Anyverse合成数据Euro NCAP测试协议：从场景到验证全流程

来源：Anyverse (2025-2026)
链接：https://medium.com/anyverse/euro-ncap-2026-in-cabin-monitoring-oem-guidelines-to-readiness-4a8ece929982

核心价值

物理级真实的Euro NCAP场景合成数据：

• 场景覆盖：DSM/CPD/OOP全覆盖
• 标注成本：零成本自动标注
• 合规性：直接对齐Euro NCAP协议

Euro NCAP测试场景映射

DSM（驾驶员状态监测）场景

class DSM_Scenario_Generator:
    """
    DSM测试场景生成器
    
    Euro NCAP DSM场景清单：
    - D-01~D-08 分心场景
    - F-01~F-05 疲劳场景
    """
    
    def generate_distracted_scenarios(self):
        """
        生成分心场景
        
        场景定义：
        - D-01: 长时间视线偏离道路
        - D-02: 手机使用（通话）
        - D-03: 手机使用（打字）
        - D-04: 调整中控屏幕
        - D-05: 视线偏离>3秒
        """
        scenarios = []
        
        for scenario_id in range(1, 9):
            scenario = {
                'id': f'D-{scenario_id:02d}',
                'description': self._get_scenario_description(scenario_id),
                'duration': self._get_duration(scenario_id),
                'gaze_target': self._get_gaze_target(scenario_id),
                'hand_activity': self._get_hand_activity(scenario_id),
                'lighting': ['day', 'night', 'tunnel'],  # 多光照
                'occlusion': ['none', 'sunglasses', 'mask']  # 多遮挡
            }
            scenarios.append(scenario)
        
        return scenarios
    
    def _get_gaze_target(self, scenario_id):
        """获取视线目标"""
        targets = {
            1: 'off_road_left',
            2: 'phone_near_ear',
            3: 'phone_down',
            4: 'center_console',
            5: 'off_road_right',
            6: 'rear_mirror',
            7: 'passenger',
            8: 'lap'
        }
        return targets.get(scenario_id, 'road')

CPD（儿童存在检测）场景

class CPD_Scenario_Generator:
    """
    CPD测试场景生成器
    
    关键挑战：
    - 婴儿座椅（后向）
    - 毛毯覆盖
    - 极端温度
    """
    
    def generate_cpd_scenarios(self):
        """
        生成CPD场景
        
        Euro NCAP CPD要求：
        - 锁车后30秒内检测婴儿
        - 60秒内检测儿童
        - 支持覆盖场景
        """
        scenarios = []
        
        # 婴儿座椅场景
        for seat_position in ['rear_left', 'rear_right', 'front_passenger']:
            for seat_type in ['rear_facing', 'forward_facing']:
                for covering in ['none', 'blanket', 'heavy_coat']:
                    scenario = {
                        'occupant': 'infant' if seat_type == 'rear_facing' else 'child',
                        'seat_position': seat_position,
                        'seat_type': seat_type,
                        'covering': covering,
                        'temperature': [-10, 20, 50],  # 极端温度
                        'duration': 30  # 检测时限
                    }
                    scenarios.append(scenario)
        
        return scenarios

OOP（异常姿态）场景

class OOP_Scenario_Generator:
    """
    OOP测试场景生成器
    
    检测目标：
    - 乘员姿态异常
    - 气囊区域占用
    - 安全带误用
    """
    
    def generate_oop_scenarios(self):
        """
        生成OOP场景
        
        异常姿态类型：
        - 躺在座椅上
        - 身体前倾
        - 脚放仪表盘
        - 儿童站立
        """
        poses = [
            {'name': 'reclined', 'angle': 60, 'risk': 'airbag'},
            {'name': 'leaning_forward', 'distance': 0.3, 'risk': 'airbag'},
            {'name': 'feet_on_dash', 'body_part': 'feet', 'risk': 'airbag'},
            {'name': 'child_standing', 'position': 'standing', 'risk': 'airbag'},
            {'name': 'sleeping_slumped', 'head_angle': 45, 'risk': 'seatbelt'}
        ]
        
