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如何保证车辆识别的实时性?

2020-08-12 14:59 次阅读

1. 现有评价体系难以保证车辆识别的实时性

对于自主车辆而言,识别障碍车辆是自主车辆环境感知系统中的关键技术。准确地检测前方车辆,对于自主车辆避障具有重要的意义。目前国内外学者已经研究出许多车辆识别的算法,如基于视觉信息以及基于激光雷达信息等方法。

由于视觉图像获取较易、处理方法多样,所以视觉技术是现阶段自主车辆研究中的主要获取信息手段。其中视觉技术主要分为单目视觉和双目视觉。单目视觉识别技术多采用基于车辆特征的方法,该方法主要利用车辆与背景有差异的特征,如纹理、边缘和底部阴影等。

但这种方法获取的信息量不足,缺乏深度信息,而且易受外部环境的干扰,诸如光照和阴影等因素。双目视觉识别技术虽然可以取得较好的效果,但其计算量较大,算法复杂,难以保证车辆识别的实时性。

激光雷达能够获得场景的距离信息,不易受光照等外部条件的影响,但其获取的外部信息不充分,易造成误判。而采用多传感器融合技术可以克服单一传感器获取信息量不足,探测范围小的缺点。

曾杰等分别通过毫米波雷达和摄像头对前方车辆进行检测,然后分别对雷达和摄像头检测到的目标进行目标一致性检测,可以较为准确地检测出前方车辆的宽度、位置等信息,但此方法需要处理整幅图像,运算量较大,且面对尾部特征复杂的情况时易出现漏检情况。

如何保证车辆识别的实时性?

杨磊等通过对雷达信号进行预处理,确定感兴趣区域,采用 Canny 算子进行边缘检测,确定车辆的具体位置,虽然算法较为简单,但易受外部光照环境影响,准确率不够理想。高德芝等采用基于密度的空间聚类算法对雷达信息进行聚类确定感兴趣区域,利用 T- 模糊推理系统融合车辆的灰度、宽高比和信息熵等多个特征验证车辆假设,可以实现较好的识别效果,但是算法较为复杂,难以满足实时性要求。

为了使车辆识别算法具有较好的准确性,同时减少算法的复杂程度,本文采用激光雷达和单目视觉两种传感器相结合的车辆识别方法,即先对激光雷达信号进行预处理,并采用最邻近距离法进行聚类,初步确定感兴趣区域,然后对感兴趣区域进行预处理操作,计算感兴趣区域的熵值归一化对称性测度,对初步确定的感兴趣区域进行验证,完成对前方车辆的识别。

2. 传感器配置及初步确认感兴趣区域

2.1 传感器配置

本文进行分析的数据来自 KITTI 数据库,KITTI 数据库是目前为止地面自主车辆研究中最大最全的公布数据库。

该数据库提供了惯导系统、64 线激光雷达、黑白立体摄像机、彩色立体摄像机的同步数据,其中摄像机提供的是去除畸变之后的图像。

激光雷达以 10 帧 / 秒的速度触发摄像机进行拍摄,因此其时间同步性也得到了保证,同时该数据库对各传感器都进行了标定,标定参数已知。该数据库进行测试的车辆的传感器安装位置,由于只选取了该数据库中的激光雷达和其中一个彩色摄像头的数据,故只标出了这两个传感器的安装位置。

2.2 雷达信号的预处理

本文所研究数据的雷达信息由 Velodyne HDL64 线三维激光雷达采集。64 线激光雷达的点云数据量非常大,约 100 万个点 / 秒。若直接对雷达数据进行分析,系统所需处理的信息量过大,难以满足实时性的要求。因此,在通过雷达数据获取感兴趣区域前,需要对雷达数据进行预处理。

可以看出,未处理的雷达信号将路面也扫描在内,由于本文主要对前方车辆进行检测,因此将高度低于 0.2 m 的雷达信号剔除。汽车在行驶中,位于不同车道内行驶的车辆对于自车的影响程度不同,位于本车同车道的前方车辆和相邻车道的前方车辆对自车的安全影响最大,为了减少处理的数据量,本文算法主要对主车道和旁侧车道的目标进行识别。

在纵向距离 40 m 之后,激光雷达的数据点越来越稀疏,难以提取有效的障碍物信息,而且视觉传感器难以表现 40 m 外目标的特征。综上,将前方纵向 40 m,横向 10 m 作为雷达的有效区域。

