DriveGuard AI Lite

建議橫向使用，HUD 與車道視圖會更完整

偵測設定

輕量 ONNX 車道分割、FCW HUD、偏移警報、Tesla 風格 scene；推薦 ENet-SAD / LaneNet small ONNX

AI 速度模式

平衡 360px

備援物體類型

校正焦距 focal_px

已知距離 D，單位 m

尚未校正

確定模型：ERFNet-CULane 288×800。理由：比 ENet 準、比 HybridNets 輕，且 PyTorchAutoDrive 官方支援 ONNX 匯出。

車道模型路徑

尚未載入；推薦 ENet-SAD / LaneNet 小模型。請放在 public/models/erfnet_culane_288x800.onnx，或貼 R2 完整 URL。

車道模式

模型前處理

模型輸入寬 W

模型輸入高 H

Segmentation 類別

Mask 門檻：0.35

ONNX 推論間隔：350 ms

此版固定優先搭配 ERFNet-CULane 288×800 segmentation ONNX。相機畫面會 resize 到 800×288 做推論，輸出 mask 再映射回原畫面。

手動框寬 bbox：80 px 手動

手動速度：50 km/h

LDW 偏移警報門檻：0.18

車道點分數門檻：0.52

最少車道點數：5

側視抑制門檻：0.60

只對車道內主目標觸發 FCW 顯示所有車輛細框顯示車道區域填色顯示 Tesla 風格 3D scene 顯示車道 ROI

GPS

尚未取得

AI 模型

尚未載入

AI 耗時

主目標

偵測目標數

車道狀態

NO LANE

估計前車距離

安全煞停距離

TTC

偏移 offset

視角估計

距離信心

目標車道

黑畫面問題已修正：canvas 改為透明。這版也加入角度修正與車道閥值。Tesla 風格 scene 仍屬示意視覺化，不是完整 3D 感知模型。