၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် မြင်ကွင်းမမြင်ရသည့်နေရာများကို ပြသသည့် မော်နီတာများကို နားလည်ခြင်း

မြင်ကွင်းမမြင်ရသည့်နေရာများကို ပြသသည့် မော်နီတာဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။ အဓိကနည်းပညာများနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပါက ဖမ်းမိခြင်း

အလွန်မြင့်မားသည့် အသံလှိုင်းစနစ်များ၊ မီလီမီတာလေးလေးရှိ ရေဒါများနှင့် မှုန်ဝါးသည့် ကင်မရာများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် မြင်ကွင်းမမြင်ရသည့်နေရာများကို တိကျစွာ မြေပုံဆွဲနိုင်ခြင်း

အမြင်မကောင်းသောနေရာများကို စောင်းကြည့်စနစ်များသည် အသံလွှင့်စက်များ၊ mmWave ရေဒါများနှင့် ကျယ်ပေါင်းသောထောင်လှန်းမှန်များ စသည့် နည်းပညာများစုံကို ပေါင်းစပ်၍ ကား၏ ပတ်ဝန်းကျင်တွင် အချိန်နှင့်တစ်ပါတ် မြင်ကွင်းများကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ အသံလွှင့်စက်များသည် ယာဉ်၏ အနီးတွင် ရှိသော အရာများကို မီတာ ၃ ခုအထိ အကွာအဝေးတွင် ခေါ်ယူနိုင်ပါသည်။ ထို့အတူ ရေဒါသည် မကောင်းမွန်သော ရာသီဥတုအခြေအနေများ (ဥပမါ- မိုးကြီးခြင်း သို့မဟုတ် ညဘက်တွင် မှောင်မှောင်မှုများ) တွင်ပါ မီတာ ၁၀၀ အထိ အကွာအဝေးတွင် ရှိသော ရှားရှားပါပါ ရှိနေသော အရာများကို ခေါ်ယူနိုင်ပါသည်။ မှန်ပေါင်းများသည် ဒက်ရှ်ကမ်းများမှ ကျွန်ုပ်တို့ အများအားဖြင့် မြင်ဖူးသော ကျယ်ပေါင်းသော ဗီဒီယိုများကို ဖမ်းယူပေးပါသည်။ ဤအာရှုအာရှု စက်များမှ ရရှိသော အချက်အလက်များအားလုံးကို အထူးအယ်လ်ဂေါ်ရီသမ်များဖြင့် စုစည်းပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖော်ပေးပါသည်။ လတ်တလ်ကုန် စမ်းသပ်မှုများအရ ၂၀၂၅ ခုနှစ် လုံခြုံရေးစံနှုန်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ယင်းစနစ်သည် အသုံးပြုသူများအား အခြေအနေအကြောင်း အလွန်ကောင်းမွန်သော သတိပိုမိမှုကို ပေးစေပါသည်။ ယင်းစနစ်သည် ရပ်နေသော အရာများနှင့် များစွာမြန်မြန် လာနေသော ယာဉ်များကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်ခြင်းကြောင့် အလွန်ထိရောက်မှုရှိပါသည်။ ဤစွမ်းရည်သည် လေးနက်သော အရေးကြီးမှုရှိသော အခြေအနေများဖြစ်သည့် လေးနက်သော လမ်းကြောင်းပြောင်းခြင်း သို့မဟုတ် အရာများကို မထိမှုန်းဘဲ ပါက်ကင်းလုပ်ခြင်းတွင် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။

မှောင်နေသောနေရာကြည့်စောင်းစနစ် (Blind Spot View Monitor) နှင့် အခြေခံမှောင်နေသောနေရာစောင်းစနစ် (Basic Blind Spot Monitoring - BSM) ကွဲပြားမှု - ဗီဒီယိုဖီဒ်စနစ်နှင့် အသိပေးခြင်းသာရှိသောစနစ်များ