2.3 聚类处理及感兴趣区域的获取

经过预处理的激光雷达点较为分散,对于同一个目标,雷达会返回多个值。因此,为了从雷达数据中提取出有效的障碍物信息,需要对雷达数据进行聚类。

聚类分析作为一种常用的模式识别方法,在处理数据集中发挥着重要的作用,通过对雷达数据进行聚类处理,可以使雷达数据得到简化,判断出车前障碍物的数量和位置。

常用的聚类方法主要有栅格聚类法、距离聚类法和密度聚类法等,为了减少算法的复杂程度,本文采用最临近距离法对目标进行聚类。

具体步骤如下:把经过预处理的雷达数据按照与自车的纵向距离由近及远进行重新排列,并按照顺序为各障碍点编号。给 1 号障碍点赋值类别编号为 1,然后按顺序计算之后障碍点与之前所有同类别障碍点之间的欧氏距离。并根据普通车辆的宽度设定预设阈值。

对雷达进行聚类处理后,将雷达信号由世界坐标系转换至图像坐标系中。对每个类别进行如下操作:在图像坐标系中,将该类别内最左侧的点和最右侧的点分别向左和向右移动 5 个像素点,并将这两个点所在的列作为矩形区域的左右边界。

将该类别内最上面和最下面的点分别向上和向下移动 5 个像素点,这两个点所在的行为矩形区域的上下边界。

3. 车辆特征识别

对雷达信号进行处理之后,初步获得的感兴趣区域可能有多个,路牌、树木等无关物体也被检测在内。因此需要对感兴趣区域进一步验证,剔除非车辆的干扰。本文通过检测感兴趣区域的熵值归一化对称性测度来验证目标车辆。

3.1 图像预处理

通过视觉传感器采集的前方道路信息会受到光照等因素的影响,降低其成像质量,因此需要对感兴趣区域进行预处理。

通过预处理之后的图像,可以突出有用的信息,去除背景环境的干扰。本文采取的预处理流程包括图像灰度化、图像灰度增强和滤波去噪。

由于获取的图像为彩色图像,信息量较大,为了减少计算量,需要首先对原始感兴趣区域进行灰度化处理。获取灰度化图像之后,采用直方图均衡化的方法进行灰度增强,增加图像的全局对比度。

同时,经过灰度处理的图像往往存在噪声干扰,因此需要对图像进行滤波,由于中值滤波在一定程度上可以保留图像细节,而且算法简单,故本文采取中值滤波对图像进行处理。

3.2 车辆验证

感兴趣区域图像中的车辆尾部具有非常好的灰度对称性。灰度对称性指以车辆区域中线为轴,左右区域的灰度值为轴对称图形。设 R(x) 为 ROI 区域内某一行灰度数据的一维函数,因此其可以被表达为奇函数和偶函数的形式,对应感兴趣区域的对称性测度可以通过其分离出的偶函数所占的比重来决定。

对感兴趣区域逐行计算其对称性测度,然后求取其平均值,从而获得感兴趣区域的水平灰度对称性测度。

但是通常情况下,图像中道路及部分背景的灰度图像也具有水平对称性的特点,仅通过灰度图像的水平对称性测度来判断是不够的,容易造成误判,因此需要检测其他特征来增加判断的准确率。本文采用熵值归一化的对称性测度来验证车辆的存在。

通常情况下车辆所在区域所含的信息量要比背景区域多,因此可以将其作为识别车辆的依据之一。在信息论中,信息熵可以作为特定区域包含信息量的度量。

4. 仿真实验

4.1 实例分析

为验证上述车辆检测算法的性能,本文选择 KITTI 数据库中的部分数据进行离线数据验证。算法采用 Matlab 编写,图像分辨率为 750×375。

识别结果其中(a)为激光雷达采集到的原始数据,(b)为经过预处理之后的激光雷达数据,(c)为车辆检测结果及对应结果的熵值归一化对称性测度。

4.2 实验分析

除此之外,本文采用上述算法对 KIT⁃TI 数据库中城市道路总计 572 帧的数据进行分析验证。采用本文算法正确识别车辆的数量和处理时间等数据。

可得,采用本文方法的正确检测率为 91.3%,误检率为 3.5%,漏检率为 8.7%。实验表明该算法在城市道路环境下,具有较好的适应性,能够排除树木、建筑等无关物体的干扰,能较为准确地识别前方车辆,可以满足自主车辆对前方车辆识别精度的要求。

