# IMS 座舱数据合成管道（概念设计）

class CabinDataSynthesisPipeline:
    """
    基于NVIDIA Cosmos思路的座舱数据合成管道
    
    输入：真实座舱采集数据
    输出：大量变异合成数据 + 自动标注
    """
    
    def __init__(self):
        # 1. 场景重建模块（对应 Omniverse NuRec）
        self.scene_reconstructor = "Omniverse NuRec / 3D重建"
        
        # 2. 世界模型变异生成（对应 Cosmos）
        self.world_model = "Cosmos / 自训练座舱WFM"
        
        # 3. 乘员变异生成
        self.occupant_variations = {
            'age': '儿童→成人→老人',
            'size': '5th percentile女性→95th percentile男性',
            'posture': '正常→前倾→侧倾→后仰→OOP',
            'clothing': '薄衣→厚外套→帽子→墨镜',
            'lighting': '白天→黄昏→夜间→隧道',
            'scenario': '正常驾驶→疲劳→分心→手机使用→酒驾'
        }
        
        # 4. 传感器变异
        self.sensor_variations = {
            'camera': '不同分辨率/FOV/快门类型',
            'radar': '不同频段/天线配置',
            'pressure': '不同传感器密度',
            'acoustic': '不同麦克风布局'
        }
    
    def generate_synthetic_dataset(self, real_data_count=1000, 
                                     variations_per_scene=100):
        """
        从少量真实数据生成大量合成数据
        
        Args:
            real_data_count: 真实采集场景数
            variations_per_scene: 每场景变异数
        
        Returns:
            合成数据集规模
        """
        total = real_data_count * variations_per_scene
        return f"合成数据集: {total} 样本 (从 {real_data_count} 真实场景扩展)"
    
    def auto_label(self, synthetic_data):
        """
        自动标注：世界模型生成时已知ground truth
        
        优势：无需人工标注，标签100%准确
        """
        labels = {
            'pose_3d': '精确3D关节坐标',
            'gaze_direction': '视线方向向量',
            'fatigue_level': 'PERCLOS/眨眼频率',
            'distraction_type': '手机/交谈/走神',
            'occupant_category': '成人/儿童/儿童座椅',
            'seatbelt_status': '正确佩戴/误用/未系'
        }
        return labels


# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    pipeline = CabinDataSynthesisPipeline()
    
    # 从1000个真实座舱场景生成合成数据
    result = pipeline.generate_synthetic_dataset(
        real_data_count=1000,
        variations_per_scene=100
    )
    print(f"结果: {result}")
    
    # 自动标注能力
    labels = pipeline.auto_label(None)
    print(f"\n自动标注能力:")
    for k, v in labels.items():
        print(f"  {k}: {v}")