Често задавани въпроси

Извличането на данни от изображения все още не е започнало. Веднага щом това се случи, тук ще бъде предоставена допълнителна информация относно засегнатите модели превозни средства.

По принцип превозни средства, които са оборудвани със софтуерна архитектура E3 1.1, както и с необходимия хардуер и софтуер, или които получат същите чрез софтуерна актуализация, са технически подготвени за извличане на данни от изображения. Това включва и леките автомобили от изцяло електрическото ID. моделно семейство на Volkswagen.

Съвременните системи за подпомагане на водача са безопасни, надеждни и, разбира се, отговарят на всички регулаторни изисквания. Нашата цел е да ги оптимизираме допълнително.

Данните от превозното средство в този случай се използват за по-нататъшното развитие и непрекъснатото усъвършенстване на системи за подпомагане на водача, свързани с безопасността, както и на функции за автоматизирано управление и услуги, които могат да допринесат за повишаване на общата пътна безопасност. Освен това данните служат за това тези системи и функции да станат още по-прецизни и плавни за водачите.

По принцип всички системи за подпомагане и полуавтоматизирани функции за управление, които работят въз основа на разпознаване на обекти, могат да бъдат допълнително оптимизирани чрез използване на сензорни и визуални данни. Те включват, например: Front Assist, Emergency Brake Assist, Lane Change Assist, Parking Assist, ACC, Travel Assist, Traffic Jam Assist, Traffic Sign Recognition и много други.

При тези системи е от съществено значение те не само да функционират безопасно и надеждно, но и да не бъдат възприемани като „смущаващи“, „свръхчувствителни“ или „натрапчиви“, доколкото е възможно, тъй като това може да доведе до тяхното деактивиране.

Това е нашата цел. Само активираните системи за подпомагане на водача допринасят за повишаване на пътната безопасност.

По принцип данните се записват селективно, т.е. само когато са релевантни за конкретна ситуация, както и въз основа на функции или задействащи събития. Поради това данните не се събират и обработват постоянно и в пълен обем, а само когато това служи на предварително дефинирана цел или случай на употреба. Ако възникне такъв случай, превозното средство може да предава различни данни от различни източници.

Многофункционалните камери могат да се използват за създаване на изображения и видеоданни на други участници в движението (превозни средства, хора, други обекти). Регистрационни номера и надписи върху превозни средства, магазини и пътни знаци, както и друга информация в непосредствена близост до превозното средство, също могат да бъдат заснети от камерата.

С цел устойчиво обучение и подобряване на разпознаването на участници в движението, ситуации и други обекти за системи за подпомагане на водача и информационни системи, както и за извеждане на коректни инструкции за действие към системите на превозното средство, може да е необходимо записването на релевантни за ситуацията изображения или, при необходимост, кратки видеопоследователности на средата около превозното средство при определени задействащи условия по време на пътуването.

Случайното заснемане на външни лица е неизбежно. Те обаче не са предмет на оценката и не се идентифицират по никакъв начин.

В специални случаи неправилни реакции на интерпретиращия софтуер могат да бъдат доказани без съмнение само чрез подкрепящи изображения или видеоданни от експертни разработчици (напр. за прецизна оценка на движенията на обекти). Анализът на съществуващата пътна инфраструктура и разпознаването на средата около превозното средство и препятствията, както и на участниците в движението, включително посоката им на движение, е незаменим за ясна оценка на конкретната пътна ситуация и за извеждане на правилната реакция на превозното средство.

За установяване на факти са необходими допълнителни данни от различни системи на превозното средство, както и GPS позиция и времеви отпечатък на събирането на данните.

Обработването на данни за използването на превозното средство е необходимо поради високата сложност на свързването на различните системи и функции на превозното средство помежду им. Това е единственият начин да се осигури коректна оценка на реакциите на системите, например чрез определяне дали неправдоподобна реакция се дължи на софтуер, комуникационни проблеми в мрежата на превозното средство или оперативни грешки.

Идентификационният номер на превозното средство (VIN) може да бъде необходим в специални случаи за определяне на индивидуалното конструктивно състояние. При необходимост това предоставя съществени индикации за анализа на правдоподобността, описан по-горе.

Освен това, за разработването на системи за подпомагане на водача и автономно управление е необходимо да се записва позицията на превозното средство въз основа на GPS координати (от данните за GPS позициониране), за да може: a) да се разбере на кои локации дадена функция е показала неволни реакции и да се възпроизведе тази некоректна реакция в по-късен етап от разработката, и b) да се получат данни за регионални клъстери, например на фалшиви задействания, като по този начин се повиши надеждността на функцията.

Изрично се подчертава, че не се създава профил на движение на потребители или участници в движението, като това активно се предотвратява чрез използването на подходящи мерки.

В контекста на целенасоченото събиране на данни е възможно неизбежно визуално заснемане на външни участници в движението и техни лични характеристики. Засегнатите лица обаче не се идентифицират.

Начинът на обработка на данните зависи от конкретния случай на употреба. Освен ако изрично не се изисква друго, данните се използват анонимизирано или псевдонимизирано, доколкото е възможно.

Необходимите данни от реални пътни ситуации трябва да се използват за надеждното разработване и валидиране на системи за подпомагане на водача, информационни системи и функции за автоматизирано управление, за да може да се извежда и гарантира правилната и предвидена реакция на тези системи.

Поради тази причина общата анонимизация или псевдонимизация, например чрез използване на софтуер, който прикрива специфични характеристики на външни участници в движението, по принцип не е целесъобразна, тъй като би усложнила, изкривила или дори направила невъзможен абсолютно необходимия еднозначен анализ на пътната ситуация.

Ако, например, хората бъдат „пикселизирани“, затъмнени или по друг начин редактирани в рамките на записите, разработваните алгоритми за разпознаване биха били обучавани върху тези променени модели. В резултат на това „непикселизираните“ или реални хора в серийната система не биха били разпознавани като такива в ежедневния трафик. Всяка промяна в тези визуални данни намалява количеството информация и по този начин ефективността на непрекъснатата оптимизация на възприятието чрез обучение на базовите алгоритми. По-специално, характеристиките в областта на лицето и главата са от значение за надеждното разпознаване на пешеходци и велосипедисти дори в трудни ситуации, например когато лицето е частично закрито или при тъмни условия, както и за разпознаване на намеренията им.