由于 KITTI 数据库采集数据的频率为 10 Hz,本文算法的平均处理时间为 34 ms,可以满足实时性的要求。

漏检分析:由于选取的雷达识别区域为固定值,当车辆在道路边缘行驶时,可能会出现对识别范围外的车辆信息不敏感的情况,从而造成外侧车辆的漏判,对自车安全造成威胁。

针对此种情况,可以将雷达的识别范围动态化,使识别范围随车辆行驶的条件而变化,即首先进行道路识别,提取可通行道路区域,然后根据可通行道路区域识别的结果确定雷达的有效识别区域,降低漏判率,提升自主车辆的安全性能。

误检分析:当依靠自然光获取图像时难免会受到光照的影响,在光照不足时,会导致图像细节模糊不清,纹理特征不明显,从而使感兴趣区域的熵值归一化对称性测度产生较大幅度变化,非车辆目标被检测为车辆目标,造成误检。

针对此种情况,可以在原有基础上进一步检测感兴趣区域的其他特征,例如底部阴影、宽高比和边缘特征等,综合考虑多种特征,减少非车辆目标对检测算法的影响。

5. 结论

本文提出了一种模型较为简练的基于雷达信息和单目视觉信息的前方车辆检测方法。该方法利用激光雷达信息初步划分车辆检测的感兴趣区域,并通过检测感兴趣区域的熵值归一化对称性测度完成对前方车辆的确认。

实验表明该方法在城市道路环境下,正确检测率为 91.3%,可以实现较好的识别效果。同时该算法模型较为简练,单帧图像的平均处理时间为 34 ms,在保证车辆识别准确率的同时,也能保证车辆识别的实时性,降低了自主车辆对于处理器硬件的需求,具有较好的工程应用前景。
        责任编辑:tzh

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于Android和iOS电话移动应用 友好的用户界面 的直观的产品的选择: MEMS和传感器 评估工具 应用 参数搜索使用多个过滤器 部件号搜索 访问技术文档 从ST经销商在线订购 通过电子邮件或社交媒体最喜欢的部分数字管理经验分享 支持的语言:英语(中国,日本和韩国即将推出) 在ST-SENSOR-FINDER提供移动应用程序的Android和iOS,提供用户友好的替代通过MEMS和传感器网络产品组合搜索,驱动用户一起顺利和简单的导航体验。...
发表于 05-20 17:05 59次 阅读
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STSW-BLINDSPOT STSW-BLINDSPOT固件AEK-BLINDSPOTB1

制通过AEK-LED-21DISM1 通过EV-VN7050AS传送带控制 通过霍尔磁场探测传感器 值与AEK-MCU-C4MLIT1 ADC采样 基于磁场变化的LED光控制由霍尔检测传感器 固件下载到AEK-MCU-C4MLIT1与SPC5-UDESTK-SW 在STSW-AUTODEVKIT AutoDevKit™插件版本1.1.0(或更高)可用的源代码 在STSW-盲点固件允许系统级由所述AEKD-BLINDSPOTA1示范硬件以及与特定应用所需的所有负载AEKD-BLINDSPOTB1板面板的盲点模拟检测试剂盒的功能的检查。...
发表于 05-20 16:05 37次 阅读
STSW-BLINDSPOT STSW-BLINDSPOT固件AEK-BLINDSPOTB1

WIREST-SDK WireST-SDK有线传感器的软件开发工具包为Linux网关

编写的软件开发工具包(SDK) 用于与EdgeST-SDK组合可用于快速启动 应用样品允许读取来自数据线连接的传感器节点和将数据发送到云 BSD(3-子句)许可证条款 WireST-之前在网关上执行本地计算SDK是Linux网关,允许接口网关有线连接一个传感器计算抽象库。
发表于 05-20 14:05 26次 阅读
WIREST-SDK WireST-SDK有线传感器的软件开发工具包为Linux网关

