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自從特斯拉將Model 3投入生產(chǎn)以來，時間已經(jīng)過去了近3年，然而該款車內(nèi)面向座艙、位于后視鏡上方的攝像頭一直處于“休眠狀態(tài)”。
近日，特斯拉CEO埃隆·馬斯克透露了Model 3中這款攝像頭的功能，特斯拉在開啟Autopilot自動駕駛系統(tǒng)時可以使用該攝像頭監(jiān)控駕駛員的注意力，同時還能防止乘客在乘坐自動駕駛共享汽車時惡意破壞汽車。
去年，馬斯克還為該攝像頭申請了名為“基于乘客‘身體’空間位置而打造車輛個性化系統(tǒng)及方法”的專利，專利中表明在某些應(yīng)用示例中，用戶可根據(jù)偏好進行初級車載定制化配置，比如調(diào)整駕駛座椅、車輛側(cè)視鏡、音樂偏好、駕駛模式偏好等電動可調(diào)節(jié)部件的相關(guān)設(shè)定值。
攝像頭作為推動汽車發(fā)展的關(guān)鍵傳感器之一，不僅在自動駕駛應(yīng)用中大展身手，還是未來智能化座艙的必備幫手，例如人機交互界面、注意力狀態(tài)監(jiān)控、健康狀態(tài)監(jiān)控等方面，攝像頭應(yīng)用都將占據(jù)一席之地。
相關(guān)ADAS的視覺方案
隨著日常出行對安全性、舒適性要求的提升，自動駕駛的優(yōu)勢與價值不斷顯現(xiàn)，以ADAS（高級駕駛輔助系統(tǒng)）為核心的自動駕駛技術(shù)發(fā)展迎來關(guān)鍵節(jié)點。其中，傳感器中視覺的性能將在下一代迎來飛躍，預(yù)計未來3—5年量產(chǎn)的前視攝像頭中，單目測距達到200米—300米，像素在2Mp到8Mp之間。在成本占據(jù)優(yōu)勢的前提下性能與長距離毫米波雷達差距大幅減小，同時兼具成本和圖像識別等方面的優(yōu)勢，目前，基于純視覺的L4級方案百度Apollo Lite已經(jīng)路測成功，未來視覺傳感器在汽車產(chǎn)業(yè)鏈中的比重將持續(xù)提升。
攝像頭在汽車上的應(yīng)用方案包含前視方案和環(huán)視方案。前視方案目前主要分為單目和雙目攝像頭兩種類型。簡單講，單目攝像頭的測距原理是先通過圖像匹配進行目標識別（各種車型、行人、物體等），識別出物體的具體輪廓，根據(jù)傳感器的尺寸再通過目標在圖像中的像素大小估算目標距離。這就要求在估算距離之前首先對目標進行準確識別，判斷是汽車、人、貨車、SUV還是小轎車。通常單目攝像頭內(nèi)嵌于車內(nèi)后視鏡中，單目測距的算法包括傳統(tǒng)機器學習算法與深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。
準確識別是準確估算距離的第一步。要做到這一點，就需要建立并不斷維護一個龐大的樣本特征數(shù)據(jù)庫。保證這個數(shù)據(jù)庫包含待識別目標的全部特征數(shù)據(jù)。而雙目攝像頭就是利用兩幅圖像的視差直接測量距離，類似于人眼的感知，無需判斷物體的類型。通常雙目攝像頭置于車內(nèi)后視鏡上方的擋風玻璃處。理論上，雙目攝像頭的精度可達毫米級，而且雙目攝像頭計算距離所花費的時間遠低于單目攝像頭。
除了單雙目之外，還有多攝像頭組成的平臺。有的方案中選用長焦和廣角攝像頭于ADAS主攝像頭配合，兼顧周圍環(huán)境與遠處物體探測。
而以目前行業(yè)水準來看，主流方案測距上單目優(yōu)于雙目，遠期來看，優(yōu)于單目方案測距與分辨率掛鉤，攝像頭像素提升對于單目性能有卓越提升效果，雙目產(chǎn)品受限于同步性等因素，難以超越單目。
環(huán)視方案則是通過4—6個廣角攝像頭采集圖像數(shù)據(jù)，拼接后合成360度的全景俯視圖，現(xiàn)階段多用于可視化系統(tǒng)?？梢暬到y(tǒng)提供車身周圍實時的俯視圖像，用全景圖像消除車身周圍的視野盲區(qū)，提供相對方位與距離信息。
