车载摄像头技术解析
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“车载摄像头技术方案分析报告”
camera系统组成
Sensor -》 ISP -》 Serializer -》 CSI/MIPI -》 DeSerializer -》 SoC(内含ISP)
Sensor & ISP
Sensor:CCD 或者 CMOS
ISP: 黑电平补偿 、镜头矫正 、坏像素矫正 、颜色插值 、Bayer 噪声去除、 白平衡矫正、 色彩矫正 、 gamma 矫正、 色彩空间转换( RGB 转换为 YUV) 、 在 YUV 色彩空间上彩噪去除与边缘加强、 色彩与对比度加强,中间还要进行自动曝光控制
色彩空间的概念,主要是RGB、YUV这两种(实际上,这两种体系包含了许多种不同的颜色表达方式和 模型,如sRGB, Adobe RGB, YUV422, YUV420 …)。
RGB与YUV的转换公式
车载应用场景
如果摄像头图像传给到SoC主机后,用作自动驾驶,就涉及到自动驾驶的视觉技术,视觉技术需要解决的是“摄像头拍到的是什么物体”。
机器识别能读懂是什么物体,需要进行后续图像分割、物体分类、目标跟踪、世界模型、多传感器融合、在线标定、视觉SLAM、ISP等一系列步骤进行匹配与深度学习,其核心环节在于物体识别与匹配,或者运用AI 自监督学习来达到感知分析物体的目的。
特斯拉应用
特斯拉的深度学习网络称为HydraNet。其中,基础算法代码是共享的,整个HydraNet包含48个不同的神经网络,通过这48个神经网络,就能输出1000个不同的预测张量。理论上来说,特斯拉的这个超级网络,能同时检测1000种物体。
可以由视觉完成3D的深度信息。
车载摄像头实现ADAS
车载摄像头选型
前视摄像头:FOV角度不大(40~50度左右),频率30~60Hz,高动态(100dB),像素100W~200W。
倒车摄像头:FOV角度大于130度,频率30Hz以上就可以,大于70dB即可,像素大于100W。
环视摄像头:FOV角度非常大(170度),频率大于30Hz,宽动态。
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