ထောင်ချောက်မှောင်နေသောနေရာစောင်းစနစ်များ (Traditional Blind Spot Monitoring systems) သည် မောင်းသူများအား ဒက်ရှ်ဘုတ်ပေါ်ရှိ သင်္ကြန်းများ သို့မဟုတ် ရိုးရှင်းသော အသံများဖြင့် သတိပေးလေ့ရှိပါသည်။ သို့သော် မှောင်နေသောနေရာကြည့်စောင်းစနစ် (Blind Spot View Monitor) သည် ကား၏ အင်ဖော်တိန်မင့်မှုစနစ် (infotainment screen) ပေါ်တွင် ဗီဒီယိုအများကြီးကို တိုက်ရိုက်ပြပေးခြင်းဖြင့် ပိုမိုတိက်တိက်ကြီး ဖြစ်လာပါသည်။ အခြားယာဉ်တစ်စီးကို ကင်မရာဖြင့် မြင်တွေ့သည့်အခါ ယာဉ်သည် တိက်တိက်ကြီး ဘယ်နေရာတွင်ရှိသည်၊ မည်မျှမြန်မြန် ချဉ်းကပ်လာသည်နှင့် ဘယ်ဘက်သို့ သို့မဟုတ် ညာဘက်သို့ သွားနေသည်ကို သိရှိနိုင်ပါသည်။ ဤကဲ့သို့သော ရှင်းလင်းသော မြင်ကွင်းသည် မိုးခေါင်းမှုနှင့် မှုန်းမှုများရှိသောအခါ သို့မဟုတ် မှုန်းမှုများရှိသော မောင်းနှင်မှုအခြေအနေများတွင် စနစ်များမှ ရရှိသော အချက်အလက်များကို ရှုပ်ထွေးမှုများမှ ကင်းဝေးစေပါသည်။ ထို့ပါး ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာနှင့် ပိုမိုသေချာစွာ ချမှတ်နိုင်ပါသည်။ NHTSA ၏ မောင်းသူအပြုအမှုဆိုင်ရာ သုတေသနအရ လူများသည် အသိပေးခြင်းသာရှိခြင်းထက် အရှုပ်အထွေးများကို တကယ်မြင်တွေ့နေသည့်အခါ တုံ့ပြန်မှုအချိန်သည် တစ်စက္ကန်း၏ တစ်ဝက်ခန်း ပိုမြန်ပါသည်။ ထိုအပိုအချိန်အနည်းငယ်သည် အမှုမှုများကို ရှောင်ရှားရာတွင် အရေးကြီးသော ကွာခြားမှုကို ဖော်ပေးနိုင်ပါသည်။

မှောင်နေသောနေရာကြည့်စောင်းစနစ်များ၏ အတည်ပြုထားသော လုံခြုံရေးအကျိုးကျေးဇူးများ

လိုင်းပြောင်းခြင်းအတွင်း တိုက်မိမှုများ ၂၂% လျော့နည်းခြင်း – NHTSA ၏ ၂၀၂၅ ခုနှစ် မှုန်းသော လေ့လာမှုအထောက်အထား (ယာဥ်စီးနှင်း ၄.၂ သန်း)

၂၀၂၅ ခုနှစ်တွင် NHTSA သည် ယာဥ်စီးနှင်း ၄.၂ သန်းခန့်ပါဝင်သည့် ကြီးမားသော မှုန်းသော စမ်းသပ်မှုကို ဆောင်ရွက်ခဲ့ပြီး စိတ်ဝင်စားဖွယ်ရာ တစ်ခုကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ မှုန်းသော မြင်ကွင်းမှုန်းသော စနစ် (Blind Spot View Monitor) တပ်ဆင်ထားသော ယာဥ်များသည် အခြေခံမှုန်းသော မြင်ကွင်းမှုန်းသော စနစ် (Basic Blind Spot Monitoring System) သာ အသုံးပြုသည့် ယာဥ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက လိုင်းပြောင်းခြင်းအတွင်း တိုက်မိမှုများ ၂၂% နည်းပါသည်။ ဤသို့ဖြစ်ရခြင်းမှာ အဘယ်ကြောင့်နည်း။ မှုန်းသော မြင်ကွင်းမှုန်းသော စနစ်များမှ မှုန်းသော နေရာများတွင် အဘယ်အရာဖြစ်ပေါ်နေကြောင်းကို မှုန်းသော အသံသတိပေးချက်များသာမက အမှန်တကယ် မြင်တွေ့နိုင်ခြင်းကြောင့် မောင်းသူများသည် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည့် အန္တရာယ်များအပေါ် ပိုမိုကောင်းမောင်းသော ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်နိုင်ကြသည်။ ဤသို့သော မြင်ကွင်းဖြင့် အတည်ပြုခြင်းသည် လိုင်းများကို ပိုမိုလုံခြုံစေသည့် အချိန်ကို သုံးသပ်ရာတွင် အထောက်အကူပေးပြီး ရုတ်တရက် လှည့်ခြင်း သို့မဟုတ် တိုက်မိမှုများ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ခြင်းကို လျော့နည်းစေသည်။

