0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

基于圖像傳感器主動感知真實(shí)世界的設(shè)想

ml8z_IV_Technol ? 作者:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 2019-03-09 10:42 ? 次閱讀

2月6日,上海保隆科技有限公司(保隆科技)聯(lián)合上海芯侖光電科技有限公司(芯侖科技)、武漢大學(xué)共同發(fā)布的汽車動態(tài)傳感器(DVS,Dynamic Vision Sensor)正是基于圖像傳感器能否像人眼一樣主動感知真實(shí)世界這樣的大膽技術(shù)假設(shè)。

如果我們希望人工智能像人一樣思考,那么圖像傳感器能否像人眼一樣主動感知真實(shí)世界?

2月6日,上海保隆科技有限公司(保隆科技)聯(lián)合上海芯侖光電科技有限公司(芯侖科技)、武漢大學(xué)共同發(fā)布的汽車動態(tài)傳感器(DVS,Dynamic Vision Sensor)正是基于這樣的大膽技術(shù)假設(shè)。傳統(tǒng)圖像傳感器基于幀的概念,原理性的缺陷導(dǎo)致運(yùn)動信息缺失、海量無效數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸出,從而帶來巨大的數(shù)據(jù)傳輸和存儲壓力、運(yùn)算資源的浪費(fèi)、系統(tǒng)整體能耗和成本的上升、以及穩(wěn)定性的缺陷;DVS采用新型的仿生原理圖像傳感器芯片,全時全速追蹤運(yùn)動物體,有效過濾冗余背景信息,輸出運(yùn)動物體的結(jié)構(gòu)化場景信息,實(shí)現(xiàn)感知端預(yù)處理,減輕后端信號處理算法的復(fù)雜度,并使用更低的計(jì)算資源處理器來實(shí)現(xiàn)實(shí)時處理能力。保隆科技將其形容為“超眼”。

低數(shù)據(jù)流,剔除冗余數(shù)據(jù):道路兩邊靜止的車輛和建筑(非動態(tài)數(shù)據(jù))“消失”

DVS為L4、L5高級別自動駕駛感知系統(tǒng)提供了一條新的技術(shù)路線。國際上開發(fā)DVS的代表性公司包括瑞士的Inilabs、法國的Prophesee以及三星,此次保隆發(fā)布的DVS 屬于自主研發(fā),集成了芯侖科技的芯片技術(shù)和武漢大學(xué)的算法技術(shù)。相比于保隆科技當(dāng)天發(fā)布的77G及24G毫米波雷達(dá)、雙向前視系統(tǒng)、紅外熱成像夜視儀、駕駛員預(yù)警系統(tǒng)、車用人臉識別系統(tǒng)等產(chǎn)品,保隆科技汽車電子單元總監(jiān)李威表示,DVS是保隆科技“引領(lǐng)戰(zhàn)略”下的傳感器產(chǎn)品,是保隆科技的技術(shù)創(chuàng)新,也是自動駕駛行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。

據(jù)芯侖科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO陳守順博士介紹,此次發(fā)布的DVS核心技術(shù)是模仿人眼視神經(jīng),以事件為驅(qū)動原理,可如人眼一般主動看世界:

· 無固定觀察頻率

· 靈敏響應(yīng)速度

· 脈沖式信息讀取和輸出

· 像素電路間并行處理

· 主動特征提取,無多余背景信息

每個像素電路獨(dú)立檢測光強(qiáng)水平,無需曝光,不受幀率約束。當(dāng)光強(qiáng)發(fā)生變化時,便以極快的反應(yīng)速度(5納秒)輸出一個包含(X、Y、A、T)的事件(event)數(shù)據(jù)。

進(jìn)出隧道瞬間,不受光照強(qiáng)烈變化影響,仍可捕捉路面信息

尤需指出的是,該DVS可實(shí)現(xiàn)多種模式同時輸出:

圖像模式(Picture Mode):與傳統(tǒng)圖像傳感器一致的全副圖像,兼容傳統(tǒng)圖像處理算法和硬件

動態(tài)模式(Motion/Event Mode):動態(tài)特征脈沖信號通過自然光強(qiáng)變化的判定輸出二值化的動態(tài)特征區(qū)域信息(X、Y、A、T)。

