隨著新技術的出現,(美國)國家公路交通安全管理局(NHTSA)、聯合國(聯合國第46號法規)和自動駕駛汽車安全法規世界大會等組織正在發布更嚴格和更全面的安全和圖像質量法規。許多作為車輛選項提供的功能現在將成為所有新車的必備救生技術。使用基于攝像頭的傳感器的高級駕駛輔助系統(ADAS)幫助駕駛員和車輛對駕駛環境有更多的了解。
攝像機被安置在車輛的前部、后部和側面,以捕捉道路、路標、行人、車輛和其他障礙物的圖像。攝像機拍攝的圖像由支持軟件進行分析,然后信息會觸發反應以提高安全性。這可能是自動啟動緊急制動,提醒司機他們正在偏離車道或在他們的盲點有一輛車,或幫助他們停車。目標物體通過鏡頭(LENS)生成光學圖像投射到圖像傳感器上,光信號轉變為電信號,再經過A/D(模數轉換)后變為數字圖像信號,最后送到DSP(數字信號處理芯片)中進行加工處理,由DSP將信號處理成特定格式的圖像傳輸到顯示屏上進行顯示。
智能駕駛車載攝像頭基本組成有:
鏡頭:聚集光線,把景物投射到成像介質表面,有的是單鏡頭,有的成像效果要好,需要多層玻璃的鏡頭。
濾色片:人眼看到的景物是可見光波段,而圖像傳感器可辨識的光波段多大于人眼,因此增加了濾色片將多余的光波段過濾掉,使圖像傳感器能拍攝多人眼所見到的實際景物。
圖像COMS傳感芯片:即成像介質,將鏡頭投射到表面的圖像(光信號)轉換為電信號。
數據處理線路板基板:將圖像傳感器的電信號傳輸到后端,針對車載攝像頭這里的線路基板會更多一些電路,需要把并行的攝像頭信號轉為串行傳輸,這樣抗干擾能力更強一些。
智能駕駛車載攝像頭基本工作原理:
工作流程:圖像輸入 — 預處理 — 特征提取 — 特征分類 — 匹配 — 完成識別
即輸入攝像頭的數據,以每幀信息為基礎進行檢測、分類、分割等計算,最后利用多幀信息進行目標跟蹤,輸出相關結果;
1)預處理包括成幀、顏色調整、白平衡、對比度均衡、圖像扭正等工作;
2)特征提取在預處理的基礎上提取出圖像中的特征點;
3)目標識別是基于特征數據的輸出,對圖像中的物體進行識別分類 —— 人 ,車 、交通標志等,運用到機器學習、神經網絡等算法。
本培訓將概述汽車攝像頭模塊以及與這些系統相關的不同挑戰,無論是效率、尺寸、靈活性、可擴展性還是成本。提出的挑戰可以是系統獨立的,也可以是互連的,這就需要為電源管理、診斷和通信選擇適當的器件。將討論各種電源解決方案,從完全分立到完全集成,以實現設計目標,并將有助于為客戶提供未來相機模塊設計的基礎。
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