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[導讀]為了避免交通事故,無人駕駛汽車(以及無人機)需要對傳感器采集的周邊信息進行快速處理。但在遭遇極端道路條件和惡劣天氣的情況下,傳統(tǒng)光學攝像頭難以勝任這項工作。為了提

為了避免交通事故,無人駕駛汽車(以及無人機)需要對傳感器采集的周邊信息進行快速處理。但在遭遇極端道路條件和惡劣天氣的情況下,傳統(tǒng)光學攝像頭難以勝任這項工作。為了提升此類應用的視覺信息處理表現(xiàn),新加坡南洋理工大學的一支研究團隊,就從“源頭”著手,開發(fā)出了一種新型“超快速、高對比度”智能攝像頭。

 

Chen Shoushun 帶頭開發(fā)了一種超快速攝像頭,其采用了獨特的內(nèi)置電路。

南洋理工(NUT)助理教授 Chen Shoushun 帶隊開發(fā)的新款攝像頭,能夠記錄下場景間納秒級的光強度變化,從而實時監(jiān)測物體的運動。

過去十年,無人駕駛汽車技術已經(jīng)取得了長足的進步,以 Google 和 Uber 為代表的多家高科技企業(yè)(以及傳統(tǒng)汽車制造商)們,已經(jīng)展開了諸多的道路測試。

無人駕駛汽車的操作安全,高度依賴于復雜的傳感器 —— 特別是攝像頭,它必須保證快速和準確。然而傳統(tǒng)光學攝像頭很容易在強光下被“晃瞎眼”、且無法在惡劣天氣或暗環(huán)境下快速解析圖像。

NUT 團隊指出,當前的相機傳感器使用了數(shù)百上千萬的傳感器像素,其通過光線來形成圖像。但自動駕駛汽車使用的 120 fps 攝像頭,導致它需要實時處理巨量的視頻數(shù)據(jù),才能“看”到周邊環(huán)境。

在光線特別強(或特別暗)、氣候極端糟糕、或周邊環(huán)境特別復雜時,圖像處理則需要更多的時間。這樣的延時,對高速運動的無人駕駛汽車(或無人機)是特別危險的。

自 2009 年始, NUT 團隊就在開發(fā)這種含有內(nèi)建處理電路的 Celex 傳感器,其特色是能夠分析每個像素的光強度變化。

這避免了對整體圖像進行分析的需求,減少了需要處理的數(shù)據(jù)量,從而加快了這個過程。該方法還允許攝像頭快速區(qū)分前景和背景對象,讓行車電腦有更多時間來應對各種情況。

NUT 研究團隊稱,新技術已經(jīng)引起了許多私營企業(yè)的興趣,但他們也剝離出了一家名叫 Hillhouse Tech 的公司,以便將這項攝像頭技術商業(yè)化。

NUT 團隊已于 IS&T 2017 電子成像國際研討會(EI 2017)上展示過一款原型,Chen 表示,這種攝像頭有望在 2017 年晚些時候順利商用。

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