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mmWave + Vision 融合策略选择

对于 IMS 座舱场景（不同于自动驾驶外部感知）：
- 距离近（0.5-2m）→ 雷达分辨率足够
- 光照可控（IR 补光）→ 视觉条件好
- 目标少（1-5 人）→ 计算量小
- 隐私要求 → 特征级/决策级更安全

推荐：决策级融合为主，关键场景用特征级
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# IMS 座舱融合策略
fusion_strategies = {
    'CPD': {
        'radar': '60GHz FMCW (呼吸微多普勒)',
        'vision': 'OMS 摄像头 (乘员分类)',
        'fusion_level': 'decision',
        'method': '雷达检测存在 → 摄像头确认分类',
        'accuracy': '>95%',
        'latency': '<50ms',
    },
    'OOP': {
        'radar': '60GHz (姿态粗分类)',
        'vision': 'OMS (3D 姿态估计)',
        'fusion_level': 'feature',
        'method': '雷达特征 + 视觉特征 → 联合姿态回归',
        'accuracy': '~85%',
        'latency': '<100ms',
    },
    'fatigue': {
        'radar': 'rPPG (心率变异性)',
        'vision': 'DMS (PERCLOS + 眨眼)',
        'fusion_level': 'decision',
        'method': '独立检测 → 加权融合评分',
        'accuracy': '>92%',
        'latency': '<30ms',
    },
    'alcohol': {
        'radar': 'rPPG (心率升高)',
        'vision': 'DMS (面部微表情 + 红润)',
        'fusion_level': 'feature',
        'method': '面部 3D 特征 + rPPG → 统一分类',
        'accuracy': '~88%',
        'latency': '<100ms',
    },
}

for scenario, config in fusion_strategies.items():
    print(f"\n{scenario}:")
    print(f"  雷达: {config['radar']}")
    print(f"  视觉: {config['vision']}")
    print(f"  融合级别: {config['fusion_level']}")
    print(f"  精度: {config['accuracy']}, 延迟: {config['latency']}")