汽车“成像革命”的开始：备用摄像头开始风靡

2002年10月，Cameron Gulbransen被他的父亲Greg Gulbransen杀死。原因是Greg Gulbransen在车道缓慢倒车时，由于SUV后面有一大盲点，他并没看到自己的儿子在车后。而Cameron Gulbransen跑进那个盲点，意外地被车撞倒。

这是在汽车上安装电子摄像头以帮助提高安全性所做努力的转折点。

Greg许诺自己，发生在他儿子身上的事件永远不会再发生在其他任何人身上。他加入了儿童安全倡导团体KidsAndCars.org，并启动了一个活动，通过安装一个电子备用摄像头来消除汽车后面的盲点。经过12年的努力，他终于获得成功。美国交通部（DOT）国家公路交通安全管理局（NHTSA）于2014年3月31日公布了到2018年5月之前所有重量不到10,000磅的新车中安装后部可视化技术摄像头的要求。“后部可视化要求可挽救生命，将使许多家庭免受这些悲剧性事件所带来的痛苦，”NHTSA代理署长David Friedman说。

DOT估计，美国每年的倒车事故会造成210起死亡和15000人受伤事件，这些事故中大多数涉及儿童和老年人。KidsAndCars.org估计，1991年至2012年期间由于倒车事故，1,126名儿童死亡。这些大多数死亡事件可通过备用摄像头防止。

许多制造商并未等待指令正式下达，就开始安装备用摄像头作为选项。到2012年，在美国销售的汽车中，有近一半的车辆已配备这一功能，许多售后市场制造商开始制造套件来改装旧车。这是汽车“成像革命”的开始。

现在，基于摄像头的主动安全系统在汽车中迅速增加。除了备用摄像头，您的典型2017年型车也可能具有以下设备：

使用四个摄像头的环绕视图系统

最多带三个摄像头的ADAS前置摄像头系统

后视镜辅助摄像头

监视摄像头

驱动程序监控摄像头

侧视摄像头

从2017年起，许多新车型的摄像头数量将超过12台，以帮助提高安全性。

 

 

 

 

图1.汽车摄像头

 

 

 

图2.典型的电子数码相机

典型的电子数字照摄像头包括捕获光的透镜和在被称为像素的光传感器阵列上将光转换为电信号的图像传感器。然后将这些像素信号馈送到图像信号处理器（ISP）中以处理成期望的图像，然后发送到显示器用于观看，压缩以存储或发送出去以进行进一步的计算机视觉分析。

汽车上的摄像头可以分为两类——用于视觉显示和用于机器视觉。用于视觉显示的摄像头在驾驶舱的显示屏上向驾驶员呈现图像。这些应用程序的示例有：

备用相像头

使用四个摄像头的环绕视图系统

后视镜辅助摄像机

监视器

侧视摄像机——要么增强镜像，要么完全替换它们

夜视摄像机

用于视觉或分析应用的摄像头生成图像以供视觉处理器使用。所述视觉处理器对像素数据进行分析以执行高级驾驶员辅助系统（ADAS）功能。分析功能在一个称为Vision Acceleration Pac的定制TI异构架构上运行，其由定制嵌入式视觉引擎（EVE）组成，与业界领先的TI C6000™DSP和ARM®内核串联工作。EVE是专用完全可编程的TI向量处理器，设计旨在以极高速度有效地处理低级和中级计算机视觉算法。它与处理高级视觉算法的TI C6000 DSP形成互补。分析应用程序的示例有：

自适应巡航控制（ACC）

自适应远光灯

盲点监视器

碰撞回避系统

前方碰撞警告

智能速度适配或智能速度建议（ISA）

车道偏离警告系统

驾驶员监控系统——用于困倦和分心检测

对于视觉用例的图像处理的要求与用于视觉/分析用例的图像处理的要求有着显著不同。视觉使用案例集中于向观看者提供最佳感知图像质量，强调视觉上愉悦的颜色和色调，降低可察觉的噪声水平，增加动态范围和边缘增强以锐化图像。这些要求直接映射到人类视觉系统的感知。

另一方面，分析用例并不关心感知图像质量，因为它们专注于一类辅助计算机视觉的图像处理算法。因此，当处理分析时，不需要增加感知视觉质量的算法，如颜色校正和白平衡校正。

ADAS应用依靠相机为计算机视觉算法提供数字视频流，以帮助提供安全性及驾驶员的舒适性。视频流必须具有高质量，没有缺陷，实时并且具有低延迟。它必须能够处理宽视场和高动态范围的典型汽车挑战。最后，摄像机系统应该能够在低功率和热预算下操作，并且在各种温度和天气条件下均可保持信号完整性。