、长时间段的时序一致数据。 1、客户普遍反馈 “不是只有图像就够了，我们训练要同时用 RGB、深度、语义 mask，还需要完整的关键点标注。” 因此，一个面向舱内场景的合成平台，必须具备多模态输出能力： （1）支持同步输出：RGB、NIR、IR、深度图、分割图、关键点、动作标签； （2） 每一帧支持完整 2D/3D 标注（如人脸姿态、骨架、Bounding Box）； （3）模态间具备严格的像素级对齐与时间同步。 二、是否支持高度可控的“边缘舱内场景”构建？ 现实座舱中的极端情况是舱内模型失效的最大来源，例如： （1）小孩被遗留在车内后座但被玩具遮挡； （2）夜间父母怀抱婴儿但光照极弱； （3）多人乘坐，后排座椅被倒下遮挡视野； （4）驾驶员佩戴口罩、墨镜、低头、侧脸、疲劳、抽烟等行为混合出现。 1、客户直接表达 “这些是我们在真实测试中经常出错的场景，能不能直接构造出来，用来补训练集？” 所以平台需要具备： （1）多乘员、多体态、多遮挡物控制能力； （2）情绪、疲劳、注意力偏移等状态标签控制； （3）光照条件（夜间、背光）、遮挡类型（雨伞、杂物）、视角模糊模拟能力； （4）可脚本控制的场景生成引擎，如配置文件中直接设定“后排有儿童+玩具遮挡+车内弱光”组合。 只有能合成这些“长尾”和“不可采集”的场景，合成数据才具备真正补全实采数据盲区的价值。 三、合成数据真实度是否支持模型训练与部署？ 相比单纯用于验证，舱内合成数据平台的客户越来越倾向于用模型直接训练，这也就对“拟真程度”提出了更高要求： 1、客户真实需求 “我们担心合成图太假，训练完上车精度掉得厉害。你们的合成数据真实度有保证吗？” 为了让数据能用于实际训练，平台需要从三方面确保高拟真性： （1）真实人物建模 - 多体型、种族、性别、穿着、年龄段（尤其是儿童与老人）； - 姿态逼真（靠座、打瞌睡、回头、躺倒）； - 动作/表情基于真实骨骼驱动，避免“动画感”。 （2）真实座舱还原 - 车辆内饰结构完整，覆盖不同车型、座位布局； - 可配置装饰物（抱枕、饰品）、反光材质（玻璃、显示屏）； - 支持模拟不同车型的FOV、分辨率、摄像头位置偏移等。 （3）物理光照/材质真实感 - 支持真实 HDR 光照渲染； - 模拟 IR/热红外成像特性； - 加入模糊、噪声、运动拖影、畸变等现实感知特性。 为了达到可用于实际训练的效果，合成数据平台需要在图像质量、行为表现和传感器建模等多个维度具备高保真能力，确保模型在部署后具备良好的泛化性能。 例如，图像应能准确模拟真实摄像头的曝光、模糊和遮挡；人物动作需基于真实骨骼驱动而非静态拼接；同时还应支持多种模态协同输出，以满足训练对数据质量的一致性要求。 四、平台实现参考：Anyverse 的应用实践 在平台实现层面，Anyverse 提供了一个相对成熟的参考范式，覆盖了舱内感知数据合成中的多个关键环节。 1、模态生成方面 平台支持多通道同步输出，包括 RGB、NIR、深度图、红外图、语义图、关键点和动作标签等，满足多种感知模型的数据输入需求； 2、场景构建方面 平台可以灵活配置人物数量、姿态、遮挡物、光照条件等变量，以生成多样化甚至极端条件下的舱内场景； 3、图像与行为建模方面 平台使用物理渲染与骨骼动画系统，对座舱结构、乘员动作及其与环境交互过程进行了细致建模，提升了数据的真实感与一致性。 这些工程机制协同构成了一个面向规模化训练的合成数据生成基础，也为舱内感知模型在复杂环境中的表现提供了有力支撑。 五、合成数据应为舱内感知系统“数据主力军” 从客户反馈出发，我们始终认为： 合成数据的价值，不仅在于节省成本，更在于它能合成“你永远采不到、但必须要有”的关键场景。 真正面向工程落地的舱内合成数据平台，应同时满足以下三点： （1）模态丰富、标注完整 （2）边缘场景可控、可批量 （3）图像逼真、拟合实车部署 这将是支撑下一阶段舱内智能感知系统发展的关键基础设施。

随着汽车向智能化、场景化加速演进， 智能座舱 已成为人车交互的核心承载。从驾驶员注意力监测到 儿童遗留检测 ，从乘员识别到 安全带状态判断 ，座舱内的每一次行为都蕴含着巨大的安全与体验价值。 然而，这些 感知系统 要在多样驾驶行为、复杂座舱布局和极端光照条件下持续稳定运行，传统的真实数据采集方式已难以支撑其 开发迭代需求 。智能座舱的技术演进，正由 “采集驱动” 转向 “仿真驱动” 。 一、智能座舱仿真的挑战与突破 图1：座舱实例图 智能座舱中的AI系统 ，不仅需要理解驾驶员的行为和状态，还要同时感知乘员、儿童、宠物乃至环境中的 潜在交互风险 。其仿真面临 几大挑战 ： （1）行为维度复杂： 如疲劳驾驶、身体遮挡、婴儿误留、饮水打电话等多样行为难以统一采集； （2）环境变因多样： 如夜间光照、红外反射、遮挡物等情况干扰传感器判断； （3）隐私合规严苛： 特别是在儿童检测等场景，获取真实数据存在法律与伦理障碍。 