Seeing Machines 3D Cabin Perception Mapping 深度解析：座舱感知的新纪元

技术突破

CES 2026 重大发布：

Seeing Machines 发布 3D Cabin Perception Mapping 解决方案，实现实时座舱数字重建。

特性 描述
核心能力 实时 3D 座舱重建
覆盖范围 所有乘员（多摄像头）
检测内容 头部姿态、视线、姿态、生命体征
部署形态 多摄像头融合

技术架构

1. 多摄像头融合框架

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
"""
Seeing Machines 3D Cabin Perception Mapping 架构

核心能力：
1. 多摄像头标定与融合
2. 实时 3D 重建
3. 全座舱乘员感知
"""

import numpy as np
import cv2
from typing import List, Dict, Tuple

class CabinPerceptionMapping:
    """座舱感知映射系统"""
    
    def __init__(self, camera_configs: List[dict]):
        """
        初始化多摄像头系统
        
        Args:
            camera_configs: 摄像头配置列表
                [{
                    "id": "driver_cam",
                    "position": [0.3, 0.1, 1.2],  # 米
                    "rotation": [0, -15, 0],      # 度
                    "fov": 60,                    # 度
                    "resolution": [1920, 1080]
                }, ...]
        """
        self.cameras = []
        for config in camera_configs:
            cam = Camera3D(
                camera_id=config["id"],
                position=np.array(config["position"]),
                rotation=np.array(config["rotation"]),
                fov=config["fov"],
                resolution=config["resolution"]
            )
            self.cameras.append(cam)
        
        # 3D 座舱模型（预标定）
        self.cabin_model = self._load_cabin_model()
        
        # 乘员检测器
        self.occupant_detector = OccupantDetector3D()
        
    def process_frame(self, frames: Dict[str, np.ndarray]) -> dict:
        """
        处理多摄像头帧
        
        Args:
            frames: {camera_id: frame}
            
        Returns:
            座舱感知结果
        """
        # 1. 各摄像头独立检测
        detections_2d = {}
        for cam_id, frame in frames.items():
            detections_2d[cam_id] = self._detect_2d(cam_id, frame)
        
        # 2. 3D 重建（三角化）
        detections_3d = self._reconstruct_3d(detections_2d)
        
        # 3. 座舱映射
        cabin_map = self._map_to_cabin(detections_3d)
        
        # 4. 生命体征提取
        vital_signs = self._extract_vital_signs(frames, detections_3d)
        
        return {
            "cabin_map": cabin_map,
            "occupants": detections_3d,
            "vital_signs": vital_signs
        }
    
    def _detect_2d(self, cam_id: str, frame: np.ndarray) -> dict:
        """单摄像头 2D 检测"""
        # 人脸关键点
        face_landmarks = self._detect_face_landmarks(frame)
        
        # 身体姿态
        body_pose = self._detect_body_pose(frame)
        
        # 视线估计
        gaze = self._estimate_gaze(frame, face_landmarks)
        
        return {
            "face": face_landmarks,
            "body": body_pose,
            "gaze": gaze
        }
    
    def _reconstruct_3d(self, detections_2d: Dict) -> List[dict]:
        """
        3D 重建（多视角三角化）
        
        使用多摄像头几何约束重建 3D 坐标
        """
        occupants_3d = []
        
        # 假设已匹配同一乘员在不同摄像头中的检测
        # 实际实现需要跨摄像头跟踪
        
        for occupant_id in self._match_cross_camera(detections_2d):
            points_2d = []
            cameras = []
            
            for cam_id, det in detections_2d.items():
                if occupant_id in det:
                    points_2d.append(det[occupant_id]["face"]["nose_tip"])
                    cameras.append(self._get_camera(cam_id))
            
            if len(points_2d) >= 2:
                # 三角化
                point_3d = self._triangulate(points_2d, cameras)
                