光流模式(Optical Flow Mode):獨(dú)有的密集光流模式,無需降維,從芯片上得到光流向量場信息。

高架上行駛,完整捕捉道路標(biāo)線和交通標(biāo)識

自動駕駛、尤其是L4、L5高度自動駕駛,面臨大量對實(shí)時和高速處理要求高、算力不可達(dá)的場景,以及一些邊緣性場景(Corner Case),基于上述原理和核心技術(shù),DVS動態(tài)視覺傳感器有能力解決。比如特斯拉Model S將卡車誤判為白云、Uber自動駕駛車輛夜晚撞死橫穿馬路的行人、以及自動駕駛車輛進(jìn)出隧道光強(qiáng)變化等場景。保隆科技汽車電子單元總監(jiān)李威表示,他們將特別選取一些場景,在封閉測試場內(nèi)對DVS的性能開展測試。

極暗場景下,也可清晰顯示部分物體的移動

據(jù)李威透露,當(dāng)前保隆科技已完成DVS攝像頭本體、處理器平臺的研發(fā)集成工作,正在進(jìn)行運(yùn)算平臺的優(yōu)化,預(yù)計(jì)今年底可完成,明年將提供標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品,進(jìn)行小批量的量產(chǎn)。今年將為包括商用車、乘用車、特種車輛的合作伙伴提供定制化產(chǎn)品,進(jìn)行裝車試用。宇通客車是保隆DVS的重要合作伙伴,宇通汽車智能研究院副院長彭能嶺博士出席發(fā)布會,對DVS在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用前景、以及與保隆的合作研發(fā)均充滿希望。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴

原文標(biāo)題:動態(tài)視覺傳感器(DVS):高級自動駕駛的“超眼”

文章出處:【微信號:IV_Technology,微信公眾號:智車科技】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏

    評論

    相關(guān)推薦

    索尼圖像傳感器芯片有哪些

    索尼(Sony)是全球領(lǐng)先的圖像傳感器制造商之一,其產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于數(shù)碼相機(jī)、智能手機(jī)、監(jiān)控?cái)z像頭等多個領(lǐng)域。索尼的圖像傳感器技術(shù)一直處于行業(yè)領(lǐng)先地位,不斷推出創(chuàng)新的產(chǎn)品和技術(shù)。 一、索
    的頭像 發(fā)表于 10-12 11:41 ?372次閱讀

    圖像傳感器的原理是什么?

    圖像傳感器是一種將光信號轉(zhuǎn)換為電信號的設(shè)備,廣泛應(yīng)用于攝影、視頻監(jiān)控、醫(yī)學(xué)成像、天文觀測等領(lǐng)域。圖像傳感器的原理涉及到光電效應(yīng)、電荷存儲、信號放大、模數(shù)轉(zhuǎn)換等多個方面。 一、
    的頭像 發(fā)表于 10-12 10:48 ?257次閱讀

    圖像傳感器是依靠什么感光的

    圖像傳感器是一種將光學(xué)圖像轉(zhuǎn)換成電子信號的設(shè)備,廣泛應(yīng)用于數(shù)字?jǐn)z影、視頻監(jiān)控、醫(yī)學(xué)成像、天文觀測等領(lǐng)域。圖像傳感器的工作原理基于光的感光性,
    的頭像 發(fā)表于 10-12 10:46 ?241次閱讀

    主動式速度傳感器的作用是什么

    在現(xiàn)代車輛技術(shù)中,主動式速度傳感器扮演著至關(guān)重要的角色,特別是在提供精確的車輪速度數(shù)據(jù)以支持高級駕駛輔助系統(tǒng)如防抱死制動系統(tǒng)(ABS)和牽引力控制系統(tǒng)方面。與被動式速度傳感器相比,主動
    的頭像 發(fā)表于 08-29 15:39 ?308次閱讀

    簡單認(rèn)識CMOS圖像傳感器

    CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)圖像傳感器,中文學(xué)名為互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體圖像傳感器,是一種典型的固體成像
    的頭像 發(fā)表于 07-17 16:49 ?4200次閱讀

    機(jī)器視覺系統(tǒng)如何選擇圖像傳感器

    圖像傳感器是所有機(jī)器視覺(MV)系統(tǒng)的核心,這是負(fù)責(zé)將物理世界的信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的基本元件,在確保機(jī)器視覺操作的準(zhǔn)確性、可靠性和高效率方面起到了關(guān)鍵作用。在這篇博文中,安森美探討了為機(jī)器視覺系統(tǒng)選擇
    的頭像 發(fā)表于 07-05 10:49 ?514次閱讀

    cmos圖像傳感器概念股龍頭

    來源:半導(dǎo)體行業(yè)觀察 編輯:感知芯視界 Link CEA-Leti 科學(xué)家在 ECTC 2024 上報告了三個相關(guān)項(xiàng)目的一系列成功,這些成功是實(shí)現(xiàn)新一代 CMOS 圖像傳感器 (CIS) 的關(guān)鍵步驟
    的頭像 發(fā)表于 06-25 09:11 ?682次閱讀

