評估駕駛員警覺性的駕駛員監控系統（DMS）正迅速成為全球領先的汽車安全功能。例如，在歐盟，汽車安全監管機構 EuroNCAP 要求所有新車都安裝 DMS，以符合其安全評級標準。

在這一推動下，初創公司正從 DMS 領域的商機中獲益，提供從心率測量到起始睡眠檢測等各種解決方案。其中，瑞典 Devant 公司正在挖掘合成數據的潛力。

這家初創公司于2021年成立，致力于生成栩栩如生的數字人的合成數據，以支持機器學習網絡（如駕駛員監控系統背后的網絡）的訓練、驗證和測試。具體來說，它開發的三維模擬人在不同情況下的外觀和行為都各不相同

但合成數據究竟能如何改進 DMS？TNW 采訪了 Devant 的聯合創始人兼首席執行官理查德-布雷默（Richard Bremer），以了解更多信息。

合成數據可以填補的空白

人們對合成數據的興趣始于20 世紀 90 年代初，沒過多久科技行業就意識到該技術在加速機器學習方面的價值。汽車行業是合成數據的最早支持者之一，在 2010 年代中期將其用于開發自動駕駛汽車、高級駕駛員輔助系統 (ADAS) 以及最近的 DMS。

2019 年歐盟駕駛員對分心駕駛的看法

駕駛員和乘員監控系統（DMS 和 OMS）通常使用紅外攝像頭和傳感器來收集駕駛員和乘客的實時信息。借助計算機視覺和機器學習，可以對這些信息進行分析，例如跟蹤駕駛員的目光或面部表情，以確定他們對道路的警覺性和注意力。

這意味著，為了發揮最佳性能，DMS 和 OMS 都需要接受大量高質量數據的培訓，包括捕獲盡可能多的不同情況的圖像和記錄。想象一下司機在手機上發短信、開車時喝酒，甚至靠在后座上阻止孩子打架。

“對于任何人工智能網絡來說，足夠的數據數量和質量都是至關重要的。“

雖然迄今為止來自攝像機甚至演員角色扮演的數據推動了 DMS 的發展，但僅使用這些來源來捕捉每一種可以想象的情況會帶來多重挑戰。它昂貴、耗時、可變性有限，并且與隱私問題相關。

布雷默表示，這就是合成數據的價值所在。“合成數據的潛力和有趣之處在于，您可以減少時間和成本，并提高網絡的性能。”

Devant 的技術如何運作

這家位于 Norrk?ping 的初創公司在其平臺上使用分步流程，結合不同類型的 3D 資產來創建圖像和動畫。在汽車案例中，該內容可以是 3D 駕駛室和人員，并輔以配件、服裝或眼鏡等細節。

Devant 制作的駕駛員向后傾斜的動畫

為了確保獲得不影響機器學習網絡性能的高質量結果，整個過程中通過一系列質量評估系統來驗證數據的可靠性和準確性。

“當談到我們所構建的內容時，主要是為了確保數據經過測試和驗證。”布雷默說。

Devant 的 3D 人體模型的目標有三個：與現實世界中事物的外觀保持一致，擴大其多樣性并提供盡可能廣泛的不同場景，并滿足客戶的要求。

為此，這家瑞典初創公司提供了一個配置工具，供用戶選擇符合其需求的參數。調整范圍可以從更通用的變量（例如年齡、種族和性別）到更具體的細節，包括服裝、眼瞼運動的頻率或車內的照明條件。

手機分心的動畫

6 月，該公司與澳大利亞 Seeing Machines 聯手，該公司是一家主要汽車制造商使用的（DMS 和 OMS）開發商。

通過此次合作，Seeing Machines 將使用 Devant 的 3D 模擬來訓練和驗證其機器學習網絡，旨在進一步改進其車內監控系統，并創建符合 EuroNCAP 要求的駕駛員分心行為的大規模數據集。