快速的规格
Ansys SCADE Vision可加速发现嵌入式感知软件中可能与边缘情况相关的弱点,并通过自动对输入传感器数据应用增强来识别基于人工智能的嵌入式感知软件中的脆弱性,从而帮助识别其根本原因(也称为触发事件)
SCADE Vision由全息图提供支持,是一款强大的软件工具,可以通过快速、经济地定位数百个潜在的边缘情况,解决人工智能支持的感知系统的固有弱点。
SCADE Vision通过自动识别和标记一系列边缘情况,最大限度地降低了边缘情况分辨率和感知系统验证的成本,因此可以对自主感知系统进行视觉训练,以识别并适当地响应这些对象。
Ansys SCADE Vision可加速发现嵌入式感知软件中可能与边缘情况相关的弱点,并通过自动对输入传感器数据应用增强来识别基于人工智能的嵌入式感知软件中的脆弱性,从而帮助识别其根本原因(也称为触发事件)
通过SCADE Vision自动化识别边缘案例,可以帮助感知工程师减少数小时的手工工作和相关成本,同时确保对自主感知系统的高度信任。
提高基于人工智能的感知系统在遇到边缘情况时正确识别和响应的能力,对于自动驾驶汽车和机器人的安全可靠运行至关重要。华体会官网app下载新浪直到边缘情况的问题被成功解决,自治系统的性能不能保证在关键任务的情况下。
SCADE Vision通过自动检测这些系统中的弱点,最大限度地降低了边缘情况分辨率和感知系统验证的成本。SCADE Vision在测试基于人工智能的感知系统算法的同时,还可以检查基于视频的传感器数据,从而增强关键领域的分析能力。基于这种增强功能,SCADE Vision可以自动识别和标记任何异常情况,无需人工干预。该增强功能旨在重现部署系统将遇到的各种情况。
功能
当SCADE Vision自动分析来自模拟场景的测试驾驶的基于视频的传感器数据时,它会在原始视频输入中添加人工干扰,以识别被测软件的物体识别接近其极限的场景。这使感知工程师能够审查显示边缘情况的更少的场景,并分配标记,指示异常的潜在根本原因,例如恶劣的天气条件,导致检测薄弱。分析还符合预期功能的安全性(SOTIF)标准。
SCADE Vision为各个级别的AV系统的成熟开发提供了完整的自动化解决方案
SCADE Vision能够自动测试基于人工智能的AV感知软件(SUT),通常是卷积神经网络(CNN)。测试包括对从AV传感器捕获的每个原始输入视频运行两次SUT推理算法:第一次推理在基线上运行,未修改的帧,而第二次推理在输入视频帧的增强/修改版本上运行,当场景中检测到感兴趣的对象(例如行人、汽车)时。
然后,SCADE视觉引擎使用几种缺陷分析算法分析结果数据库中存储的SUT输出,以识别AV感知软件中的弱点和脆弱性,包括弱检测或假阴性。SCADE Vision不需要标记数据来支持AV感知软件测试;相反,它会搜索自动驾驶车辆记录的原始传感器数据。华体会官网app下载新浪
在SCADE Vision引擎分析了AV数据湖之后,基于web的UI将可能的缺陷分类为各种类型的“触发事件”。这些触发事件可能包括天气或照明条件、基础设施、意外的道路使用者,甚至是机器学习系统未完成的训练。这种排序不仅可以帮助您的团队识别边缘情况形式的单个漏洞,还可以看到AI系统中的弱点和缺口模式。
然后可以将异常情况以及分配的标记导出到medini分析完成因果分析。为了符合SOTIF标准,安全分析师可以得出正确的结论并建议应对措施,从改进的感知算法训练集到特定的过滤器,甚至是添加额外的传感器。
SCADE Vision的自动安全报告生成器简化了开发团队和安全团队之间的沟通。使用专用的UI生成web和可打印的报告,允许分析人员对关键触发事件提供评论,包括解决方案和示例缺陷。创建一个沟通反馈循环,可以帮助您发现问题,解决问题,并彻底准备从更昂贵的测试中最大化价值。
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