Auf YouTube gibt es jetzt einige Beispielvideos zur Nutzung des Philosys Label Editors.

Der Philosys Label Editor wird bei der Entwicklung unterschiedlichster Assistenzsysteme (Advanced Driver Assistance System / ADAS) und Autonomer Systeme (AD) zur Gewinnung von Ground-Truth Daten eingesetzt. Dabei werden die Objekte in der Szene manuell und/oder automatisch markiert und mit detaillierten Attributen versehen (Annotation/Labeling). Angefangen von Fahrzeugen aller Art, Fahrbahnbegrenzungen, Verkehrszeichen, bis hin zu Fußgängern und Wildtieren wird das Ground-Truth erfasst. Das Ergebnis wird in HIL/SIL-Tests zur ADAS Validierung/Absicherung der von Fahrerassistenzsystemen erkannten Objekte, und für die Generierung von Referenzdaten für Deep Neural Networks (DNN), Machine Learning und deren Validierung genutzt. Dadurch dass er auf EB Assist/ADTF basiert fügt er sich nahtlos in die EB Assist/ADTF Entwicklungsumgebung für Assistenzsysteme ein.