မောင်းသူ၏ တုံ့ပြန်မှုအချိန် မြန်ဆန်လာခြင်း – မြင်ကွင်းဖြင့် အတည်ပြုခြင်းအသုံးပြုသည့်အခါ အသံသတိပေးချက်သာ အသုံးပြုသည့်အခါနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၀.၈ စက္ကန်း မြန်ဆန်ခြင်း

လမ်းပေါ်တွင် အန္တရာယ်များကို သတိဖြစ်မှုအတွက် အရှုံးအောင်ကြည့်ရှုခြင်းသည် အသံဖြင့်သာ ကြားရခြင်းထက် သေချာစွာ ပိုမိုကောင်းမောင်းပါသည်။ မောင်းနှင်သူများသည် အချိန်နှင့်တစ်ပါတည်း ဗီဒီယိုဖြင့် အဖြစ်အပျက်ကို တကယ်မြင်တွေ့ရပါက အသံများသာ အခြေခံ၍ တုံ့ပြန်ရှာဖွေခြင်းထက် စက္ကန်းသုံးပုံလေးပုံတစ်ပုံခန့် မြန်ဆန်စွာ တုံ့ပြန်နိုင်ပါသည်။ အဘယ်ကြောင့်နည်း။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဦးနောက်သည် ရှုပ်ထွေးမှုများကို အလွန်သဘောကျပြီး ရှုပ်ထွေးမှုများကို ပုံမှန်အားဖြင့် ပုံရှုပ်ထွေးမှုများကို ပိုမိုအရင် အာရုံစိုက်လေ့ရှိပါသည်။ အထူးသဖြင့် မြန်နှုန်းမြင့်မှုန်းမြင့်လမ်းမကြီးများတွင် မောင်းနှင်နေစဉ် မော်တော်ဆိုင်ကယ်စီးသူများ သို့မဟုတ် စီးကုန်းစီးသူများကဲ့သို့သော အရွယ်အစားသေးငယ်သော လမ်းသုံးသူများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မြင်ကွင်းမှုမှုများ (blind spots) တွင် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ပေါ်လာနိုင်ပါသည်။

ADAS နှင့် ယာဥ်အလိုအလျောက်စနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း – သတိပေးခြင်းမှ ညှိနှိုင်းခြင်းအထိ

SAE Level 2+ စနစ်များအတွက် အခြေခံအမြင်ပေးအလွှာအဖြစ် အခန်းကဏ္ဍ – လမ်းကြောင်းအစီအစဥ်ခြင်းနှင့် အလိုအလျောက် လမ်းကြောင်းပြောင်းလဲခြင်းသို့ ဒေတာလက်ခံပေးခြင်း

