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车载摄像头的技术趋势 — 3D及TOF等

2021-03-03 11:06:56·  来源:Astroys  作者:Astroys  
 
我们继续摄像头系列。 3D成像 3D成像技术越来越多地用于汽车应用,因为它使用低成本的CMOS图像传感器提供准确的深度感知能力。 3D成像已在车辆内部和周围的各种场景中得到使用。 随着汽车不断向更高级别的自动驾驶发展,对精确而强大的3D传感技术的需求越来越
我们继续摄像头系列。

3D成像
3D成像技术越来越多地用于汽车应用,因为它使用低成本的CMOS图像传感器提供准确的深度感知能力。 3D成像已在车辆内部和周围的各种场景中得到使用。 随着汽车不断向更高级别的自动驾驶发展,对精确而强大的3D传感技术的需求越来越大。

3D图像处理可以通过立体视觉技术、ToF摄像头和结构化照明方法来实现。 紧凑的结构、低成本、易于使用、快速的响应时间以及高精度和帧速率,使立体视觉和ToF摄像头成为汽车应用中非常有吸引力的解决方案。

3D成像在汽车领域的应用场景包括:
  • AEB、ACC和FCW应用的前向检测
  • 停车辅助系统的路缘检测
  • 乘员检测和分类
  • 儿童存在检测
  • 后向婴儿座椅
  • 剩余物体检测
  • 安全带检测
  • 驾驶员监控,包括闭眼检测、头部姿势、坐姿和睡意检测
  • 驾驶员手的位置检测,可确定hands-off驾驶

立体视觉
对于外部ADAS应用,立体视觉技术通常用于深度感知。 立体摄像头可在光照变化、天气和环境影响等工作条件下,在很宽的距离范围内提供精确的深度感知。

立体摄像头使用两个CMOS图像传感器,它们在一个类似于人眼的单一设置中隔开一定距离。 从两个不同的视点捕获同一场景,并使用三角剖分法确定深度信息。 它还可以提供与对象的位置、距离和速度有关的信息。 使用立体摄像头的缺点是需要大量的计算。 随着摄像头分辨率的提高,性能要求也会成比例地提高。

TOF
ToF摄像头使用LED阵列发出850nm的NIR光脉冲,然后测量发射信号和接收信号之间的相位差,以计算物体的距离和深度。另一种方法是使用各个光点的传播时间来计算距离和景深。
 
下次我们继续说说智能摄像头模块和SoC的部分。
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