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adas系统的组成和主要功能(ADAS中夜视系统的分类与发展趋势)

时间:2023-08-01 作者: 小编 阅读量: 4 栏目名: 高考资讯

由于不需要配备制冷装置,因此非制冷红外热成像产品性价比更高,为车载夜视的主要选择。红外热成像夜间成像的优势,来源轩辕智驾结语红外热成像它可以解决夜晚遭遇滥用远光灯、雾霾天气等带来的安全隐患,是目前最适合用在夜视系统的技术方案。远光灯与大雾天气下,使用热成像系统前后的影像对比,来源轩辕智驾目前在红外热成像领域,头部企业正在不断优化与积累,以提升加入竞争的技术门槛。

作为ADAS的主要传感器,车载摄像头是通过光线的反射将道路信息以图像的形式采集到车载计算机中。相较于其他几种传感器,摄像头的优势在于可以识别道路标线、交通信号、以及障碍物种类等,且成本相对低。

由上表可知,四种传感器各有优缺点。对于一般摄像头来说,由于其感知是由可见光反射实现,因此在恶劣天气、夜晚或光线不足的情况下,摄像头的功能实现会受到巨大影响。

早在2013年日内瓦车展,宝马便已公布了第三代夜视技术,不仅能识别行人并单独照射行人,还加入动物识别的功能。夜视系统能够自动识别前方物体并在仪表盘、HUD抬头显示中发出警示。

为了确保汽车在各种天候状态、不同照明条件下都采集外界信息,车厂一般会选择通过增加夜视系统(Night Vision)来进一步确保行车安全。目前来看,这一系统软硬件成本较高,因此主要还是出现在一些豪华车型上:比如说奔驰、宝马、奥迪、保时捷、凯迪拉克等等。

凯迪拉克CT6智能鹰眼红外(夜视)系统

现有的夜视辅助系统可以做到识别超出远光灯范围的行人,对危险进行提前预知,来源轩辕智驾

夜视系统分类

据了解,目前夜视系统按成像原理与镜头不同可以分为三类:微光、近红外以及远红外(也称为热成像)。理解这几种夜视系统,首先我们来简单了解下可见光与红外光

光线其实也是电磁波的一种,人肉眼可感知的波段被称为可见光。也就是我们常说的红橙黄绿青蓝紫,波长依次减少,大致在360-830nm(根据维基百科)之间。而波长大于830nm小于1mm的波段则属于红外光。在这样一个基础上,下面小编为大家介绍前面说的三种夜视系统。

微光夜视:通过放大接收到的少量可见光,最终将图像采集并投射到相应显示屏上。微光跟一般摄像头的成像原理一致,都是通过可见光实现夜视,但需要一定的可见光环境。

夜视图像展示

近红外夜视:也有称为主动红外夜视技术,是指工作时用较强的红外发射源照射目标, 利用目标反射回来的红外线来得到物体的像。主动式红外成像系统体积大,能耗多,但却可以提升图像的清晰度和分辨率。工作波段在 800~1000nm 的近红外光,其核心部件为红外变像管,它起着光电图像转换及增强作用。

目前车内对近红外的应用已较为成熟,比如说常见的DMS摄像头,由于其高精度,还可作为面部ID识别,来源凯迪拉克

远红外夜视(热成像系统):也有人称之为被动红外夜视技术,主要是利用物体自身发出的红外辐射来成像,这也就是大家所说的热成像。热成像系统是基于目标与背景的温差而形成的红外发射率的差异,利用辐射测温技术对目标逐点测定辐射强度,而形成可见目标的热图像。其理论工作波段在1-14um之间,但一般远红外夜视主要使用短波 (3μm -- 5μm)与长波 ( 8μm --14μm)这两种 。

热成像系统的核心在于红外探测器。按探测器种类不同,其成像分为两类,一是制冷型红外,二是非制冷型红外。致冷型的热灵敏度高,结构复杂,一般用于军事用途。而非致冷型灵敏度虽低于前者,但其性能可以满足多数军事用途和几乎所有的民用领域。由于不需要配备制冷装置,因此非制冷红外热成像产品性价比更高,为车载夜视的主要选择。

通过三种夜视的性能、原理介绍,我们可以得出下面一个对比表格:

对比项目

微光

近红外

远红外(热成像)

成像光源

外界可见光

红外发生器(IR-ED)

自身热辐射

工作波段

360-830nm

800-1000nm

短波:3-5μm

长波:8-14μm

有效探测距离

≤150m

≤100m

>200m

烟雾、沙尘

无法穿透

无法穿透

可穿透

强光及光线突变

影响CMOS成像

影响CMOS成像

对探测器无影响

全天候工作

×

×

√

成本

较低

高

最高

上述表格可以看出,远红外/热成像的夜视系统具备在全天候下工作的能力,且在测距、穿透性上性能更佳,且不会受强光或光线突变的影响,明显更适合当前的使用环境。

红外热成像夜间成像的优势,来源轩辕智驾

结语

红外热成像它可以解决夜晚遭遇滥用远光灯、雾霾天气等带来的安全隐患,是目前最适合用在夜视系统的技术方案。

远光灯与大雾天气下,使用热成像系统前后的影像对比,来源轩辕智驾

目前在红外热成像领域,头部企业正在不断优化与积累,以提升加入竞争的技术门槛。比如说汽车夜视领头羊维宁尔(原奥托立夫)、 以色列初创公司AdaSky,整积极导入深度学习算法来提升对行人、动物等的检测识别能力。而在国内,虽然说在核心部件探测器上还有所欠缺,但以高德红外(轩辕智驾)、红相科技、保隆科技、睿创微纳、大立科技等为代表的企业也正在积极加入这一战场。

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