    未來已來,多傳感器融合感知是自動駕駛破局的關(guān)鍵

    數(shù)據(jù)“坐標(biāo)統(tǒng)一、時序?qū)R”,圖像與雷達(dá)數(shù)據(jù)完成像素級實(shí)時“時空對齊同步”并以“多維像素”格式輸出。 “多維像素”是昱感微的核心技術(shù)創(chuàng)新之一,它是指在可見光攝像頭像素信息上加上其它傳感器對于同源目標(biāo)感知
    發(fā)表于 04-11 10:26

    CMOS圖像傳感器為自動駕駛汽車提供視覺感知

    來源:安森美,謝謝 編輯:感知芯視界 Link 要實(shí)現(xiàn)全自動駕駛汽車,需要整合來自多種傳感器的信息,其中攝像頭的信息可能是最重要的。這些攝像頭必須能夠在各種條件下連續(xù)捕捉最微小的細(xì)節(jié),以確保車輛乘客
    的頭像 發(fā)表于 02-27 09:28 ?463次閱讀

    CMOS圖像傳感器的制造工藝

    根據(jù)圖像傳感器的應(yīng)用和制造工藝,圖像傳感器可分為CCD圖像傳感器和CMOS
    的頭像 發(fā)表于 01-24 09:30 ?2392次閱讀
    CMOS<b class='flag-5'>圖像</b><b class='flag-5'>傳感器</b>的制造工藝

    意法半導(dǎo)體打造全球最大的圖像傳感器

    ST 與 Sphere Studios 合作,制造了首款 18K 傳感器,能夠以 Sphere 顯示所需的尺寸和保真度捕獲圖像。Big Sky 的傳感器現(xiàn)在是世界上最大的商用電影攝像機(jī)
    發(fā)表于 01-16 12:18 ?427次閱讀

    安森美圖像傳感器戰(zhàn)略的核心技術(shù)

    安森美的核心制勝主要推動力,一個是智能感知方面的圖像傳感器技術(shù);在智能感知方面,安森美的圖像傳感器
    發(fā)表于 12-18 10:28 ?515次閱讀
    安森美<b class='flag-5'>圖像</b><b class='flag-5'>傳感器</b>戰(zhàn)略的核心技術(shù)

    什么是CMOS圖像傳感器?CMOS圖像傳感器的基本名詞解釋

    Sensor,作為攝像頭模組最重要的一部分,其總價值占比超過50%,在攝像頭模組及相關(guān)行業(yè),提到“Sensor”這個詞,一般代指圖像傳感器。目前,除了一些特殊領(lǐng)域,CMOS圖像傳感器
    的頭像 發(fā)表于 11-30 16:19 ?5161次閱讀
    什么是CMOS<b class='flag-5'>圖像</b><b class='flag-5'>傳感器</b>?CMOS<b class='flag-5'>圖像</b><b class='flag-5'>傳感器</b>的基本名詞解釋

    車身環(huán)境感知,傳感器要把握哪些趨勢?

    自主式智能汽車ADAS 系統(tǒng)是車輛從被動安全技術(shù)向主動安全技術(shù)的重要變革,其核心是環(huán)境感知系統(tǒng),主要由感知層、決策層和執(zhí)行層組成,本文重點(diǎn)介紹ADAS 系統(tǒng)感知層中攝像頭、毫米波雷達(dá)、
    的頭像 發(fā)表于 11-25 09:58 ?804次閱讀
    車身環(huán)境<b class='flag-5'>感知</b>,<b class='flag-5'>傳感器</b>要把握哪些趨勢?

    傳統(tǒng)基于幀的圖像傳感器輸出和基于事件的視覺傳感器輸出對比

    (EVS)。這兩款專為工業(yè)設(shè)備設(shè)計(jì)的傳感器實(shí)現(xiàn)了業(yè)界最小(相比其它堆疊式基于事件的視覺傳感器)的4.86 μm像素尺寸,并且只有在感知到場景變化時才會進(jìn)行捕捉記錄。 ? 01 事件相機(jī)概述 ? 傳統(tǒng)基于幀的
    的頭像 發(fā)表于 11-16 10:12 ?2489次閱讀
    傳統(tǒng)基于幀的<b class='flag-5'>圖像</b><b class='flag-5'>傳感器</b>輸出和基于事件的視覺<b class='flag-5'>傳感器</b>輸出對比