STSW-STPM001 STSW-STPM001STPM32 / 33/34评估软件

及配置STPM3x设备 适用于并行和USB加密狗和UART接口 单读或取样可用 自动寄存器读取电压,电流,功率和能量值的转换 应用设计向导目标的评分 自动校准程序为: 振幅 相移 电源偏移 应用和配置可被保存到文件,并从它装 2.0框架 在STPM3x评估软件是一个图形用户界面来读取,配置和校准STPM3x电能计量IC,适合于并行和USB硬件接口和UART接口。应用程序有一个唯一的工作区域,其中用户可以读取设备寄存器和写配置和校准参数。应用参数(如传感器灵敏度,AFE参数)所选择的设备可以被配置为返回测量的功率,电流和电压。数据采集​​可被设置为从所述设备读取的一个或多个数据样本,并且相同的数据可以以表格的形式输出,并保存为Excel文件。提供向导工具,引导该应用程序设计期间,用户和自动校准该设备。当前会话的数据可以保存在任何时候的一个项目;现有项目可以打开或者可以创建一个新项目。...
发表于 05-20 11:05 49次 阅读
STSW-STPM001 STSW-STPM001STPM32 / 33/34评估软件

STSW-MEMS034 STSW-MEMS034并购案精简版 - 源代码

用户界面(GUI),用于Windows平台 提供的GUI的源代码,C#语言 使用STEVAL-MKI109V3专业MEMS工具板兼容 为寄存器配置和输出数据管理的示例代码 在的Unico精简版图形用户界面(GUI)是一个完整的评估软件包提供的C#源代码示出了如何管理从通用MEMS传感器的传感器数据流(诸如加速度计,陀螺仪,磁力和压力传感器)连接到STEVAL-MKI109V3专业MEMS工具板。
发表于 05-20 11:05 36次 阅读
STSW-MEMS034 STSW-MEMS034并购案精简版 - 源代码

PA192 PA192PA192是用于在小的 硬币 的形式因子音频分析和特别适合于与传感器语音识别和语音asssistant应用程序 处理和无线产品加速器

发表于 05-20 11:05 47次 阅读
PA192 PA192PA192是用于在小的 硬币 的形式因子音频分析和特别适合于与传感器语音识别和语音asssistant应用程序 处理和无线产品加速器

SENSIBLE SensiBLE准备使用的BLE上系统模块填充有传感器 低功率的ARM 32位Cortex®-M4 CPU和硬币型电池 今天加快物联网产品的研发!

发表于 05-20 11:05 74次 阅读
SENSIBLE SensiBLE准备使用的BLE上系统模块填充有传感器 低功率的ARM 32位Cortex®-M4 CPU和硬币型电池 今天加快物联网产品的研发!

AR0237AT CMOS图像传感器 数字 2.1 MP /全高清 1 / 2.7英寸

美半导体的AR0237AT是一款1 / 2.7英寸CMOS数字图像传感器,有源像素阵列为1928(H)×1088(V)。它可以在线性或高动态范围模式下捕获图像,并具有滚动快门读数。它包括复杂的相机功能,如像素内装箱,窗口以及视频和单帧模式。它专为低光和高动态范围的场景性能而设计。它可通过简单的双线串行接口进行编程。 AR0237AT可以产生非常清晰,清晰的数码照片,并且能够捕捉连续视频和单帧,使其成为各种应用的理想选择,包括监控和高清视频。 特性 卓越的低光性能 采用安森美半导体DR-Pix技术的最新3.0米像素具有双转换增益 高达1080p 60 fps的全高清支持,实现卓越的视频性能 线性或高动态范围捕获 支持线路交错T1 / T2读出以启用ISP芯片中的HDR处理 支持用于外部机械快门 片上锁相环(PLL)振荡器 ...
发表于 08-13 13:47 339次 阅读
AR0237AT CMOS图像传感器 数字 2.1 MP /全高清 1 / 2.7英寸

AR0230AT CMOS图像传感器 2 MP 1/3

AT是一款1 / 2.7英寸CMOS数字图像传感器,有源像素阵列为1928Hx1088V。它可以在线性或高动态范围模式下捕获图像,并具有滚动快门读数。它包括复杂的相机功能,如像素内装箱,窗口以及视频和单帧模式。它专为低光和高动态范围的场景性能而设计。它可通过简单的双线串行接口进行编程。 AR0230AT可生成非常清晰,锐利的数码照片,并且能够捕捉连续视频和单帧,使其成为各种应用的理想选择。 特性 高动态范围 应用 汽车 电路图、引脚图和封装图...
发表于 08-13 11:03 452次 阅读
AR0230AT CMOS图像传感器 2 MP 1/3