အများအားဖြင့် SAE Level 2+ အဆင့်ရှိ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်ရေးစနစ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အမြင်အာရုံစနစ်၏ အခြေခံအလွှာဟု ခေါ်ဝေါ်ကြသည့် အများကြီးသော မြင်ကွင်းမှုမှု စနစ်များသည် ယနေ့ခေါ် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်ရေးစနစ်များအတွက် အခြေခံအလွှာကို ဖွဲ့စည်းပေးပါသည်။ ဤစနစ်များသည် ကင်မရာများ၊ ရေဒါစနစ်များနှင့် အလွန်မြင့်မားသော အသံလှိုင်းစနစ်များမှ ရရှိသည့် အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်ပေးခြင်းဖြင့် ယာဉ်၏ ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ နေရာအားလုံးကို အသေးစိတ် ၃၆၀ ဒီဂရီ မြင်ကွင်းမှုမှု မြေပုံများ ဖန်တီးပေးပါသည်။ ဤမြေပုံများသည် အခြားယာဉ်များ တည်ရှိရာနေရာများ၊ ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်ယာဉ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အမြန်နှုန်းများနှင့် အထူးသဖြင့် ယာဉ်များ၏ လှုပ်ရှားမှု ဦးတည်ချက်များတွင် ဖော်ပေးသည့် ပုံစံများကိုပါ ဖော်ပြပေးပါသည်။ ထိုအချက်အလက်များကို ယာဉ်အတွင်းရှိ ကွန်ပျူတာထဲရှိ လမ်းကြောင်းအစီအစဥ် ဆော့ဖ်ဝဲသို့ တိုက်ရိုက်ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။ ထိုဆော့ဖ်ဝဲသည် မောင်းသူ၏ တောင်းဆိုမှုအရ သို့မဟုတ် စနစ်မှ အလိုအလျောက် စတင်ပေးသည့် အချိန်တွင် လေးနက်သော လမ်းကြောင်းပြောင်းလဲမှုကို လုပ်ဆောင်ရန် ဘေးကင်းမှုရှိမှုကို ဆုံးဖြတ်ပေးပါသည်။ လမ်းကြောင်းပြောင်းလဲမှုကို အကောင်အထည်ဖော်နေစဉ်တွင် မြင်ကွင်းမှုမှုစနစ်မှ ရရှိသည့် ခြေရာခံမှုအချက်အလက်များသည် မောင်းနှင်မှု စနစ်များနှင့် အရှိန်မှုနှင့် အရှိန်လျှော့မှု ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များနှင့် တစ်ပါတည်း အလုပ်လုပ်ပေးပါသည်။ ထို့အပြင် အရေးကြီးသော ကားထုတ်လုပ်ရေးကုမ္ပဏီကြီးများသည် ဤအချက်အလက်များ၏ အဆက်မပြတ်စီးဆင်းမှုကို အသေးစိတ်သတိပေးမှုအဖြစ်သာ မှတ်ယူခြင်းမှ လွဲ၍ အခြားစနစ်များအကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သည့် မောင်းနှင်မှုဆုံးဖြတ်ချက်များကို ချမှတ်ရန်အတွက် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအဖြစ် အသုံးပြုလာကြပါသည်။

၂၀၂၆ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများ: AI မှ မောင်းနှင်သော လိုက်လျောညီထွေမှုနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ စဉ်းစားချက်များ

ယာဉ်မောင်းအပြုအမူကို လိုက်ဖက်အောင် သင်ယူခြင်းသည် အပြုအမူအတုများကို ၄၁% လျော့နည်းစေသည် (Mobileye 2025 white paper)

လူတွေရဲ့ ကားမောင်းပုံနဲ့ လိုက်ဖက်အောင် ပြုပြင်ထားတဲ့ AI ကြောင့် မျက်မမြင် နေရာ စောင့်ကြည့်ရေး စနစ်သစ်တွေဟာ ပိုတောင် တော်လာပါတယ်။ ဒီစနစ်တွေက ယာဉ်မောင်းတွေ ယာဉ်လမ်းကြောင်းပြောင်းတဲ့အခါ၊ မှန်တွေကို ဘယ်နှစ်ကြိမ် စစ်ဆေးလဲ၊ အန္တရာယ်ရှိနိုင်ရင် ဘယ်လောက်မြန်မြန် တုံ့ပြန်လဲဆိုတာတောင် သိပါတယ်။ မနှစ်က Mobileye က ထုတ်ဝေခဲ့တဲ့ သုတေသနအရ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ညှိနှိုင်းမှုတွေက အမှားအယွင်း သတိပေးမှုတွေကို အတည်ပြုထားတဲ့ အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်တွေကို သုံးတဲ့ ရှေးစနစ်တွေနဲ့ ယှဉ်ရင် ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းလောက် လျော့စေပါတယ်။ အဲဒါက ကားမောင်းသူတွေကို နည်းပညာကို ပိုယုံကြည်လာစေလျက် အာရုံခံကိရိယာတွေကို ပိုပြီး အာရုံခံနိုင်စွမ်း နည်းစေခြင်း မရှိဘဲ၊ ကားမောင်းသူရဲ့ စိတ်ဖိစီးမှုကို လျော့နည်းစေပါတယ်။ နည်းပညာဟာ ယာဉ်မောင်းအတွေ့အကြုံတွေကြောင့် အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ တိုးတက်လာနေပါတယ်၊ ယာဉ်မောင်းတွေ အမြဲတမ်း လမ်းညွှန်ပြောင်းနေတဲ့ မြို့ပြလမ်းဆုံတွေ (သို့) မော်တော်ဆိုင်ကယ်စီးသူတွေနဲ့ ပြည့်နေတဲ့ နေရာတွေမှာ ရှာဖွေဖို့ ခက်ခဲတဲ့ ခက်ခဲတဲ့ အခြေအနေတွေမှာ အထူးအကူအညီဖြစ်တယ်။

ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ချိတ်ဆက်မှု: အရေးပါတဲ့ အခြေအနေတွေမှာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းတဲ့ ကြားဝင်မှုဟာ ယာဉ်မောင်းရဲ့ ရည်ရွယ်ချက်ကို လွှမ်းမိုးတဲ့အခါ

မျက်မမြင်နေရာ စောင့်ကြည့်ရေး စနစ်တွေဟာ ကားရဲ့ ဦးတည်ချက်နဲ့ ဘရိတ်တွေနဲ့ ချိတ်ဆက်နေတော့ ဒါက အကျင့်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာတွေ ဖြစ်စေပါတယ်။ ဒီဖြစ်ရပ်ကို စဉ်းစားကြည့်ပါ။ တစ်ယောက်ယောက်က လိုင်းပြောင်းနေတုန်းမှာ စနစ်က အန္တရာယ်ကို သိရှိတယ်၊ စက်ဘီးစီးသူဟာ ရုတ်တရက် မျက်မမြင် နေရာမှာ ပေါ်လာတာမျိုးပေါ့။ နောက်ဘာဖြစ်သင့်လဲ။ ဘီးကို နည်းနည်းလေး တွန်းပေးတာလား၊ ဒါမှမဟုတ် ကားမောင်းသူရဲ့ ထိန်းချုပ်မှုကို လုံးဝယူသွားတာလား။ စက်မှုလုပ်ငန်းက သုတေသနက ပြတာက အသက်တွေ စွန့်စားခံရရင် ယာဉ်မောင်း သုံးပုံနှစ်ပုံက စနစ်အလိုက် ဝင်ရောက်ဖို့ သဘောတူကြတာပါ။ ဒါပေမဲ့ ကျွမ်းကျင်သူတွေက ဒီစနစ်တွေ အလုပ်လုပ်ပုံအတွက် ပိုကောင်းတဲ့ စည်းမျဉ်းတွေ လိုအပ်တယ်လို့ သဘောတူကြတယ်။ ဘယ်အချိန်မှာ ဝင်ရောက်လာကြမလဲ၊ ဘယ်သူတွေက ဦးစားပေး ကာကွယ်မှုရမလဲ (ခြေကျင်လျှောက်သူတွေ၊ စက်ဘီးစီးသူတွေလို) နဲ့ ယာဉ်မောင်းတွေလည်း ဖြစ်နိုင်ရင် စကားပြောခွင့်ရှိဖို့ သေချာအောင် လုပ်ဖို့လိုပါတယ်။ ဘေးကင်းမှုနဲ့ ထိန်းချုပ်မှုကြားက ဟန်ချက်ညီမှုဟာ ကားဒီဇိုင်းထုတ်သူတွေအတွက် ခက်ခဲတဲ့ နယ်မြေတစ်ခုအဖြစ် ကျန်ရစ်နေတယ်။

ယုံကုံရသော အမြင်မက်ခ်န် (Blind Spot) ကြည့်ရှုစောင်းစောင်းမှုစနစ်နှင့် ၃၆၀° ပတ်လုံးမြင်ကွင်းဖော်ဆောင်မှုဖြင့် ယာဥ်လုံခြုံရေးကို မြှင့်တင်ရန် အသင်းတော်ပါသလား။

