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ADAS中夜視系統的分類與發展趨勢

作為ADAS的主要感測器,車載攝像頭是透過光線的反射將道路資訊以影象的形式採集到車載計算機中。相較於其他幾種感測器,攝像頭的優勢在於可以識別道路標線、交通訊號、以及障礙物種類等,且成本相對低。

ADAS中夜視系統的分類與發展趨勢

由上表可知,四種感測器各有優缺點。對於一般攝像頭來說,由於其感知是由可見光反射實現,因此在惡劣天氣、夜晚或光線不足的情況下,攝像頭的功能實現會受到巨大影響。

ADAS中夜視系統的分類與發展趨勢

ADAS中夜視系統的分類與發展趨勢

早在2013年日內瓦車展,寶馬便已公佈了第三代夜視技術,不僅能識別行人並單獨照射行人,還加入動物識別的功能。夜視系統能夠自動識別前方物體並在儀表盤、HUD抬頭顯示中發出警示。

為了確保汽車在各種天候狀態、不同照明條件下都採集外界資訊,車廠一般會選擇透過增加夜視系統(Night Vision)來進一步確保行車安全。目前來看,這一系統軟硬體成本較高,因此主要還是出現在一些豪華車型上:比如說賓士、寶馬、奧迪、保時捷、凱迪拉克等等。

ADAS中夜視系統的分類與發展趨勢

凱迪拉克CT6智慧鷹眼紅外(夜視)系統

ADAS中夜視系統的分類與發展趨勢

現有的夜視輔助系統可以做到識別超出遠光燈範圍的行人,對危險進行提前預知,來源軒轅智駕

夜視系統分類

據瞭解,目前夜視系統按成像原理與鏡頭不同可以分為三類:微光、近紅外以及遠紅外(也稱為熱成像)。理解這幾種夜視系統,首先我們來簡單瞭解下可見光與紅外光

ADAS中夜視系統的分類與發展趨勢

光線其實也是電磁波的一種,人肉眼可感知的波段被稱為可見光。也就是我們常說的紅橙黃綠青藍紫,波長依次減少,大致在360-830nm(根據維基百科)之間。而波長大於830nm小於1mm的波段則屬於紅外光。在這樣一個基礎上,下面小編為大家介紹前面說的三種夜視系統。

微光夜視:透過放大接收到的少量可見光,最終將影象採集並投射到相應顯示屏上。微光跟一般攝像頭的成像原理一致,都是透過可見光實現夜視,但需要一定的可見光環境。

ADAS中夜視系統的分類與發展趨勢

夜檢視像展示

近紅外夜視:也有稱為主動紅外夜視技術,是指工作時用較強的紅外發射源照射目標, 利用目標反射回來的紅外線來得到物體的像。主動式紅外成像系統體積大,能耗多,但卻可以提升影象的清晰度和解析度。工作波段在 800~1000nm 的近紅外光,其核心部件為紅外變像管,它起著光電影象轉換及增強作用。

ADAS中夜視系統的分類與發展趨勢

目前車內對近紅外的應用已較為成熟,比如說常見的DMS攝像頭,由於其高精度,還可作為面部ID識別,來源凱迪拉克

遠紅外夜視(熱成像系統):也有人稱之為被動紅外夜視技術,主要是利用物體自身發出的紅外輻射來成像,這也就是大家所說的熱成像。熱成像系統是基於目標與背景的溫差而形成的紅外發射率的差異,利用輻射測溫技術對目標逐點測定輻射強度,而形成可見目標的熱影象。其理論工作波段在1-14um之間,但一般遠紅外夜視主要使用短波 (3μm -- 5μm)與長波 ( 8μm --14μm)這兩種 。

ADAS中夜視系統的分類與發展趨勢

熱成像系統的核心在於紅外探測器。按探測器種類不同,其成像分為兩類,一是製冷型紅外,二是非製冷型紅外。致冷型的熱靈敏度高,結構複雜,一般用於軍事用途。而非致冷型靈敏度雖低於前者,但其效能可以滿足多數軍事用途和幾乎所有的民用領域。由於不需要配備製冷裝置,因此非製冷紅外熱成像產品價效比更高,為車載夜視的主要選擇。

透過三種夜視的效能、原理介紹,我們可以得出下面一個對比表格:


對比專案


微光


近紅外


遠紅外(熱成像)


成像光源


外界可見光


紅外發生器(IR-ED)


自身熱輻射


工作波段


360-830nm


800-1000nm


短波:3-5μm

長波:8-14μm


有效探測距離


≤150m


≤100m


>200m


煙霧、沙塵


無法穿透


無法穿透


可穿透


強光及光線突變


影響CMOS成像


影響CMOS成像


對探測器無影響


全天候工作


×


×



成本


較低



最高

上述表格可以看出,遠紅外/熱成像的夜視系統具備在全天候下工作的能力,且在測距、穿透性上效能更佳,且不會受強光或光線突變的影響,明顯更適合當前的使用環境。

ADAS中夜視系統的分類與發展趨勢

紅外熱成像夜間成像的優勢,來源軒轅智駕

結語

紅外熱成像它可以解決夜晚遭遇濫用遠光燈、霧霾天氣等帶來的安全隱患,是目前最適合用在夜視系統的技術方案。

ADAS中夜視系統的分類與發展趨勢

ADAS中夜視系統的分類與發展趨勢

遠光燈與大霧天氣下,使用熱成像系統前後的影像對比,來源軒轅智駕

目前在紅外熱成像領域,頭部企業正在不斷最佳化與積累,以提升加入競爭的技術門檻。比如說汽車夜視領頭羊維寧爾(原奧托立夫)、 以色列初創公司AdaSky,整積極匯入深度學習演算法來提升對行人、動物等的檢測識別能力。而在國內,雖然說在核心部件探測器上還有所欠缺,但以高德紅外(軒轅智駕)、紅相科技、保隆科技、睿創微納、大立科技等為代表的企業也正在積極加入這一戰場。

分類: 歷史
時間: 2022-02-11

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