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友思特新品 | 世界上第一个夜间和全天候摄像的汽车门控视觉系统

Hophotonix 来源:Hophotonix 作者:Hophotonix 2024-02-27 13:49 次阅读

欢迎访问官网,探索丰富案例:

门控视觉相机 | 汽车夜间和全天候摄像 | bright way vision | 友思特科技有限公司

关注“友思特 机器视觉光电”公众号、加入行业交流群或直接联系我们,轻松收获更多技术干货。

前言

ADAS/自动驾驶技术正逐渐走进我们的日常,但仍存在一些挑战。为了使自动驾驶成为道路上的主流,重视安全至关重要。目前,汽车的视觉感知技术在低能见度条件下存在局限,面对如黑暗、雨雪、雾霭和眩光的情况,大多数车载视觉技术无法提供清晰的图像。因此,这些系统在恶劣天气或低光条件下还不能满足基本的安全和感知需求。

为了实现真正的商业可持续性发展,我们亟需一种经济高效的解决方案,以实现全年365天每时每刻的完整感知能力。

友思特门控视觉技术

友思特提供领先且独特的门控视觉技术,能够避免恶劣天气、黑暗和眩光给驾驶带来的负面影响。VST VISDOM 门控视觉相机系统通过动态和可变范围切片从每帧数千次微曝光中产生高对比度图像,并将不同深度的多个范围切片累积到一个清晰的帧中。

VST VISDOM可以在夜间高速检测小物体,产生高分辨率图像。基于CMOS技术的门控视觉系统可使紧凑型汽车摄像头在任何天气条件下实现可靠的物体检测和道路能见度,提高了车辆传感器套件的可靠性,无论白天黑夜都适用。

wKgaomXddg-AOn-OAABKXWuw1Cw079.png专有的门控视觉技术,并由30项专利保护

VISDOM 门控视觉系统由两个单元组成:一个CMOS成像器和一个照明器。与LiDAR不同,该系统通过发送光脉冲并控制相机开启工作。通过调整脉冲数量和相机的开启时间,可以创建不同范围的图像切片,例如30m或90m处的物体。每个切片都提供相应范围内的信息。通过使用不同数量的光脉冲,VISDOM系统可以控制照明的形状和范围,并减少反射,从而创造出均匀的照明场景。这种能够调节脉冲的能力在不同的天气条件下非常重要。此外,该系统的CMOS成像器的优势在于可以达到800×480的高分辨率。

举个例子,在雾天情况下,传统相机可能无法清晰地捕捉到行人的图像。而使用友思特汽车门控视觉相机系统,能见度范围可以扩大一倍,利用成像器并减少反射,即使在有反射散射的情况下也能够清晰看到行人。

系统组成

wKgaomXddiKAHSBuAAHGj1Sx6J8573.pngCMOS相机wKgaomXddjOAFsM9AADJfqKmS10450.png照明器

独立测试中的最佳成像效果

对比视觉相机、热成像仪、激光雷达和SWIR短波红外相机等各种光学传感技术在各种天气条件下的性能,我们发现,所有其他传感器在恶劣天气条件下的视觉范围都被限制缩减了50%左右,且可检测到的物体类型有限,因此,它们对于自动驾驶和ADAS来说可靠性不足。

与此同时,友思特门控视觉全天候车载视觉系统是唯一能够透过浓雾和整个测试范围看到所有测试目标的相机。

标准相机的主要缺点在于恶劣环境中因为空气光和衰减而导致对比度损失。我们研究了分别对应于平流和辐射雾的两种雾滴分布的对比度损失。在误差线内,两种类型的对比度损失相似。简言之,雾在图像中边缘退化并出现强烈的干扰。相比之下,门控相机系统能够显示出更好的对比度,并且可以感知到更远的距离。

wKgZomXddlaAZqktAANZkRqsKA0517.png

友思特独特的门控视觉解决方案 VST VISDOM 是第一个能够解决智能驾驶无法克服的挑战的相机系统。我们的车载视觉系统可以在雨、雪、雾和黑暗(或者这些恶劣条件同时发生)的环境条件下创建和提供清晰的图像,使自动驾驶汽车甚至能在完全黑暗的情况下正常运行。

总的来说,VST VISDOM视觉系统成像“将黑夜变成了白天”,抵挡恶劣天气眩光或阴暗的影响,使前路清晰可见,让各场景全天候的安全驾驶成为现实。

友思特门控视觉系统的实际应用

夜间黑暗条件

HDR相机:受黑暗和低光照环境的影响

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VISDOM:所有范围内统一的图像亮度

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暴雨恶劣天气

RGB相机:80mm/h降雨场景比较测试

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VISDOM:台风降雨依旧清晰判断距离

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眩光和致盲

标准相机:眩光和致盲、短距离视野

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VISDOM:250米全场景覆盖

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单个相机实现深度测量

RGB相机:可视范围受限

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VISDOM:像素级别3D深度图

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主动车牌识别+司机身份识别

RGB相机:车内黑暗、观察受限

wKgaomXdd1mAD0CBABiP4_G6GKU434.png

VISDOM:用于门禁控制应用;可透过挡风玻璃

wKgaomXdd2aAIHvdAAjt7Bm5nZ8712.png

审核编辑 黄宇

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