အမြင်မက်ခ်န် (Blind Spot) ကြည့်ရှုစောင်းစောင်းမှုနည်းပညာသည် ခေတ်မှီယာဥ်များ၏ အကူအညီပေးသော လုံခြုံရေးစနစ်များ (active safety) နှင့် အဆင့်မြင့် ADAS အဆောက်အဦးများ၏ အရေးကြီးသော အခြေခံအုတ်မူဖြစ်ပါသည်။ မည်သည့် မောင်းသူအကူအညီပေးသော လုံခြုံရေးစနစ်များကမှ အတိအကျမြင့်မားသော ပတ်ဝန်းကျင်အမြင်မှုနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပါတ်တွင် မြင်ကွင်းပေးမှုမရှိပါက လုံခြုံရေးအာမခံချက်ကို အပြည့်အဝ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်မည်မဟုတ်ပါ။ သင့်ယာဥ်မောဒယ်များနှင့် အသုံးပြုမှုအခြေအနေများအတွက် အထူးရေးဆွဲထားသော စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် အမြင်မက်ခ်န် (Blind Spot) စောင်းစောင်းမှုနှင့် ပနောရမာမြင်ကွင်းဖော်ဆောင်မှုစနစ်များကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် တိုက်မှုလျော့နည်းမှုကို တိုင်းတာနိုင်ပါမည်၊ မောင်းသူမှ အန္တရာယ်ကို ပိုမြန်မြန်ဖမ်းမိနိုင်ပါမည်နှင့် ကမ္ဘာ့အသစ်ဆုံး အလုပ်သမ်ဗုံးမှုစံနှုန်းများနှင့် အပြည့်အဝကိုက်ညီမှုကို ရရှိနိုင်ပါမည်။

ကားထုတ်လုပ်မှု အဆင့်အတန်းက မျက်မမြင်နေရာ မြင်ကွင်းကင်မရာများ၊ ၃၆၀ ဒီဂရီ AVM စနစ်များနှင့် ADAS နှင့် ကိုက်ညီသော ကားပေါ်က ကင်မရာ ဖြေရှင်းချက်များအတွက် WEMAER နှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ပါ။ စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ၁၅ နှစ်ကြာ ကျွမ်းကျင်မှုရှိသည့် ဦးဆောင်သော ကားမြင် ကားနောက်ပြန်ကြည့်ကင်မရာ၊ dash cam နှင့် 360 ° AVM စနစ်များအတွက် တရုတ်နိုင်ငံ၏ထိပ်တန်းထုတ်လုပ်မှုအချိုးအစားကို ဂုဏ်ယူသည့် အမျိုးသားမြင့်မားသောနည်းပညာလုပ်ငန်းတစ်ခုအဖြစ် WEMAER တွင်ပရော်ဖက်ရှင်နယ် R&D အဖွဲ့ ၃၀ ကျော်ရှိပြီးနည်းပညာမူပိုင်ခွင့် ၁၀၀ ကျော်ရှိပြီး IATF 16949 ကျွန်ုပ်တို့သည် hardware design နှင့် lens optimization မှအစ နက်ရှိုင်းသော UI နှင့် သင့်ယာဉ်၏ ADAS ဗိသုကာနှင့် စနစ်အဆင့် ပေါင်းစပ်မှုအထိ end-to-end OEM/ODM customization ဝန်ဆောင်မှုများကို ထောက်ပံ့ပေးပြီး နာမည်ကြီး ကားတံဆိပ် ၂၀+ ကို ဝန်ဆောင်ပေးပြီး ကမ္ဘာတစ်လွှားရှိ နိုင်ငံပေါင်း ၆၀ ကျော် စီးပွားဖြစ် ရထားယာဉ်တွေအတွက် စကြ၀ဠာဆိုင်ရာ ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရေး ဖြေရှင်းနည်း (သို့) ကားမော်ဒယ်သစ်တွေအတွက် စက်ရုံ အဆင့် အလိုက် အမြင်စနစ် လိုအပ်တယ်ဆိုရင်၊ ကျွန်တော်တို့ဟာ သင့်ရဲ့ လုံခြုံရေးနဲ့ စွမ်းဆောင်ရည် ရည်မှန်းချက်တွေနဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်၊ စရိတ်သက်သာတဲ့ ဖြေရှင်းနည်းကို တည်ဆောက်နိုင်ပါတယ်။ ကတိမထားတဲ့ တိုင်ပင်မှုတစ်ခုနဲ့ အံကိုက် ဖြေရှင်းနည်း စီမံကိန်းတစ်ခုအတွက် ဒီနေ့ပဲ ကျွန်တော်တို့နဲ့ ဆက်သွယ်ပါ။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

