汽车图像传感器在行车安全等方面的应用
安森美半导体 汽车图像传感有着广泛的应用领域，具有卓越性能和先进的图像处理能力的图像传感器在提高行车安全的同时还提升用户驾乘体验，成为近年来汽车领域的炙手可热的技术。
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自动驾驶汽车发展迅速，但是相比真正的驾驶员，像识别人行横道和交通信号灯，这些简单的任务却无法完成，为了解决这个问题，巴塞罗那的计算机处理中心开发了一项解决方案，通过数字化模拟一座虚拟城市，模拟自动驾驶汽车在遇到各种障碍和车况，包括在雨天和暴风雨条件下的处理办法。 即便埃隆马斯克如何吹嘘他的特斯拉无人驾驶车的安全性能，要让人们对无人车彻底放心，还有一段时间要走，为了对车子进行科学的安全测试，这个网络系统旨在打造一个虚拟世界来帮助无人车的识别工作，包括汽车，行人，路标等物体。无人车的摄像头经过识别，车况分析后将会决定是否转向，刹车，或发出车道变更信号，这套系统会收集包括高速路等普遍路况的大量数据，以便于自动驾驶汽车的分析处理，但是对于一些“死角区域”，像意外车祸，救护车和工程车等这些特殊情况，在数据收集方面还有一些困难。
除此之外，麻烦的地方在于这套模拟系统需要添加大量的街区，道路等备注，而这些文字和图片备注只能通过手动添加，从而加大了不少的工作量，比如特斯拉的自动巡航系统中，就有超过600名开发人员参与了备注图片和添加工作，很明显，这个项目庞大且繁杂。 而这个问题现在得到了很好解决，German Ros和他的团队在成功的将图片备注自动的添加到虚拟驾校AIS上，通过最流行的Unity引擎，研究人员们不仅开发了一座有建筑物，人行道，自行车手和停靠巴士等的模拟城市，同时也添加了包括雨雪，季节变化等因素所在的模拟空间，为自动汽车的摄像头选择特定的方向定位，让汽车漫游在虚拟世界，甚至通过汽车视角拍摄照片和视频，模拟器软件能够精确的识别摄像头视角捕捉到的清晰影像，然后系统能够生成大量的真实备注图，这些图片会填充到数据中心，模拟自动汽车的运行过程，帮助自动驾驶汽车的软件系统识别障碍物体。
Ros表示：“人工智能在识别行人和车辆等物体方面越来越强，但是在人行道和交通信号灯方面的识别中还比较欠缺，目前我们还不打算将其用于商业用途，距离正式开发使用还有一段时间。” |
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