簡要規格
Ansys SCADE Vision 可以加速探索嵌入式感知軟體中可能與邊緣案例相關的缺點，並找出其根本原因，這個方法亦稱為觸發事件，即自動對輸入感應器資料套用增強功能，以利確認 AI 型嵌入式感知軟體中的脆弱處
感知速度加快且更安全
Ansys SCADE Vision 會自動確認 AI 型感知系統中的脆弱處
由 Hologram 技術支援的 SCADE Vision 是一款功能強大的軟體工具，它可以用符合成本效益的方式迅速指出數百個潛在的邊緣案例，從而解決 AI 支援的感知系統中固有的缺陷。
SCADE Vision 會自動識別並標記各種邊緣狀案例，將解決邊緣案例和感知系統驗證的成本降至最低，讓自動駕駛感知系統可以透過視覺訓練來辨識這些物件並適當回應。
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搜尋邊緣案例的速度加快為 30 倍* -
軟體迴路評估 -
驗證 SOTIF 標準
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大幅降低成本 -
自動產生安全報告
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將可重複查看的資料從 PB 減少到 MB -
提高感知系統的效能
使用 Ansys SCADE Vision 將偵測邊緣案例的速度加速 30 倍
透過 SCADE Vision 自動辨識邊緣案例，有助於感知工程師減少長時間的手動作業和相關成本，同時確保自動駕駛感知系統有高度的可信度。
提高 AI 型感知系統的能力，以便遇到邊緣案例時能夠正確辨識並回應，是維持自動駕駛車輛和機器人操作之安全和可靠性所不可或缺的。在成功解決邊緣案例的問題之前，我們無法保證自動駕駛系統在任務關鍵的情況下的效能。
SCADE Vision 會自動偵測這些系統的弱點，將解進邊緣案例與感知系統驗證的成本降到最低。SCADE Vision 在執行 AI 型感知系統演算法並同時檢閱影片型感應器資料時，會放大關鍵區域進行更詳細的分析。根據上述放大的資料，因為其目的是重現已部署的系統會遇到的各種情況，SCADE Vision 自會動識別並標記任何異常，不需要人為介入。
功能
Ansys SCADE Vision 將徹底改變您的感知團隊辨識邊緣案例的方式
由於 SCADE Vision 會自動分析模擬情境的測試磁碟機中的影片型感應器資料，因此會以人工干擾來增強原始影片輸入，以識別被測試軟體的物件辨識接近其極限的場景。這樣一來，感知工程師所要檢視的顯示邊緣案例的場景少了許多，並指派表示異常之潛在根本原因的標籤，例如惡劣的天氣狀況導致偵測效果不佳。分析也符合預期功能安全性 (SOTIF) 標準。
主要特色
SCADE Vision 提供完整的自動化解決方案，讓 AV 系統在各個層級更趨成熟
- 自動駕駛車輛感知軟體健全性測試
- 確認自動駕駛車輛感知軟體的觸發事件
- 與安全分析工具整合
- 自動安全報告產生
SCADE Vision 可自動測試被測試的 AI 型自動駕駛車輛感知軟體 (SUT)，通常是卷積神經網路 (CNN)。測試包括對 AV 感應器所擷取的每個原始輸入視訊執行兩次 SUT 推斷算法：第一次推斷針對未經修改的基準影格進行，而第二次推斷則是在場景中偵測到感興趣的物件 (例如行人、汽車) 時，針對放大/修改版本的輸入視訊影格執行。
SCADE Vision 引擎接著使用幾種缺陷分析演算法儲存在結果資料庫的 SUT 輸出，以確認 AV 感知軟體中的弱點和脆弱處，包括偵測效果不佳或誤報。SCADE Vision 不需要使用標記資料即可支援 AV 感知軟體測試，相反的，它會搜尋自動駕駛車輛所記錄的原始感應器資料。
在 SCADE Vision 引擎分析 AV 資料湖之後，Web 型 UI 會將可能的缺陷分類為各種類型的「觸發事件」。這些觸發事件可能包括天氣或照明條件、基礎設施、非預期的道路使用者，甚至是機器學習系統未完成的訓練。這樣分類不但有助於您的團隊透過邊緣案例的形式確認個別弱點，也能發現 AI 系統弱點和漏洞的模式。
接著可以將異常連同指定的標籤匯出到 medini analyze 以完成因果分析。為了符合感知演算法自動駕駛車輛的 SOTIF 標準，安全分析師可以得出正確的結論並建議對應措施，包括改善感知演算法的訓練集以及特定篩選器，甚至是納入更多感應器。
SCADE Vision 的自動安全報告產生器簡化開發團隊和安全團隊之間的通訊。使用專用 UI 製作網頁和可列印的報告，讓分析師針對關鍵觸發事件提供見解，包括解決方案和瑕疵範例。 建立溝通意見回饋機制，協助您找出問題、解決問題，並做好全面的準備，要讓更昂貴的測試發揮最大價值。
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