AR0237SR CMOS图像传感器 2.1 MP 1 / 2.7 更低成本

是一款1 / 2.7英寸CMOS数字图像传感器,有源像素阵列为1928(H)x 1088(V)。它采用滚动快门读数捕获线性或高动态范围模式的图像,并包括复杂的相机功能,如像素内合并,窗口以及视频和单帧模式。它专为低光和高动态范围场景性能而设计,可通过简单的双线串行接口进行编程。 AR0237可以产生非常清晰,锐利的数码照片,并且能够捕捉连续视频和单帧,使其成为各种应用的理想选择,包括监控和高清视频。 特性 具有双转换增益的DR-PIX™技术 全高清支持1080p 60 fps,提供卓越的视频性能 线性或高动态范围捕获 片上锁相环(PLL)振荡器 支持线路交错T1 / T2读出以在ISP芯片中启用HDR处理 基于位置的集成颜色和镜头阴影校正 用于精确帧率控制的从属模式 ...
发表于 08-13 11:01 298次 阅读
AR0237SR CMOS图像传感器 2.1 MP 1 / 2.7 更低成本

NCP186 LDO稳压器 1 A 超低压差 高PSRR 带使能

是一款超低压降稳压器,可提供高达1 A的负载电流,并在-40至85℃范围内保持1.0%的出色输出电压精度。工作输入电压范围为1.8 V至5.5 V,使该器件适用于锂离子电池供电的产品以及后调节应用。该产品提供多种固定输出电压选项,其他产品可根据要求提供,范围为1.2 V至3.9 V.NCP186具有完全的过热保护和输出短路保护。小型8引脚XDFN6 1.2 mm x 1.6 mm封装使该器件成为可能特别适用于空间受限的应用。 特性 优势 1.8 V至5.5 V工作输入电压范围 适用于锂离子电池或后期调节应用 多种固定输出电压选项及其他可根据要求提供1.2 V至3.9 V 设计灵活性 Typ的低静态电流。 90μA 延长电池寿命 极低压差:100 mV典型值。在Iout = 1 A(3.0V版本) 扩展电池范围 1 kHz PSRR时高75 dB 适用于噪声敏感电路 内部软启动 限制浪涌电流 在-40至85℃温度范围内的±1.0%精度 高输出电压精度 热关断和限流保护 保护产品和系统免受损坏 使用小型1μF陶瓷电容器稳定 节省PCB空间和系统成本 应用 终端产品 电池供电设备 便携式通讯设...
发表于 07-29 22:02 156次 阅读
NCP186 LDO稳压器 1 A 超低压差 高PSRR 带使能

NCP176 LDO稳压器 500 mA 超低压降 高PSRR 带使能

是一款超低压差稳压器,可提供高达0.5 A的负载电流,并在25°C时保持0.8%的出色输出电压精度。工作输入电压范围为1.4 V至5.5 V,使该器件适用于锂离子电池供电产品以及后调节应用。该产品提供3.3 V固定输出电压选项,其他电压选项可根据要求提供,范围为0.7 V至3.6 V.NCP176具有完全的过热保护和输出短路保护。小型6引脚XDFN6 1.2 mm x 1.2 mm封装使该设备特别适用于空间受限的应用程序。 特性 优势 1.4 V至5.5 V工作输入电压范围 适用于锂离子电池或后调节应用 几种固定输出电压可根据要求提供的选项和其他选项范围为0.7 V至3.6 V 设计灵活性 Typ的低静态电流。 60μA 延长电池寿命 极低压降:130 mV典型值。在Iout = 0.5 A(2.5V版本) 扩展电池范围 1 kHz PSRR时高75 dB 适用于噪声敏感电路 内部软启动 限制浪涌电流 室温下±0.8%精度 高输出电压精度 热关断和限流保护 保护产品和系统免受损坏 使用小型1μF陶瓷电容器稳定 节省PCB空间和系统成本 应用 终端产品 电池供电设备 便携式通信设备 相机,...
发表于 07-29 22:02 93次 阅读
NCP176 LDO稳压器 500 mA 超低压降 高PSRR 带使能

