哈弗H2s蓝标汽车用户指南:操作与安全提示

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0 下载量 99 浏览量 更新于2024-07-19 收藏 12.65MB PDF 举报
本篇文档是长城哈弗H2s蓝标汽车的用户操作说明书PDF电子版,提供了全面的车辆使用指导。用户手册旨在帮助车主更好地理解和操作他们的车辆,确保安全和高效驾驶体验。以下是一些关键知识点: 1. **车辆熟悉度与安全提示**: - 手册强调了在启动车辆前阅读的重要性,因为它提供了操作车辆的重要提示,有助于车主了解和利用哈弗H2s的技术优势。 - 手册关注行驶安全性和交通安全性,提醒读者注意车辆装备的差异,某些功能可能因车辆型号、地区或市场配置不同而存在。 2. **车辆装备和配置信息**: - 手册涵盖了所有标准、国别和特殊装备,但读者需确认车辆实际配置,因为手册中的描述可能与个别车辆不符,需参考销售资料或经销商获取准确信息。 - 在右座驾驶型车辆上,操作元件的位置可能与插图有所差异,提示用户实际操作时需要参照车辆本身。 3. **手册时效性和更新**: - 手册中的信息至印刷日期是最新的,但长城汽车的产品持续改进,未来可能会有更新,用户应保持关注。 4. **视听系统**: - 提供了单独的视听系统手册链接,可能包含音频和视频设备的操作指南。 5. **附件、备件与改装**: - 用户可以购买长城汽车原厂配件,建议使用原厂配件以确保质量和保修。非原厂配件可能导致车辆损坏和性能问题,长城公司对此不负责。 6. **安全警示与注意事项**: - 文档中包含三种类型的信息标记:警告(严重后果)、注意事项(潜在损坏风险)和提示(辅助信息),帮助车主理解操作过程中的潜在风险和最佳实践。 7. **驾驶时的通用注意事项**: - 清醒驾驶是强调的基本安全要点,确保驾驶者在驾驶过程中保持清醒,避免疲劳驾驶。 通过阅读这份手册,车主不仅能够掌握哈弗H2s蓝标汽车的具体操作,还能了解如何维护车辆安全,确保车辆的最佳性能表现。定期查阅和遵循手册的指导将极大地提升驾驶体验和行车安全。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R