双目ADAS摄像头自适应性差 算法优化是关键

双目ADAS摄像头自适应性差 算法优化是关键

　　摄像头成发展拦路虎 优化算法突出优势

　　无论是单目还是双目ADAS解决方案，都是通过摄像头采集图像数据，然后从图像数据上得到距离信息。北京双髻鲨科技有限公司 CEO赵永宁认为：“摄像头分辨率越高越好，但这不是最主要的，最主要的是摄像头如果像人眼一样对光线变化能够自适应，那机器视觉将无往而不利。遗憾的是这个太难，世界上最好的摄像头厂商很少会给予初创公司足够的技术和产品支持。我们已经量产的产品，选用的摄像头综合了很多因素，包括各类技术指标的符合度、宽容度以及价格。作为创业公司，我们在算法上对现有摄像头进行了大量的修正和弥补。“

北京双髻鲨科技有限公司 CEO赵永宁

　　赵永宁补充到：“与常规的点匹配法不同，双髻鲨科技的立体视觉算法大量使用概率估计和渐进提高精度的方法，来应对各种不同光线和干扰的挑战。人眼在受到强光雨雾干扰的时候，对物体的感知也是一开始只能大概感觉到有个东西，然后逐步的去完全看清楚。双髻鲨的思路与之有类似之处。”

深圳前海中科凌志科技有限公司COO谢涛

　　深圳前海中科凌志科技有限公司COO谢涛表示，摄像头虽然是双目ADAS系统的重要组成部分，除了对硬件本身有较高要求以外，软件的配合同样重要， 具体来说，中科凌志通过独特的成像算法，从根源上保证图像质量，同时具备高效自动校正性能，而深度图测距算法基于“面”，每个点的深度都会计算，因此得到的深度图是稠密的，这样的算法有助于解决逆光成像问题，也能降低傍晚或夜间由于光线变暗的误报率。他同时介绍，国际上权威的测试库KITTI排第一名的算法误差率只有3.43%，但是每帧计算时间是265秒，用到ADAS上明显不符合要求。前十名中最快的一个算法是0.06秒，接近目前中科凌志的算法速度，但用的处理器是NVIDIA Titan X，价格将近一万元，无法商业化。

　　突破摄像头限制 计算量与稳定性难题依旧需要攻克

　　通过算法的优化突破摄像头的限制，但最终能否将技术的优势转化成更好的用户体验才是双目ADAS成功的关键。相比单目ADAS，双目ADAS增加的摄像头带来的数据量也成倍增加。谢涛表示：“一套成熟的ADAS系统除了要求摄像头能够在复杂的路况及天气条件下准确快速捕捉路面所有物体信息外，还要求系统能对所有捕捉到的图像信息做出高速的甄别及处理，使其无论在雨天、雾天、雪天、晚上、逆光等各种天气条件下，系统均能24小时高品质图像成像，这样的一套系统其数据运算量是非常庞大的，这也是目前行业内都在集中攻克的一个难题。“

　　为了应对这一难题，中科凌志开发了领先的图像处理算法并将其集成在一颗足够小的IC芯片中，准确度、稳定性、预警速度等关键指标均为国际领先，很好的解决了上述问题，并在实际测试中能够始终如一的稳定、极速运行。谢涛也表示，其团队开发的具有相关专利的技术应用达到了28项，所有专利技术的研发都是为了实现双目ADAS计算能力的提升及稳定。赵永宁表示：“双目ADAS运算量巨大，要用嵌入式平台跑起来比较难。双髻鲨通过自己的编程方式，使用3D游戏的编程方式，让国产的多核GPU奔腾起来，我们的算法跑在安卓系统上，估计这也是唯一能够跑在安卓操作系统上的双目ADAS。安卓系统是开放平台，能够跑在上面未来的延展性比较有优势。其实现在的芯片无论是高通、联发科技，还是国内的全志、瑞芯微，AMOLGIC等的芯片都挺强大，都能够让3D游戏跑起来，跑得很顺畅，所以我们用3D游戏的编程方式解决这个问题。”