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双目摄像头如何改变ADAS系统
自动驾驶合辑第一季 2017/09/26 20:00:00
课程讲师

中科院自动化所模式识别与智能系统工学博士。曾任三星电子韩国研发中心高清晰度电视图像增强算法高级工程师,诺基亚(中国)投资有限公司成像系统算法专家,微软移动图像处理算法专家及算法团队技术经理。具有多年海外工作经验和多次海外工程合作经验,在移动成像与图像处理领域有丰富的软硬件工作经验,已有多项技术应用于三星,诺基亚等国际产品中。近年来发表相关学术论文9篇,获8项国际专利授权,并有多项ADAS相关专利申请。

崔峰
中科慧眼 CTO

中科院自动化所模式识别与智能系统工学博士。曾任三星电子韩国研发中心高清晰度电视图像增强算法高级工程师,诺基亚(中国)投资有限公司成像系统算法专家,微软移动图像处理算法专家及算法团队技术经理。具有多年海外工作经验和多次海外工程合作经验,在移动成像与图像处理领域有丰富的软硬件工作经验,已有多项技术应用于三星,诺基亚等国际产品中。近年来发表相关学术论文9篇,获8项国际专利授权,并有多项ADAS相关专利申请。

课程提纲
  • ADAS行业目前的技术现状
  • 如何用双目摄像头打造ADAS系统
  • 双目摄像头在ADAS领域的发展前景
课程简介

1、ADAS行业目前的技术现状

按传感器类型划分,ADAS有毫米波雷达、激光雷达、摄像头三种主要的传感器方案。

毫米波雷达探测距离、精度、应对恶劣天气的能力较好,成本适中,但分辨率低,对非金属物体敏感度低,目前是ADAS市场主流。

激光雷达精度非常高,探测距离远,但在雨雾天气下工作困难,且眼下价格昂贵。

摄像头成本很低,信息量丰富,有较强的物体识别功能,但需要训练大量样本,也会受到成像环境的降质影响。

为取长补短,达到成本与安全的均衡,未来自动驾驶会采用多传感器融合的方案。

2、如何用双目摄像头打造ADAS系统

双目(多目)摄像头既可以用于感知车外环境,也可以检测车内环境。在车内,摄像头可以进行驾驶员的疲劳检测与乘客分析等;在车外,双目摄像头主要是用于测距与物体识别。

与单目ADAS不同,双目是利用物体在两枚摄像头中的成像视差来进行测距,输出距离点云表示物体远近。同时,它又能融合单目摄像头基于深度学习的物体识别能力。所以双目摄像头的立体视觉既拥有摄像头的成本、识别优势,又具有激光雷达的高精度点云测距优点。

与激光雷达相比,双目立体视觉在满足车规与售价上占据优势,市场售价不到激光雷达1/40;在性能上, 双目视觉系统在角分辨率上更占优势,但测距精度与激光雷达仍有差距。

3、双目摄像头ADAS发展前景

双目视觉系统可以采用不同光学特性的相机(比如广角与长焦、红外与可见光相机)进行组合,获取更多差异化环境信息,增强立体视觉系统应对夜间情景或特殊天气的能力。

在车内,相机视觉系统对驾驶员、乘客的分析也可用于保障行车安全,进行统筹优化。

4、ADAS目前在国内缺乏专用的标准测试场地,亟需标准场地帮助测试与开发。

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