不同的方案有不同的用途，比如前視方案普遍用于車體縱向的識別、測距等，如前車碰撞預(yù)警、行人碰撞預(yù)警、緊急制動剎車和自適應(yīng)巡航等。而環(huán)視方案普遍用于自主泊車以及輔助橫向的預(yù)警、控制，包括車道偏離預(yù)警、車道保持功能等。
相關(guān)狀態(tài)監(jiān)測的視覺方案
在駕駛員體驗方面，車內(nèi)攝像頭可用于車內(nèi)的身份識別、檢測駕駛員狀態(tài)、手勢識別等，提高安全性。
駕駛員監(jiān)控（DMS）系統(tǒng)的功能主要針對駕駛員的疲勞、分神、不規(guī)范駕駛等危險情況進行一層或多層預(yù)警，要求在全部工況環(huán)境下工作，包括暗光、夜晚、逆光等環(huán)境，且不能受駕駛員衣著的妨礙。
比如在最近的疫情期間，人們在公共場合自覺佩戴口罩以防止COVID-19的傳播，這向絕大部分人臉識別系統(tǒng)拋出了難題，駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)也不例外。例如，蘋果面部識別和谷歌Pixel 4的面部識別功能可以識別刮掉胡須或戴著太陽鏡的人，但如果用戶佩戴了口罩就無法識別。
而座艙監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)商Eyesight Technologies表示，即使駕駛員佩戴了口罩，其平臺也能檢測到其是否分心或昏昏欲睡。據(jù)悉，Eyesight的解決方案是一系列經(jīng)過訓練的AI算法，可透過太陽鏡、防護眼鏡和口罩監(jiān)控駕駛員。Eyesight的Driver Sense和Fleet Sense售后系統(tǒng)都利用IR（紅外光譜）傳感器進行檢測，能夠在所有照明條件下追蹤駕駛員及其頭部位置、眼睛張開程度、瞳孔擴張、眨眼頻率、注視方向等。
據(jù)報道，一位Eyesight發(fā)言人表示，“傳統(tǒng)上，我們的系統(tǒng)通過追蹤嘴部和面部的某些特征來監(jiān)測駕駛員。但我們已經(jīng)積極地訓練我們的AI和計算機視覺系統(tǒng)，使其即使在駕駛員佩戴口罩的情況下，也能進行監(jiān)測。我們收集了大量駕駛員在不同駕駛場景下佩戴不同口罩的數(shù)據(jù)。”
軟硬件、芯片、算法、Tire 1、OEM等供應(yīng)商構(gòu)成了汽車產(chǎn)業(yè)鏈，在產(chǎn)業(yè)鏈中，跨界融合的趨勢越來越強。包括博世、大陸、電裝在內(nèi)的Tire 1已開始自行研發(fā)算法；算法公司也在朝Tire 1的角色靠攏，存在部分算法廠商跳過Tire 1或是承擔Tire 1的職能直接成為OEM的供應(yīng)商；部分軟件公司進軍造芯領(lǐng)域。
在科技技術(shù)快速發(fā)展的時代，更完美的方案不斷涌現(xiàn)來解決自動駕駛汽車的痛點。近期阿里巴巴宣布達摩院自動駕駛實驗室自主研發(fā)出全新的ISP處理器（Image Signal Processor，即圖像信號處理器），使得車載攝像頭在白天和夜間的圖像識別能力大幅提升。
根據(jù)達摩院自動駕駛實驗室的路測結(jié)果顯示，使用達摩院ISP處理器，車載攝像頭在夜間場景下，圖像物體檢測識別能力相比業(yè)內(nèi)主流處理器有10%以上的大幅度提升，原本模糊不清的標注物也得以清晰識別。
隨著時間的推移，技術(shù)開發(fā)、測試與驗證的不斷深入，自動駕駛功能會從L3級高速巡航、自動泊車等細分場景向全時段全場景自動化逐步完善，從而解放用戶的工作與注意力，兌現(xiàn)更多的可能性。
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摘自戲說 eCar中國微信公眾號