အမြင်မကောင်းသောနေရာ မြင်ကွင်းစောင်းကြည့်စနစ် (Blind Spot View Monitor) နှင့် အခြေခံအမြင်မကောင်းသောနေရာ စောင်းကြည့်စနစ် (Basic Blind Spot Monitoring) တို့၏ အဓိကကွာခြားချက်မှာ အဘယ်နည်း။

အမြင်မကောင်းသောနေရာ မြင်ကွင်းစောင်းကြည့်စနစ်သည် ကား၏ အသုံးပေးစနစ် (infotainment system) ပေါ်သို့ အချိန်နှင့်တစ်ပါတည်း ဗီဒီယိုဖိုင်များကို ပေးပို့ပေးသည်။ ထို့အတူ အခြေခံအမြင်မကောင်းသောနေရာ စောင်းကြည့်စနစ်သည် များသောအားဖြင့် ဒက်ရှ်ဘုတ်ပေါ်ရှိ သင်္ကြန်းများ (dashboard icons) သို့မဟုတ် အသံသိပေးမှုများ (audio chimes) ဖြင့် သတိပေးပေးသည်။

အမြင်မကောင်းသောနေရာ မြင်ကွင်းစောင်းကြည့်စနစ်များသည် တိုက်မိမှုများကို လျော့နည်းစေရာတွင် မည်မျှထိရောက်ပါသနည်း။

အမြင်မကောင်းသောနေရာ မြင်ကွင်းစောင်းကြည့်စနစ်များသည် အခြေခံစနစ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက လေးနက်မှုပြောင်းလဲခြင်း (lane-change) ဖြင့် ဖြစ်ပွားသော တိုက်မိမှုများကို ၂၂% အထိ လျော့နည်းစေနိုင်ကြောင်း စမ်းသပ်မှုများအရ သိရပါသည်။ အကြောင်းမှာ ၎င်းတို့သည် မှုန်းမှုန်းမှုများကို မြင်ကွင်းဖြင့် အတည်ပြုပေးခြင်းဖြင့် မောင်းသူများအား အန္တရာယ်ဖြစ်နိုင်ခြေများကို ပိုမိုတိက်တိက်ကြည့်ရှုနိုင်စေသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

အမြင်မကောင်းသောနေရာ မြင်ကွင်းစောင်းကြည့်စနစ်များသည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်ရေးစနစ်များ (autonomous vehicle features) နှင့် ပေါင်းစပ်အသုံးပြုနိုင်ပါသနည်း။

ဟုတ်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် SAE Level 2+ အဆင့်ရှိ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်ရေးစနစ်များအတွက် အခြေခံအမြင်အာရုံစနစ် (foundational perception layer) အဖြစ် အသုံးပြုပါသည်။ အလိုအလျောက်ဆုံးဖြတ်မှုများအတွက် ပတ်ဝန်းကျင်နေရာများကို အသေးစိတ်မှုန်းမှုပြုပေးပါသည်။

AI သည် အမြင်မကောင်းသောနေရာ စောင်းကြည့်စနစ်များကို ထိရောက်စွာ မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသနည်း။

AI အခြေပြု စောင်းကြည့်စနစ်များတွင် အသုံးပြုသော အလိုအလျောက်ညှိမှုစနစ်များသည် မှားယွင်းသော သတိပေးမှုများ (false positives) ကို ၄၁% ခန့် လျော့နည်းစေနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် မောင်းသူများ၏ ယုံကြည်မှုကို မြင့်မားစေပြီး လမ်းပေါ်တွင် ဖိအားနေမှုကို လျော့နည်းစေပါသည်။