NCP171 LDO稳压器 超低50nA Iq 双电源模式 80mA

是双模式LDO,在ActiveMode中提供高达80 mA的电流,在低功耗模式下低至50 nA的Iq。双模式功能可通过ECO引脚选择,允许动态和低功耗模式之间的动态切换,非常适用于长寿命电池供电的无线应用。低功耗模式下的输出电压可降低50 mV,100 mV,150的内部工厂编程值相对于活动模式下的标称输出电压,mVor为200 mV。此功能进一步降低了睡眠模式下的应用消耗.NCP171采用SLIQ(超低Iq)LDO系列,具有50nA的超低静态电流,可用于小XDFN4 1.2 x 1.2包。 特性 优势 超低水平50nA 非常适合电池供电的应用 双模式功能针对主动模式和待机模式操作进行了优化 系统灵活地在两种不同的操作模式之间切换,优化性能和延长电池寿命 工作模式,高达80mA,具有出色的PSRR和噪声性能 非常适用于射频电源和高精度传感器 低功耗模式(SLIQ),50nA Iq 当系统处于扩展待机(低功耗)模式时延长电池寿命 模式选择,ECO Pin 灵活选择主动和低功率模式 XDFN 1.2x1.2包 空间受限应用程序的小尺寸 应用 终端产品 无线电池供电的物联网传感器 电池供电的医疗...
发表于 07-29 22:02 289次 阅读
NCP171 LDO稳压器 超低50nA Iq 双电源模式 80mA

AR1337 CMOS成像传感器 13 MP 采用SuperPD™PDAF技术

是一款采用SuperPD™PDAF技术的13万像素CMOS成像传感器。这款先进的传感器具有独特的PDAF微透镜和PDAF图案技术,在低光照条件下具有出色的自动对焦性能。采用1.1μm像素构建,提供符合行业标准的1 / 3.2“光学格式,使AR1337具有适合大批量设计的尺寸。图像质量由领先的量子效率和灵敏度驱动,同时保持低读取噪声。这种组合可在明亮的日光或低室内照明条件下提供出色的图像。 AR1337以每秒30帧的速度运行在13 MP,并支持每秒30帧的4k2k视频和高达每秒60帧的全高清1080P视频。 特性 优势 SuperPD™PDAF技术 领先的低光自动对焦性能 独特的PDAF图案和微透镜技术 高精度相位检测自动聚焦(PDAF)功能 片上坏像素校正和AF计算 简化的相机模块积分校准和与后端应用处理器的集成 具有低读取噪声的高量子效率和灵敏度 卓越的图像质量,尤其是在光线不足 应用 终端产品 智能手机相机 平板电脑相机 智能手机 平板电脑 电路图、引脚图和封装图...
发表于 07-29 17:02 239次 阅读
AR1337 CMOS成像传感器 13 MP 采用SuperPD™PDAF技术

AR1011 CMOS图像传感器 10 MP 1

HS是一款1080万像素,1英寸光学格式图像传感器,结合了高分辨率成像和3.4微米DR-Pix(动态响应像素),可动态调整以提供卓越的低光性能。在全分辨率下,AR1011HS提供60帧/秒(fps)视频;同时跳至120 fps的1080p高清模式。该传感器非常适合需要高分辨率的高端监控摄像系统,如电子平移,倾斜,变焦(ePTZ)等具有惊人的低光能力的功能。 4K超高清(3840 x 2190)分辨率为每秒60帧的模式,使传感器也成为专业消费类广播相机的理想选择。 应用 相机 安全 电路图、引脚图和封装图...
发表于 07-29 17:02 141次 阅读
AR1011 CMOS图像传感器 10 MP 1

AR0239 CMOS图像传感器 2.3 MP 1 / 2.7

美半导体的AR0239是一款1 / 2.7英寸CMOS数字图像传感器,有源像素阵列为1936(H)×1188(V)。它可以在线性或高动态范围模式下捕获图像,并具有滚动快门读数。它包括复杂的相机功能,如像素内装箱,窗口以及视频和单帧模式。它专为低光和高动态范围的场景性能而设计。它可通过简单的双线串行接口进行编程。 AR0239可以产生非常清晰,锐利的数码照片,并且能够捕捉连续视频和单帧,使其成为各种应用的理想选择,包括监控和高清视频。 特性 以90 fps的速度拍摄2.3Mp以获得出色的视频性能 小型光学格式(1 / 2.7英寸 1080p模式适用于16:9视频 卓越的低光性能 3.0um大背面照明像素技术 支持线路交错T1 / T2 / T3读数以启用HDR处理ISP芯片处于1080P和30fps 片上锁相环(PLL)振荡器 集成颜色和镜头着色校正 用于精确帧率控制的从模式 数据接口: - HiSPi(SLVS) - 4个车道 - MIPI CSI-2 - 4车道 - 平行 自动黑电平校准 高速可配置上下文切换 温度传感器 快速模式兼容2线接口 多相机同步支持 高速可配置上下文切换 具有灵...
发表于 07-29 16:02 312次 阅读
AR0239 CMOS图像传感器 2.3 MP 1 / 2.7