        scenarios = []
        for pose in poses:
            scenario = {
                'pose_type': pose['name'],
                'risk_factor': pose['risk'],
                'occupant_types': ['adult_male', 'adult_female', 'child'],
                'lighting': ['day', 'night'],
                'duration': 5  # 检测时限
            }
            scenarios.append(scenario)
        
        return scenarios

Anyverse数据生成管道

class Anyverse_Pipeline:
    """
    Anyverse数据生成管道
    
    特点：
    1. 物理级真实渲染
    2. 多传感器仿真（RGB/IR/Depth）
    3. 自动标注
    """
    
    def __init__(self):
        self.scene_builder = SceneBuilder()
        self.sensor_config = SensorConfig()
        
    def generate_dataset(self, scenarios, num_samples=1000):
        """
        批量生成数据集
        
        Args:
            scenarios: 场景列表
            num_samples: 每场景样本数
        
        Returns:
            dataset: 数据集对象
        """
        dataset = []
        
        for scenario in scenarios:
            for _ in range(num_samples):
                # 1. 构建场景
                scene = self.scene_builder.build(scenario)
                
                # 2. 配置传感器
                sensors = self.sensor_config.configure(['rgb', 'ir', 'depth'])
                
                # 3. 渲染
                renders = scene.render(sensors)
                
                # 4. 自动标注
                annotations = self._auto_annotate(scene, renders)
                
                # 5. 存储
                sample = {
                    'images': renders,
                    'annotations': annotations,
                    'metadata': scenario
                }
                dataset.append(sample)
        
        return dataset
    
    def _auto_annotate(self, scene, renders):
        """
        自动标注生成
        
        标注类型：
        - 2D边界框
        - 3D关键点
        - 语义分割
        - 状态标签（疲劳/分心/OOP）
        """
        annotations = {}
        
        # 从场景参数直接获取标签
        annotations['gaze_direction'] = scene.params['gaze_target']
        annotations['fatigue_level'] = scene.params.get('fatigue', 0)
        annotations['posture'] = scene.params.get('posture', 'normal')
        
        # 从深度图提取3D坐标
        annotations['keypoints_3d'] = self._extract_keypoints_3d(renders['depth'])
        
        return annotations

训练效果验证

合成数据训练结果

任务	真实数据训练	合成数据训练	混合训练
分心检测	92.5%	90.1%	94.2%
疲劳检测	94.3%	91.8%	95.6%
CPD检测	93.8%	92.1%	95.2%
OOP检测	91.2%	88.5%	93.1%

IMS应用流程

def build_euro_ncap_compliant_dataset():
    """
    构建Euro NCAP合规数据集
    
    步骤：
    1. 定义测试场景
    2. 生成合成数据
    3. 混合少量真实数据
    4. 训练验证
    """
    # 1. 生成场景
    dsm_gen = DSM_Scenario_Generator()
    cpd_gen = CPD_Scenario_Generator()
    oop_gen = OOP_Scenario_Generator()
    
    all_scenarios = []
    all_scenarios.extend(dsm_gen.generate_distracted_scenarios())
    all_scenarios.extend(cpd_gen.generate_cpd_scenarios())
    all_scenarios.extend(oop_gen.generate_oop_scenarios())
    
    # 2. 生成数据
    pipeline = Anyverse_Pipeline()
    synthetic_dataset = pipeline.generate_dataset(all_scenarios, num_samples=500)
    
    # 3. 混合真实数据（10%）
    real_data = load_real_dataset('ims_real_data/')
    mixed_dataset = mix_datasets(synthetic_dataset, real_data, ratio=0.9)
    
    return mixed_dataset

参考文献

1. Anyverse (2025). Euro NCAP 2026 In-Cabin Monitoring: OEM Guidelines to Readiness.
2. Euro NCAP (2026). Safe Driving Occupant Monitoring Protocol v1.1.

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总结： Anyverse提供物理级真实的Euro NCAP场景合成数据，可大幅降低数据采集成本并加速合规验证。