                # 完整姿态重建
                pose_3d = self._reconstruct_pose_3d(
                    [det[occupant_id] for det in detections_2d.values() if occupant_id in det]
                )
                
                occupants_3d.append({
                    "id": occupant_id,
                    "position": point_3d,
                    "pose": pose_3d,
                    "gaze_3d": self._reconstruct_gaze_3d(occupant_id, detections_2d)
                })
        
        return occupants_3d
    
    def _triangulate(self, points_2d: List, cameras: List) -> np.ndarray:
        """三角化求解 3D 点"""
        # 构建投影矩阵
        P_matrices = []
        for cam, point in zip(cameras, points_2d):
            P = cam.get_projection_matrix()
            P_matrices.append(P)
        
        # 构建线性方程组
        A = []
        for P, point in zip(P_matrices, points_2d):
            x, y = point
            A.append(P[2] * x - P[0])
            A.append(P[2] * y - P[1])
        
        A = np.array(A)
        
        # SVD 求解
        _, _, Vt = np.linalg.svd(A)
        X = Vt[-1]
        X = X[:3] / X[3]  # 归一化
        
        return X
    
    def _map_to_cabin(self, detections_3d: List) -> dict:
        """映射到座舱模型"""
        cabin_map = {
            "driver": None,
            "passengers": [],
            "rear_passengers": []
        }
        
        for occupant in detections_3d:
            pos = occupant["position"]
            
            # 判断位置
            if pos[0] < 0.5:  # 驾驶员侧
                cabin_map["driver"] = occupant
            elif pos[0] < 1.5:  # 前排乘客
                cabin_map["passengers"].append(occupant)
            else:  # 后排
                cabin_map["rear_passengers"].append(occupant)
        
        return cabin_map
    
    def _extract_vital_signs(self, frames: Dict, detections_3d: List) -> Dict:
        """提取生命体征"""
        vital_signs = {}
        
        for occupant in detections_3d:
            # 呼吸检测（基于胸部运动）
            breathing_rate = self._detect_breathing(frames, occupant["id"])
            
            # 心率检测（rPPG）
            heart_rate = self._detect_heart_rate(frames, occupant["id"])
            
            vital_signs[occupant["id"]] = {
                "breathing_rate": breathing_rate,
                "heart_rate": heart_rate
            }
        
        return vital_signs
    
    def _detect_breathing(self, frames: Dict, occupant_id: str) -> float:
        """呼吸检测"""
        # 简化实现：基于胸部区域的周期性运动
        return 16.0  # 次/分钟（假设值）
    
    def _detect_heart_rate(self, frames: Dict, occupant_id: str) -> float:
        """心率检测（rPPG）"""
        # 简化实现：基于面部颜色变化
        return 72.0  # 次/分钟（假设值）


class Camera3D:
    """3D 摄像头模型"""
    
    def __init__(self, camera_id, position, rotation, fov, resolution):
        self.id = camera_id
        self.position = position
        self.rotation = rotation
        self.fov = fov
        self.resolution = resolution
        
        # 计算内参矩阵
        self.K = self._compute_intrinsics()
        
        # 计算外参矩阵
        self.R, self.t = self._compute_extrinsics()
    
    def _compute_intrinsics(self):
        """计算内参矩阵"""
        fx = self.resolution[0] / (2 * np.tan(np.radians(self.fov / 2)))
        fy = fx
        cx = self.resolution[0] / 2
        cy = self.resolution[1] / 2
        
        return np.array([
            [fx, 0, cx],
            [0, fy, cy],
            [0, 0, 1]
        ])
    
    def _compute_extrinsics(self):
        """计算外参矩阵"""
        # 旋转矩阵
        rx, ry, rz = np.radians(self.rotation)
        
        Rx = np.array([
            [1, 0, 0],
            [0, np.cos(rx), -np.sin(rx)],
            [0, np.sin(rx), np.cos(rx)]
        ])
        
        Ry = np.array([
            [np.cos(ry), 0, np.sin(ry)],
            [0, 1, 0],
            [-np.sin(ry), 0, np.cos(ry)]
        ])
        
        Rz = np.array([
            [np.cos(rz), -np.sin(rz), 0],
            [np.sin(rz), np.cos(rz), 0],
            [0, 0, 1]
        ])
        
