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优化图像感测器平台应对汽车挑战性拍摄场景要求
 

【作者: Bahman Hadj】2018年01月23日 星期二

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在安全和便利性能特点的双重驱动下,对驾驶员辅助系统的需求增长,令车中具备成像功能的系统数量也在迅速攀升。这类先进驾驶员辅助系统可实现自我调整巡航控制和自动紧急制动等功能。除此之外,还包括停车协助工具,比如后视摄像机(美国现在强制要求每辆新车都必须具备),360度环视系统,以及新兴应用如替代传统后视镜的相机监控系统等。


汽车环境下的工作条件及参数对于图像感测器而言通常都非常具有挑战性。场景的动态范围可能超过140dB,最亮区域(例如阳光直接照在相机视野)与黑暗区域(隧道内)之间有着极大的反差。对于这类具有高动态范围输出的场景,务必要尽可能拍摄每一个细节,以便为先进驾驶员辅助系统(ADAS)演算法和驾驶员呈现清晰的场景。如果成像技术无法清晰地呈现物体和危险,那么很可能会危害安全。



图1 : 汽车环境下的工作条件及参数对于图像感测器而言通常都非常具有挑战性。
图1 : 汽车环境下的工作条件及参数对于图像感测器而言通常都非常具有挑战性。

成像问题因着汽车制造商近来趋于在车辆中采用脉宽调制型LED照明以及越来越多的电子交通标志和车辆通讯系统也都采用相同技术而变得复杂。这类脉冲型照明系统之所以越区趋普及,是因为它省电、照明效果优越,并且能提升设计美观性。尽管人眼看不见这种脉冲,但在使用传统摄像机拍摄时,特别是在强光下,由于摄像机通常是在灯光关闭时拍摄场景,因此捕捉到的脉冲光看似在闪烁。这可能会给ADAS演算法造成问题,导致其错过电子交通标志上的关键资讯而令司机分心,甚至可能会导致ADAS演算法将普通车辆的闪烁头灯与应急车辆的混淆。
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