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車載攝像頭對自動駕駛的重要性
發布時間:2017-06-04

ADAS 系統解決方案包括攝像頭解決方案、雷達/激光雷達解決方案、傳感器融合。市場發展初期由于雷達技術成熟且不受天氣情況影響,雷達/激光雷達解決方案是市場主流。但隨著ASIC(專用集成電路)的發展以及圖像處理算法的提高,同時由于雷達技術在辨別金屬障礙物方面準確率較高,但在辨別非金屬障礙物如行人方面卻無能為力,且無法準確辨識從側面駛來的車輛,而且無法辨別車道,碎片或者道路坑槽。

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攝像頭的視覺處理技術可以更好地辨別道路上的標識,行人等信息,也可以通過算法計算行人與車輛的行動軌跡,相較雷達技術成本更低,功能更為全面,準確性也較高。基于攝像頭成像的技術漸漸被主流廠商接受,考慮到攝像頭的像素對圖像識別技術的限制以及在霧天和雨天等[敏感詞]情況下功能降低,以攝像頭為主的傳感器融合將成為主流

車聯網架構自下而上依次是感知層、網絡層和應用層,分別擔任信息采集、傳輸和處理功能。視頻采集存儲(感知層)作為車聯網的底層架構,主要技術有車載 DVR 和車載 IP Camera。車載 DVR 俗稱車載錄像機,是基于數字化視頻壓縮存儲和 3G 無線傳輸技術,內臵 GPS,汽車黑匣子,CANbus 總線,G-SENSOR 等技術的應用。

而車載 IP Camera 基于數字信號處理技術(DSP)和網絡技術,CMOS 圖像傳感器把場景的光信號轉變為電信號,這些電信號轉換為數字信號后通過數據接口傳輸到 DSP 存儲器,完成圖像壓縮、編碼的同時把數據流送到硬盤或其他存儲設備中保存。在距離、擴展能力和成本上與傳統的模擬系統和 DVR 相比有所不同。

車載攝像頭具有廣泛的應用空間,按照應用領域可分為行車輔助(行車記錄儀、ADAS 與主動安全系統)、駐車輔助(全車環視)與車內人員監控(人臉識別技術),貫穿車輛行駛到泊車全過程,因此對攝像頭工作時間與溫度有較高的要求。按照安裝位臵又可分為前視、后視、側視以及車內監控4部分。



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