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優化圖像感測器平臺應對汽車挑戰性拍攝場景要求
 

【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點的雙重驅動下,對駕駛員輔助系統的需求增長,令車中具備成像功能的系統數量也在迅速攀升。這類先進駕駛員輔助系統可實現自我調整巡航控制和自動緊急制動等功能。除此之外,還包括停車協助工具,比如後視攝像機(美國現在強制要求每輛新車都必須具備),360度環視系統,以及新興應用如替代傳統後視鏡的相機監控系統等。


汽車環境下的工作條件及參數對於圖像感測器而言通常都非常具有挑戰性。場景的動態範圍可能超過140dB,最亮區域(例如陽光直接照在相機視野)與黑暗區域(隧道內)之間有著極大的反差。對於這類具有高動態範圍輸出的場景,務必要盡可能拍攝每一個細節,以便為先進駕駛員輔助系統(ADAS)演算法和駕駛員呈現清晰的場景。如果成像技術無法清晰地呈現物體和危險,那麼很可能會危害安全。



圖1 : 汽車環境下的工作條件及參數對於圖像感測器而言通常都非常具有挑戰性。
圖1 : 汽車環境下的工作條件及參數對於圖像感測器而言通常都非常具有挑戰性。

成像問題因著汽車製造商近來趨於在車輛中採用脈寬調製型LED照明以及越來越多的電子交通標誌和車輛通訊系統也都採用相同技術而變得複雜。這類脈衝型照明系統之所以越區趨普及,是因為它省電、照明效果優越,並且能提升設計美觀性。儘管人眼看不見這種脈衝,但在使用傳統攝像機拍攝時,特別是在強光下,由於攝像機通常是在燈光關閉時拍攝場景,因此捕捉到的脈衝光看似在閃爍。這可能會給ADAS演算法造成問題,導致其錯過電子交通標誌上的關鍵資訊而令司機分心,甚至可能會導致ADAS演算法將普通車輛的閃爍頭燈與應急車輛的混淆。
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