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class IMSThreeComputerPipeline:
"""
借鉴NVIDIA三计算机架构的IMS数据合成流水线
阶段1: 真实数据采集 → NuRec重建
阶段2: Cosmos变体生成 → 百万级corner case
阶段3: 自动标注 → DGX训练
阶段4: Thor部署 → 实时推理
"""
def __init__(self):
self.stage1_real_capture = "真实座舱传感器数据"
self.stage2_nurec = "Omniverse NuRec 3D重建"
self.stage3_cosmos = "Cosmos WFM 物理变体"
self.stage4_training = "DGX 模型训练"
self.stage5_deploy = "DRIVE AGX Thor 边缘推理"
def get_synthesis_metrics(self) -> dict:
"""数据合成效率指标"""
return {
'real_scenarios': 1000,
'cosmos_variations': 1000000,
'expansion_ratio': 1000,
'auto_label_accuracy': 0.95,
'training_time_dgx': '72h',
'inference_latency_thor': '15ms',
'metadata': {
'nurec': '真实场景→USD 3D重建',
'cosmos': '物理变体生成(天气/光照/行为/交通)',
'harmonizer': 'Diffusion增强仿真真实度'
}
}
def get_cabin_applications(self) -> list:
"""座舱感知应用场景"""
return [
{
'app': 'CPD儿童检测',
'real_scenarios': ['儿童睡觉', '儿童玩耍', '毯子覆盖', '空座'],
'cosmos_variations': ['不同年龄', '不同姿势', '不同衣物', '不同光照'],
'target_samples': 50000,
'model': 'YOLOv8-CPD',
'deploy': 'Thor NPU INT8'
},
{
'app': '疲劳检测',
'real_scenarios': ['眼睑下垂', '打哈欠', '头部摇晃', '微睡眠'],
'cosmos_variations': ['不同人种', '不同眼镜', '不同光照', '不同时间'],
'target_samples': 100000,
'model': 'ResNet-PERCLOS',
'deploy': 'Thor NPU INT8'
},
{
'app': 'OOP异常姿态',
'real_scenarios': ['前倾', '侧倾', '脚放仪表盘', '跪立'],
'cosmos_variations': ['不同体型', '不同座椅', '不同安全带状态'],
'target_samples': 30000,
'model': '3D-Pose-OMS',
'deploy': 'Thor GPU FP16'
}
]
if __name__ == "__main__":
pipeline = IMSThreeComputerPipeline()
metrics = pipeline.get_synthesis_metrics()
print("=== NVIDIA三计算机→IMS数据合成 ===")
print(f"真实场景: {metrics['real_scenarios']}")
print(f"Cosmos变体: {metrics['cosmos_variations']:,}")
print(f"扩展比: {metrics['expansion_ratio']}x")
print(f"Thor推理延迟: {metrics['inference_latency_thor']}")
print(f"\n座舱应用:")
for app in pipeline.get_cabin_applications():
print(f" [{app['app']}] 目标{app['target_samples']:,}样本, "
f"模型={app['model']}, 部署={app['deploy']}")
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