这些因素决定了：高质量的、多模态的 合成数据与虚拟仿真 ，已成为智能座舱感知系统研发不可或缺的支撑工具。 二、合成数据：真实世界外的“数据宇宙” 在 智能座舱开发 中，获取高质量训练数据往往面临 隐私、成本和长尾场景覆盖不足 的问题。 合成数据 以其可控、高效、多样、合规等优势，正成为训练AI感知系统的重要资源。 图2：多种类型传感器下的合成数据（Anyverse） 相比真实数据， 合成数据具有以下优势： （1）全面多样： 可灵活生成不同人群、行为、座舱结构与环境变量组合，轻松覆盖极端和低频场景； （2）精准标注： 输出像素级真值、凝视向量、关键点、分割图等，省去人工标注； （3）高效合规： 不涉及真实乘员或儿童影像，天然满足GDPR等隐私法规； （4）可重复与可扩展： 相同条件下随时重建，便于模型对比测试与大规模数据扩增。 在 DMS、OMS、儿童存在检测（CPD）、安全带识别、宠物识别等 多个智能座舱感知模块 中， 合成数据 不仅作为训练数据使用，也广泛应用于模型验证、场景补全与鲁棒性测试。 三、研究积累：智能座舱仿真技术的支撑 智能座舱的核心 不再只是对驾驶员状态的检测，更在于理解人在车内的 各种行为与交互模式 。为了实现这一目标， 学术界 在近几年不断推进 舱内仿真与合成数据相关研究 ，这些成果也为 Anyverse 的平台能力提供了坚实的技术基础。 其中， CVPR 2023 发表的 BEHAVE 数据集是第一个聚焦全身人-物体交互的 大规模 3D 数据集 。该研究通过 多视角 RGB-D 采集与三维重建 ，精细还原了人类与日常物品之间的自然行为，包括动作接触点、物体遮挡、身体姿态等，为仿真平台构建乘员使用手机、饮水、与物体互动等细致行为场景提供了完整建模方案。 图3：BEHAVE数据集 在 视线与注意力建模方面 ， ICCV 2019 的 Gaze360 提出了无需设备佩戴的 3D 凝视估计方法。该数据集涵盖不同光照和姿态条件下的大量受试者样本，引入时间建模与不确定性表达，为驾驶员注意力评估和视觉交互训练提供了更加贴近实际场景的支持，也使得 Anyverse 能够更加自然地模拟驾驶员在不同状态下的凝视方向和关注点。 图4 ：Gaze360视线标注数据集 图5：Anyverse合成的打瞌睡的司机元数据可视化 这些研究标志着 舱内感知 正从静态姿态识别，逐步迈向对 复杂交互行为 和 多模态信息 的 深度建模 。 Anyverse 正是建立在这类前沿研究成果的基础之上，不断拓展其在角色行为生成、传感器仿真、多视角场景构建等方面的能力，助力智能座舱系统走向更加真实、可靠与安全的交互未来。 四、舱内多模态感知仿真平台 舱内感知系统设计的多模态仿真平台（ Anyverse ） ，覆盖从驾驶员监控（DMS）到乘员识别（OMS）、儿童存在检测（CPD）、安全带识别、红外仿真、雷达仿真等多场景需求。 图6：功能概览 图7：多样化的舱内合成数据 1、关键功能亮点 （1）多样化舱内合成数据生成 支持多年龄、种族、姿态的角色建模，覆盖儿童座椅状态、宠物遮挡、错误安全带系法等复杂情境，输出 RGB、IR、ToF、Radar 等多传感器格式数据。 （2）快速虚拟验证与闭环测试 适配 Euro NCAP、IIHS、China NCAP 等安全法规标准，提供像素级真值标注、行为追踪与模型性能可视化验证。 （3）物理级传感器仿真引擎 支持基于 SBR 技术的雷达建模、高保真红外与近红外成像、MIMO 系统仿真，输出雷达立方体与点云格式数据。 （4）开放、可复用的数据资产库 提供可自定义的角色、座舱结构、传感器布置与互动物体库，快速构建多变场景，显著降低研发成本。 凭借高保真仿真能力与多模态数据生成优势，Anyverse 展现出在整车厂、Tier 1 与算法研发团队中广泛部署的潜力，正加速舱内感知系统的训练与验证闭环。 五、结语：仿真驱动的智能座舱创新路径 智能座舱的真正挑战，不是识别驾驶员是否闭眼，而是理解“此时此刻车内发生了什么”。这需要多 模态、多角色、多行为的精准感知系统 ，更需要背后支撑它的，一整套高保真、低成本、标准对齐的 仿真机制 。 未来的人车交互，不止于响应，而源于洞察！ 参考文献： 1. Sundaram, S., et al. (2023). BEHAVE: Dataset and Method for Tracking Human-Object Interaction. CVPR 2023. 2. Kellnhofer, P., et al. (2019). Gaze360: Physically Unconstrained Gaze Estimation in the Wild. ICCV 2019. 3. Nguyen, T., et al. (2023). Synthevehicle: A Synthetic Dataset and Benchmark for Vehicle Interior Perception. WACV 2023.