汽车“成像革命”的开始：备用摄像头开始风靡 - 全文

2002年10月，Cameron Gulbransen被他的父亲Greg Gulbransen杀死。原因是Greg Gulbransen在车道缓慢倒车时，由于SUV后面有一大盲点，他并没看到自己的儿子在车后。而Cameron Gulbransen跑进那个盲点，意外地被车撞倒。

这是在汽车上安装电子摄像头以帮助提高安全性所做努力的转折点。

Greg许诺自己，发生在他儿子身上的事件永远不会再发生在其他任何人身上。他加入了儿童安全倡导团体KidsAndCars.org，并启动了一个活动，通过安装一个电子备用摄像头来消除汽车后面的盲点。经过12年的努力，他终于获得成功。美国交通部（DOT）国家公路交通安全管理局（NHTSA）于2014年3月31日公布了到2018年5月之前所有重量不到10,000磅的新车中安装后部可视化技术摄像头的要求。“后部可视化要求可挽救生命，将使许多家庭免受这些悲剧性事件所带来的痛苦，”NHTSA代理署长David Friedman说。

DOT估计，美国每年的倒车事故会造成210起死亡和15000人受伤事件，这些事故中大多数涉及儿童和老年人。KidsAndCars.org估计，1991年至2012年期间由于倒车事故，1,126名儿童死亡。这些大多数死亡事件可通过备用摄像头防止。

许多制造商并未等待指令正式下达，就开始安装备用摄像头作为选项。到2012年，在美国销售的汽车中，有近一半的车辆已配备这一功能，许多售后市场制造商开始制造套件来改装旧车。这是汽车“成像革命”的开始。

现在，基于摄像头的主动安全系统在汽车中迅速增加。除了备用摄像头，您的典型2017年型车也可能具有以下设备：

使用四个摄像头的环绕视图系统

最多带三个摄像头的ADAS前置摄像头系统

后视镜辅助摄像头

监视摄像头

驱动程序监控摄像头

侧视摄像头

从2017年起，许多新车型的摄像头数量将超过12台，以帮助提高安全性。

 

 

 

 

图1.汽车摄像头

 

 

 

图2.典型的电子数码相机

典型的电子数字照摄像头包括捕获光的透镜和在被称为像素的光传感器阵列上将光转换为电信号的图像传感器。然后将这些像素信号馈送到图像信号处理器（ISP）中以处理成期望的图像，然后发送到显示器用于观看，压缩以存储或发送出去以进行进一步的计算机视觉分析。

汽车上的摄像头可以分为两类——用于视觉显示和用于机器视觉。用于视觉显示的摄像头在驾驶舱的显示屏上向驾驶员呈现图像。这些应用程序的示例有：

备用相像头

使用四个摄像头的环绕视图系统

后视镜辅助摄像机

监视器

侧视摄像机——要么增强镜像，要么完全替换它们

夜视摄像机

用于视觉或分析应用的摄像头生成图像以供视觉处理器使用。所述视觉处理器对像素数据进行分析以执行高级驾驶员辅助系统（ADAS）功能。分析功能在一个称为Vision Acceleration Pac的定制TI异构架构上运行，其由定制嵌入式视觉引擎（EVE）组成，与业界领先的TI C6000™DSP和ARM®内核串联工作。EVE是专用完全可编程的TI向量处理器，设计旨在以极高速度有效地处理低级和中级计算机视觉算法。它与处理高级视觉算法的TI C6000 DSP形成互补。分析应用程序的示例有：

自适应巡航控制（ACC）

自适应远光灯

盲点监视器

碰撞回避系统

前方碰撞警告

智能速度适配或智能速度建议（ISA）

车道偏离警告系统

驾驶员监控系统——用于困倦和分心检测

对于视觉用例的图像处理的要求与用于视觉/分析用例的图像处理的要求有着显著不同。视觉使用案例集中于向观看者提供最佳感知图像质量，强调视觉上愉悦的颜色和色调，降低可察觉的噪声水平，增加动态范围和边缘增强以锐化图像。这些要求直接映射到人类视觉系统的感知。

另一方面，分析用例并不关心感知图像质量，因为它们专注于一类辅助计算机视觉的图像处理算法。因此，当处理分析时，不需要增加感知视觉质量的算法，如颜色校正和白平衡校正。

ADAS应用依靠相机为计算机视觉算法提供数字视频流，以帮助提供安全性及驾驶员的舒适性。视频流必须具有高质量，没有缺陷，实时并且具有低延迟。它必须能够处理宽视场和高动态范围的典型汽车挑战。最后，摄像机系统应该能够在低功率和热预算下操作，并且在各种温度和天气条件下均可保持信号完整性。 

 

 

图3.典型的视觉分析处理流程

德州仪器（TI）在电子成像和数字信号处理方面历史悠久。1972年，世界上电子摄像头系统的首个专利发放给TI。自那时起，TI已将其多年的图像信号处理经验用于许多应用的ISP设计，如数码相机、移动电话、监控摄像机、交通摄像机及最近的汽车视觉和视觉相机。

TDA3x片上系统（SoC）具有第6代ISP，其可对来自多达6个摄像头的图像信号执行高级图像处理。它可将这些图像输出到显示器或将其馈送到它可编程的DSP / EVE计算引擎以执行机器视觉算法。TDA3x上的异构图像处理架构灵活且功能强大，足以解决任何汽车成像问题，包括新的意想不到的问题。这点非常重要，因为汽车成像仍是一个新的发展领域，为我们提出了许多新的应用和要求。

 

 

 

图4. TI TDA3x 片上系统框图

汽车成像环境极具挑战性。摄像头必须在极端温度和所有天气条件下可靠工作，包括具有极高亮度和暗度的高动态范围情况。诸如LED照明系统的新技术带来了新的挑战，如LED闪烁。此外，这些功能中的许多功能具有严格的安全性。如果摄像头不能正常工作，可能会危及安全。这一情况比您的典型手机摄像头更具挑战性。

为了帮助在各种条件下进一步增强安全性、可靠性和鲁棒性，通常需要多于一种类型的传感器来观看相同的场景。作为一种示例，可见光成像可与雷达成像结合在一起工作以帮助提高安全性。雷达和成像传感器非常互补。成像具有高分辨率、识别和分类对象的能力，以及提供关键智能的优势。另一方面，雷达可在黑暗中、雾雨或雪条件下看清，并可非常快速有效地测量距离和移动。可在TI TDA3x或TDA2x处理器上处理视觉和雷达图像，并将其融合在一起，以提供更强大的解决方案。

汽车成像是一个新的和快速发展的领域，可帮助汽车变得更安全，最终在不远的将来，可让汽车自主驾驶。汽车成像应用必须足够强大，能够在各种挑战的现实世界条件下工作。TI在TDA3x上开发了一种异构信号处理架构。该架构灵活且功能强大，足以应对任何汽车成像挑战，包括新的意想不到的成像挑战。

TDA3x目前正被设计成全方位的汽车成像应用。

 

 

 

图5. TDA3x处理的典型的具有挑战性的汽车场景