AR0543 CMOS图像传感器 5 MP 1/4

美半导体专注于卓越的像素性能,为该传感器的卓越图像质量奠定了基础,具有卓越的色彩精度,低光灵敏度和低噪声水平.AR0542是一款1/4英寸CMOS有源像素数字图像传感器集成了复杂的片上相机功能,如窗口,镜像,列和行跳过模式以及快照模式。它可通过简单的双线串行接口进行编程,功耗非常低。 应用 移动 电路图、引脚图和封装图
发表于 07-29 16:02 168次 阅读
AR0543 CMOS图像传感器 5 MP 1/4

AR0521 CMOS图像传感器 5.1 MP 1 / 2.5

是一款1 / 2.5英寸CMOS数字图像传感器,有源像素阵列为2592(H)x 1944(V)。它通过滚动快门读数捕获线性或高动态范围模式的图像,并包括复杂的相机功能,如分档,窗口以及视频和单帧模式。它专为低亮度和高动态范围性能而设计,具有线路交错T1 / T2读出功能,可在ISP芯片中支持片外HDR。 AR0521可以产生非常清晰,锐利的数字图像,并且能够捕获连续视频和单帧,使其成为安全应用的最佳选择。 特性 5 Mp为60 fps,具有出色的视频性能 小型光学格式(1 / 2.5英寸) 1440p 16:9模式视频 卓越的低光性能 2.2 m背面照明像素技术 支持线路交错T1 / T2读出以启用ISP芯片中的HDR处理 支持外部机械快门 片上锁相环(PLL)振荡器 集成颜色和镜头阴影校正 精确帧率控制的从属模式 数据接口:♦HiSPi(SLVS) - 4个车道♦MIPI CSI-2 - 4车道 自动黑电平校准 高速可配置上下文切换 温度传感器 快速模式兼容2线接口 应用 终端产品 视频监控 高动态范围成像 安全摄像头 行动相机 车载DVR 电路图、引脚图和封装...
发表于 07-29 16:02 444次 阅读
AR0521 CMOS图像传感器 5.1 MP 1 / 2.5

AR0835 CMOS图像传感器 8 MP 1/3

图像传感器是一款1 / 3.2“光学格式1.4微米像素传感器,能够以每秒42帧的速度捕获其完整的8 MP传感器分辨率,以60fps的速度捕获1080P视频.A-PixHS(tm )技术将安森美半导体的第二代背照式(BSI)像素技术和先进的高速传感器架构结合在一起,实现了许多创新功能。它旨在实现低z高度相机模块,以满足OEM和移动设备制造商的需求。 特性 高动态范围 应用 移动 电路图、引脚图和封装图...
发表于 07-29 16:02 164次 阅读
AR0835 CMOS图像传感器 8 MP 1/3

AR0522 CMOS图像传感器 5.1 MP 1 / 2.5 近红外增强

是一款1 / 2.5英寸CMOS数字图像传感器,有源像素阵列为2592(H)x 1944(V)。它通过滚动快门读数捕获线性或高动态范围模式的图像,并包括复杂的相机功能,如分档,窗口以及视频和单帧模式。它专为低亮度和高动态范围性能而设计,具有线路交错T1 / T2读出功能,可在ISP芯片中支持片外HDR。 AR0522可生成非常清晰,锐利的数码照片,并且能够捕捉连续视频和单帧,使其成为各种应用的理想选择。 特性 5 Mp,60 fps,优异的视频性能 小光学格式(1 / 2.5英寸) 彩色滤光片阵列:RGB和单色 1440p模式适用于16:9视频 卓越的低光性能 2.2 m背面照明像素技术 支持线路交错T1 / T2读出以启用ISP芯片中的HDR处理 支持外部机械快门 片上锁相环(PLL)振荡器 集成颜色和镜头着色校正 用于精确帧率控制的从模式 数据接口:♦HiSPi(SLVS) - 4条车道♦MIPI CSI-2 - 4车道 自动黑电平校准 高速可配置上下文切换 温度传感器 快速模式兼容2线接口 近红外线增强 应用 终端产品 视频监控 高动态范围成像 机器视觉...
发表于 07-29 16:02 337次 阅读
AR0522 CMOS图像传感器 5.1 MP 1 / 2.5  近红外增强