"""
Omniverse NuRec 神经重建概念

从已有传感器数据（摄像头/雷达/LiDAR）重建 3D 场景，
生成新的相机视角，用于合成训练数据

对座舱数据合成的意义：
1. 从已有 DMS 摄像头数据重建 3D 座舱场景
2. 生成新视角（不同安装位置/角度）
3. 结合 Cosmos 生成光照/遮挡变体
"""

# NuRec 工作流程
NUREC_PIPELINE = {
    '输入': {
        '源数据': '多传感器录制（摄像头+雷达+LiDAR）',
        '场景': '真实驾驶/座舱场景',
    },
    '重建': {
        '3D场景': 'NeRF/3DGS 神经辐射场',
        '几何': '精确空间结构',
        '纹理': '高保真外观',
    },
    '新视角生成': {
        '虚拟相机': '任意位置和角度',
        '座舱视角': '方向盘后方/中控/后排/顶控',
        '传感器模拟': '不同镜头参数',
    },
    '变体生成': {
        '光照变化': '白天/黄昏/夜间/隧道',
        '天气变化': '晴天/雨天/雾天',
        '乘员变化': '不同体型/姿态/服装',
    }
}

for stage, details in NUREC_PIPELINE.items():
    print(f"=== {stage} ===")
    for key, value in details.items():
        print(f"  {key}: {value}")
    print()

"""
NuRec 用于座舱数据合成的管道

传统座舱数据收集：
- 需要真实车辆 + 真人 + 多种场景
- 成本高，覆盖不全
- 隐私问题

NuRec 合成方案：
1. 从已有录制数据重建 3D 座舱
2. 生成任意视角的图像
3. 结合 Cosmos 生成变体
4. 自动标注（3D 信息已知）
"""

# 座舱合成数据需求
CABIN_SDG_NEEDS = {
    'DMS视角': {
        '场景': '方向盘后方摄像头',
        '需求': ['不同驾驶员', '不同光照', '不同眼镜', '不同姿态'],
        'NuRec价值': '一次录制生成无限变体',
    },
    'OMS视角': {
        '场景': '后排/副驾摄像头',
        '需求': ['儿童座椅', '宠物', '物品', '多人'],
        'NuRec价值': '安全场景生成（无需真人儿童）',
    },
    'CPD视角': {
        '场景': '60GHz雷达+摄像头',
        '需求': ['遮挡场景', '安全座椅', '毯子覆盖'],
        'NuRec价值': '罕见场景合成',
    },
    '全舱视角': {
        '场景': '顶控台多模态',
        '需求': ['全舱乘员', '不同车型布局'],
        'NuRec价值': '跨车型迁移',
    }
}

for use_case, details in CABIN_SDG_NEEDS.items():
    print(f"\n=== {use_case} ===")
    for key, value in details.items():
        print(f"  {key}: {value}")

"""
NVIDIA Cosmos 世界基础模型

从真实场景生成变体：
- 交通变化（车流量/车型/行人）
- 天气变化（雨/雪/雾/光照）
- 传感器条件（不同摄像头/雷达配置）
"""

# Cosmos 在座舱的应用
COSMOS_CABIN_APPLICATIONS = {
    '光照变体': {
        '输入': '白天座舱录制',
        '生成': ['夜间红外', '黄昏低光', '隧道入口', '逆光'],
        '价值': '测试 DMS 低光鲁棒性',
    },
    '乘员变体': {
        '输入': '成人驾驶员录制',
        '生成': ['不同体型', '不同肤色', '不同年龄', '不同姿态'],
        '价值': '公平性测试和覆盖度',
    },
    '遮挡变体': {
        '输入': '正常座舱场景',
        '生成': ['墨镜', '口罩', '帽子', '安全座椅遮挡'],
        '价值': 'DMS 鲁棒性边界测试',
    },
    '场景变体': {
        '输入': '单一场景',
        '生成': ['紧急刹车姿态', '微睡眠闭眼', '手机使用', '转头看后排'],
        '价值': '罕见事件合成',
    }
}

# 生成数据量评估
print("=== Cosmos 座舱数据合成估算 ===")
real_recordings = 100  # 100 段真实录制
variants_per_recording = 50  # 每段生成 50 个变体
total_synthetic = real_recordings * variants_per_recording
print(f"  真实录制: {real_recordings} 段")
print(f"  每段变体: {variants_per_recording}")
print(f"  合成数据: {total_synthetic} 段")
print(f"  成本比: 真实采集 1/{total_synthetic/real_recordings:.0f} 合成")
print(f"  → 合成数据成本约为真实采集的 2%")

"""
IMS 座舱数据合成管道

基于 NVIDIA NuRec + Cosmos 的座舱专用合成方案
"""

class CabinSDGPipeline:
    """座舱合成数据生成管道"""
    
    def __init__(self):
        self.nurec_model = "Omniverse NuRec"
        self.cosmos_model = "Cosmos WFM"
        self.cabin_layouts = ['sedan', 'suv', 'mpv', 'truck']
        self.dms_positions = ['steering_column', 'dashboard', 'overhead']
    
    def generate_dms_dataset(self, 
                               base_recordings,
                               variants_per_recording=50):
        """
        从基础录制生成 DMS 数据集
        
        Args:
            base_recordings: 真实 DMS 录制列表
            variants_per_recording: 每段生成的变体数
            
        Returns:
            dataset: 合成数据集规格
        """
        total = len(base_recordings) * variants_per_recording
        
        dataset = {
            'base_recordings': len(base_recordings),
            'variants_per_recording': variants_per_recording,
            'total_samples': total,
            'variant_types': {
                '光照变体': ['daylight', 'dusk', 'night_ir', 'tunnel', 'backlit'],
                '乘员变体': ['different_build', 'different_skin_tone', 
                           'different_age', 'different_pose'],
                '遮挡变体': ['sunglasses', 'mask', 'hat', 'scarf'],
                '行为变体': ['micro_sleep', 'phone_use', 'looking_back',
                           'yawning', 'talking'],
            },
            'auto_annotation': True,  # 3D 信息已知 → 自动标注
            'privacy_safe': True,    # 无真人面孔
        }
        
        return dataset
    
    def estimate_cost(self, real_vs_synthetic):
        """估算成本对比"""
        # 真实采集成本（每段）
        real_cost_per_sample = 200  # $200/段（车辆+人员+标注）
        # 合成成本（每段，分摊 GPU 成本）
        synthetic_cost_per_sample = 4  # $4/段
        
        cost_ratio = synthetic_cost_per_sample / real_cost_per_sample
        
        return {
            'real_cost_per_sample': real_cost_per_sample,
            'synthetic_cost_per_sample': synthetic_cost_per_sample,
            'cost_ratio': f"1:{int(1/cost_ratio)}",
            'savings': f"{(1-cost_ratio)*100:.0f}%",
        }


# 测试
if __name__ == "__main__":
    pipeline = CabinSDGPipeline()
    
    # 从 100 段真实录制生成数据集
    dataset = pipeline.generate_dms_dataset(
        base_recordings=100,
        variants_per_recording=50
    )
    
    print("=== 座舱合成数据集 ===")
    for key, value in dataset.items():
        if isinstance(value, dict):
            print(f"  {key}:")
            for k, v in value.items():
                print(f"    {k}: {v}")
        else:
            print(f"  {key}: {value}")
    
    cost = pipeline.estimate_cost(100)
    print(f"\n=== 成本对比 ===")
    for key, value in cost.items():
        print(f"  {key}: {value}")