从原始传感器到可分析的目标信息
支持按时间戳对齐图像、点云和雷达目标列表，结合检测框、类别、距离及置信度等信息查看感知输出，适合开展数据清洗、算法调试和问题回放。
查看数据流程感知工具能力
面向道路环境的感知研发模块
把多源数据、检测结果与回放分析放在同一条工程链路中，便于研发人员定位感知问题并比较算法版本。
摄像头与雷达数据解析
按车辆、传感器和采集批次管理原始数据，保留时间戳与来源信息。
道路目标检测
查看车辆、行人、骑行者及道路设施等目标的检测结果与属性。
空间目标分析
结合点云位置、距离和轮廓信息观察目标空间分布。
感知输出回放
按片段复现异常场景，辅助比较模型输出与标注参考。
3 类图像、点云、雷达目标数据
4 维类别、位置、距离、置信度
多时序按时间戳进行数据对齐
可回放支持片段复现与结果比对
应用场景
九游国际汽车AI智能驾驶方案的感知场景
针对城市道路、快速路、泊车区域及复杂天气等场景，保留传感器上下文，减少孤立查看单帧结果带来的判断偏差。
J9九游汽车AI智能驾驶平台的目标感知
观察车辆、行人、非机动车与道路设施的检测结果，辅助分析遮挡、密集目标和远距离目标。
智能驾驶感知工具的空间关联
将摄像头语义信息与雷达距离、点云空间结构进行关联，查看不同传感器在同一时刻的感知差异。
低速环境感知工具分析
关注近距离障碍物、车辆边缘和狭窄通道中的感知盲区，为泊车辅助算法调试提供依据。
SENSOR DATA / 01
数据与接口
清晰记录每一次感知结果
感知研发需要同时关注输入质量、时间同步、检测输出和场景上下文。工具将这些信息按工程维度呈现，便于问题复盘和测试记录沉淀。
输入数据摄像头图像、毫米波雷达目标、激光雷达点云及车辆状态信息
检测对象车辆、行人、骑行者、交通设施、道路边界与异常障碍物
分析方式时间戳对齐、目标属性查看、检测框复核、结果片段回放
研发输出问题片段、版本差异、数据质量记录与感知验证摘要
研发流程
从传感器采集到感知算法验证
将数据接入、质量检查、模型输出和结果复核串联起来，适配感知算法日常迭代与阶段性测试。
接入传感器数据
登记数据来源、采集批次与时间信息，建立统一数据索引。
检查数据质量
关注缺帧、时间偏差、点云异常和传感器状态变化。
运行感知算法
记录目标检测、分类、距离估计及融合输出。
回放异常片段
定位遮挡、误检、漏检及边界条件下的表现差异。
形成验证记录
沉淀版本、场景、问题和复核结论，便于后续回归。
工程案例摘要
智能驾驶感知工具的测试记录
以具体道路片段和传感器输出为依据，呈现可复核的感知问题与分析结果。
夜间路口的多源感知回放
将前视图像、雷达目标与点云片段按时间对齐，重点查看弱光、反光和车辆交错进入时的目标关联情况。
场景：城市交叉口
方式：时序回放
目标距离差异复核
针对不同传感器的距离与位置输出进行片段比对，保留异常帧与算法版本信息。
技术问答
智能驾驶感知工具常见问题
以下内容聚焦感知数据接入、算法验证与研发部署中的常见技术关注点。
可根据项目数据规范接入摄像头图像、毫米波雷达目标列表、激光雷达点云以及车辆状态和时间戳信息，具体字段按照实际接口资料确认。
可以按道路片段和时间范围回放检测结果，查看目标类别、位置、距离、置信度等属性，并结合参考标注或其他传感器输出进行差异分析。
感知数据可按采集批次、场景和版本进行整理，并输出问题片段与验证摘要，便于与数据标注、训练、仿真回放和回归测试环节衔接。
可根据研发环境、数据规模、车端计算平台和接口约束评估部署方式，技术沟通时会重点确认数据格式、运行位置、权限管理与结果输出要求。
感知研发咨询
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留下您的传感器类型、数据规模或感知验证需求，技术团队将根据研发场景整理沟通内容。