智能制造網APP
智能制造網手機站
智能制造網小程序
智能制造網官微
智能制造網服務號
智能控制
機器人
儀器儀表
物聯網
3D打印
工業軟件
回放
品牌
其他品牌
作為智能汽車AI視覺算法系統最主要的傳感器之一，攝像頭除了作為人眼的延伸，需要看得清之外，更需要看得準。因此，如何進一步提升攝像頭的性能，進而提升整個AI視覺算法在環境感知過程中的準確性，成了業界共同關注的問題。
目前來看，僅僅依靠攝像頭制造工藝的一致性及攝像頭在車上安裝的一致性，已經很難滿足AI視覺算法對于攝像頭精度的要求。比較之下，通過在攝像頭生產工藝中進行內參標定，可以更好地提升AI視覺算法精度，故而正逐漸成為解決此類問題的重要手段之一。ADAYO華陽數碼特“煜眼”技術，在生產線上即可快速準確地標定攝像頭內參，并將內參保存在攝像頭內，在攝像頭AA工藝上更進一步提升了攝像頭的精度，從而保證ADAS應用的算法精度，改善用戶體驗。
攝像頭感知誤差受多重因素影響
在設法提升攝像頭精度之前，首先要弄明白攝像頭的感知精度究竟會受哪些因素影響。整體來看，主要有兩大方面的原因：
1、受攝像頭本身一致性的影響，包括鏡頭的誤差、裝配誤差
▅攝像頭鏡頭的誤差：由鏡頭的鏡片加工誤差及鏡片在鏡頭內的組裝誤差產生，通常會產生兩類問題(計算以像素大小為3微米的100萬像素攝像頭為例，下同)：
焦距誤差：主流的鏡頭的焦距誤差規格為±5%，僅考慮焦距誤差一項，比如1mm的焦距變化5%，主光線角度為20度處，會產生6個像素的誤差；
鏡頭的畸變誤差：鏡頭廠家一般可向攝像頭模組廠家提供徑向畸變曲線，這條曲線一般是鏡頭的測試平均值或者是理論設計值，實際每顆鏡頭的畸變與此都會有一定的偏差；另外由于ADAS用鏡頭的畸變雖然主要是徑向畸變，但是畸變曲線只能反映徑向畸變的情況，無法反應鏡頭的切向畸變，而鏡頭的切向畸變多少是存在的，嚴重時會達到2個像素的誤差水平，降低攝像頭的精度和一致性。
▅攝像頭的裝配誤差：主要有光心偏差：攝像頭傳感器的中心與鏡頭光軸的錯位。雖然高清攝像頭一般都采取了AA(主動對準)工藝，但僅靠此工藝，一般也只能保證光心±5個像素的水平。
2、受攝像頭在車上安裝一致性的影響
攝像頭外殼定位結構的精度、攝像頭安裝支架的精度以及汽車結構件本身的精度，都會影響攝像頭的安裝角度及位置，這些因素綜合起來，產生2度的角度誤差是很可能發生的。
這一因素雖然是攝像頭外參，但要將攝像頭的安裝誤差標定準確，首先也要求攝像頭內參準確。
“煜眼技術”助力AI視覺算法優化
AI算法通過標定攝像頭的內參與外參，可以大幅消除上述誤差的影響。如果攝像頭本身的內參和理論內參有誤差，或者同一批次攝像頭的內參數據的離散性較大，都會對AI算法的準確標定帶來困難。
華陽數碼特“煜眼”技術采用獨特的中心點算法及其它參數優化算法，可在線穩定、準確的測出攝像頭內參，并將內參寫入攝像頭中，從而可以滿足在線操作的節拍速度，對每個攝像頭進行在線標定。寫入攝像頭的內參可以直接被ADAS算法讀取，通過算法進行有效補償，來實現精準的物像測距和識別定位，提升AVP、APA、FCW、LDW、DMS、OMS等應用領域的算法精度，給車主提供更好的用戶體驗。
“煜眼技術”在ADAS中的應用
1.在 AVP、APA、AVM、VSLAM、FCW、BSD、PCW、AEB等需要使用攝像頭進行距離判斷(有時是協助其它傳感器進行距離判斷)或圖像拼接的應用中，對攝像頭物像的位置對應關系有比較高的要求，對攝像頭進行內參精準標定，修正攝像頭之間的差異，可大幅提高算法的精度，從而改善用戶體驗。
不管是攝像頭內部的幾何誤差(用像素表示)，還是攝像頭在車上安裝誤差(用角度表示)都可歸結為角度誤差。
攝像頭安裝位置越低，地面目標越遠，測距誤差越大。
從上面計算可以看出，攝像頭成像的幾何精度，對地面物體的距離判斷至關重要。“煜眼”技術可以將中心偏差及畸變一致性控制在全視野范圍內2個像素之內。
2.在LDW、DMS、OMS、TSR等主要以目標識別為主的應用中，特別是使用了機器學習的算法時，使用“煜眼“技術標定的攝像頭內參，能有效消除成像的畸變，明顯提高算法的識別精度。這是因為進行機器學習的訓練時，一般使用的是沒有畸變或畸變較小的鏡頭采集的訓練影像數據，實際使用時如果使用FOV大于100度的攝像頭，影像畸變大，會降低識別率，從而影響AI視覺算法精度。
目前行業內通常是通過攝像頭內的ISP(圖像處理器)的能力，使用固定的幾個參數進行畸變校正。但是ISP的畸變校正能力非常有限：徑向畸變一般不能完全校正(比如校正后留有10%左右的畸變)，一般也不做切向畸變校正，更無法校正畸變中心，此方法對于AI視覺算法要求的攝像頭魚眼畸變小于1%的指標，仍有重大差距。
ADAYO華陽數碼特“煜眼”技術的理念是用精準的AI傳感器，助推自動駕駛技術，帶來美好的科技生活享受。自2019年推出到現在，目前“煜眼”技術已經獲得包括百度在內的多家有名自動駕駛公司的認可，并已在多個車廠項目上落地。新進展是搭載百度AVP自主泊車的威馬W6車型，全系使用華陽數碼特的帶有“煜眼”技術的攝像頭，為威馬W6車型特定場景的無人駕駛技術保駕護航。此外，華陽數碼特“煜眼”技術在百度新推出的基于純視覺的自動駕駛技術ANP(聚焦輔助駕駛技術，達到L4的技術水平)和江淮新能源的DMS項目上也已落地，“煜眼”技術的應用領域已經擴展到自動駕駛技術的多個應用領域。
作為ADAYO華陽集團汽車電子業務的重要力量之一，華陽數碼特愿攜手更多自動駕駛技術及合作伙伴，共同探討“煜眼”技術在自動駕駛領域的無限可能，并期待與更多自動駕駛技術廠商及主機廠合作，為廣大車主提供美好的科技生活享受。
(原標題：華陽數碼特“煜眼”技術擴展汽車AI視覺算法應用)
浙公網安備 33010602000006號
智能制造網APP
智能制造網小程序
微信公眾號
