收音机子系统

1. 文档目的与范围 (Purpose & Scope)

1.1 目的 (Purpose)

本文档旨在定义智能座舱平台中收音机子系统的功能、性能、接口及质量需求,作为设计、开发、测试和验收的依据,并确保其与整车时间同步系统及其他座舱模块的协调工作。

1.2 范围 (Scope)

本文档适用于【公司/平台】的智能座舱平台,涵盖收音机子系统的AM/FM/DAB接收、RDS功能、用户交互、音频管理、与系统服务集成等方面。


2. 系统概述 (System Overview)

2.1 系统功能描述 (System Function Description)

收音机子系统是座舱信息娱乐系统的核心组件之一,主要功能包括:

  • 广播接收:支持AM、FM、DAB/DAB+数字广播信号的接收、解码与播放。

  • 频道管理:提供自动/手动搜台、频道存储、频道列表管理等功能。

  • 节目信息服务 (RDS/RT):接收并显示电台名称、节目类型、歌曲信息、新闻、交通信息等。

  • 时间同步:通过RDS或系统授时,显示准确时间,支持定时预约功能。

  • 用户交互:提供触摸、语音、方向盘控制等多种交互方式。

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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