        R = Rz @ Ry @ Rx
        t = self.position
        
        return R, t
    
    def get_projection_matrix(self):
        """获取投影矩阵"""
        extrinsic = np.hstack([self.R, self.t.reshape(-1, 1)])
        return self.K @ extrinsic


class OccupantDetector3D:
    """3D 乘员检测器"""
    
    def detect(self, frame):
        # 实际实现使用深度学习模型
        pass


# 测试示例
if __name__ == "__main__":
    # 配置多摄像头
    cameras = [
        {
            "id": "driver",
            "position": [0.3, 0.1, 1.2],
            "rotation": [0, -15, 0],
            "fov": 60,
            "resolution": [1920, 1080]
        },
        {
            "id": "passenger",
            "position": [1.2, 0.1, 1.2],
            "rotation": [0, 15, 0],
            "fov": 60,
            "resolution": [1920, 1080]
        },
        {
            "id": "rear",
            "position": [0.75, -0.5, 1.5],
            "rotation": [-10, 0, 0],
            "fov": 90,
            "resolution": [1920, 1080]
        }
    ]
    
    system = CabinPerceptionMapping(cameras)
    
    # 模拟帧输入
    frames = {
        "driver": np.random.randint(0, 255, (1080, 1920, 3), dtype=np.uint8),
        "passenger": np.random.randint(0, 255, (1080, 1920, 3), dtype=np.uint8),
        "rear": np.random.randint(0, 255, (1080, 1920, 3), dtype=np.uint8)
    }
    
    result = system.process_frame(frames)
    print(f"座舱映射完成")
    print(f"检测到 {len(result['occupants'])} 名乘员")

2. 核心检测能力

检测项 描述 精度
头部姿态 3D 旋转角度 < 2° 误差
视线方向 3D 视线向量 < 3° 误差
身体姿态 全身关键点 < 5cm 误差
生命体征 呼吸/心率 呼吸：±2次/分

与竞品对比

座舱感知方案对比

方案 Seeing Machines Smart Eye Cipia
3D 重建 ✅ 实时 ⚠️ 部分 ❌ 无
全座舱覆盖 ✅ 多摄像头 ⚠️ 单摄像头 ⚠️ 单摄像头
生命体征 ✅ 支持 ⚠️ 有限 ❌ 无
OOP 检测 ✅ 3D 姿态 ⚠️ 2D 估计 ⚠️ 有限
部署成本 中等 中等 低

Euro NCAP 2026 合规性

OOP（异常姿态）检测要求

Euro NCAP 2026 要求检测异常姿态，Seeing Machines 3D 方案完全覆盖：

OOP 场景 描述 检测方法
躺卧姿态 乘员躺卧在座椅上 3D 身体姿态估计
探出车外 头部/身体探出窗外 3D 边界框检测
脚部抬起 脚放在仪表台 3D 关键点检测
反向坐姿 面向后方 头部姿态 + 身体朝向
儿童站立 儿童在车内站立 高度 + 姿态判断 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
"""
OOP 异常姿态检测实现
"""

class OOPDetector:
    """异常姿态检测器"""
    
    def __init__(self):
        # 正常姿态约束（基于人体测量学）
        self.constraints = {
            "head_height_range": (0.8, 1.5),  # 米（相对座舱地板）
            "body_angle_range": (-30, 30),    # 度（相对垂直线）
            "leg_angle_range": (-10, 90),     # 度（相对水平线）
            "arm_angle_range": (-90, 180)     # 度
        }
    
    def detect_oop(self, pose_3d: dict) -> dict:
        """
        检测异常姿态
        
        Args:
            pose_3d: 3D 姿态数据
            
        Returns:
            异常姿态列表及严重程度
        """
        oop_events = []
        
        # 1. 检测躺卧姿态
        if self._is_reclined(pose_3d):
            oop_events.append({
                "type": "reclined",
                "severity": "medium",
                "description": "乘员躺卧姿态"
            })
        
        # 2. 检测探出车外
        if self._is_outside_window(pose_3d):
            oop_events.append({
                "type": "out_of_window",
                "severity": "critical",
                "description": "乘员探出窗外"
            })
        
        # 3. 检测脚部抬起
        if self._is_feet_up(pose_3d):
            oop_events.append({
                "type": "feet_up",
                "severity": "medium",
                "description": "脚放在仪表台"
            })
        
        # 4. 检测反向坐姿
        if self._is_backward(pose_3d):
            oop_events.append({
                "type": "backward_facing",
                "severity": "low",
                "description": "反向坐姿"
            })
        
        return {
            "has_oop": len(oop_events) > 0,
            "events": oop_events
        }
    
    def _is_reclined(self, pose: dict) -> bool:
        """判断是否躺卧"""
        body_angle = pose.get("body_angle", 0)
        return abs(body_angle) > 45  # 超过 45 度视为躺卧
    
    def _is_outside_window(self, pose: dict) -> bool:
        """判断是否探出窗外"""
        head_pos = pose.get("head_position", [0, 0, 0])
        
        # 假设车窗边界
        window_boundary = {
            "x_min": -0.8,
            "x_max": 1.8,
            "y_min": -0.2
        }
        
        return (head_pos[0] < window_boundary["x_min"] or 
                head_pos[0] > window_boundary["x_max"] or
                head_pos[1] < window_boundary["y_min"])
    
    def _is_feet_up(self, pose: dict) -> bool:
        """判断脚部是否抬起"""
        feet_height = pose.get("feet_height", 0)
        return feet_height > 0.5  # 超过 50cm
    
    def _is_backward(self, pose: dict) -> bool:
        """判断是否反向坐姿"""
        head_yaw = pose.get("head_yaw", 0)
        body_yaw = pose.get("body_yaw", 0)
        
        return abs(head_yaw) > 120 or abs(body_yaw) > 90

IMS 开发启示

1. 多摄像头部署策略

2. 传感器选型建议

配置方案 摄像头数量 覆盖范围 Euro NCAP 分值
经济型 1 仅驾驶员 DSM 5分
标准型 2 前排 DSM + OMS 10分
完整型 4 全座舱 DSM + OMS + CPD 15分

3. 算法集成框架

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
"""
IMS 3D 座舱感知集成框架
"""

class IMS3DCabinPerception:
    """IMS 3D 座舱感知系统"""
    
    def __init__(self, config: dict):
        # 初始化多摄像头系统
        self.camera_system = CabinPerceptionMapping(config["cameras"])
        
        # 功能模块
        self.dms = DriverMonitoringSystem()
        self.oms = OccupantMonitoringSystem()
        self.cpd = ChildPresenceDetection()
        self.oop = OOPDetector()
        
    def process(self, frames: Dict[str, np.ndarray]) -> dict:
        """综合处理"""
        # 1. 3D 座舱感知
        cabin_result = self.camera_system.process_frame(frames)
        
        # 2. DMS 检测
        dms_result = self.dms.detect(cabin_result["cabin_map"]["driver"])
        
        # 3. OMS 检测
        oms_result = self.oms.detect(cabin_result["cabin_map"])
        
        # 4. CPD 检测（熄火后）
        cpd_result = self.cpd.detect(cabin_result["cabin_map"])
        
        # 5. OOP 检测
        oop_result = [self.oop.detect_oop(occ) for occ in cabin_result["occupants"]]
        
        return {
            "dms": dms_result,
            "oms": oms_result,
            "cpd": cpd_result,
            "oop": oop_result,
            "vital_signs": cabin_result["vital_signs"]
        }

总结

Seeing Machines 3D Cabin Perception 关键要点：

  1. 实时 3D 重建：突破传统 2D 感知局限
  2. 全座舱覆盖：多摄像头融合
  3. 生命体征检测：呼吸 + 心率
  4. OOP 完整支持：满足 Euro NCAP 2026
  5. 可扩展架构：Clean-sheet 设计

IMS 集成建议：

  • 优先实现多摄像头标定框架
  • 部署 3D 重建算法
  • 集成 OOP 检测模块
  • 准备生命体征检测能力
  • 规划全座舱摄像头布局

参考资料：

  1. Seeing Machines 3D Cabin Perception Mapping CES 2026 Press Release
  2. Seeing Machines 3D Sensing Whitepaper (2025)
  3. Euro NCAP 2026 OOP Detection Requirements