日立在汽车立体摄像头中集成AI 提升摄像头夜间行人探测能力

据外媒报道，日立汽车系统公司表示，已将人工智能技术应用于立体摄像头，该摄像头专为汽车的自动制动功能而设计。该摄像头利用数十万数据作为“教师数据”，实现夜间行人检测。目前，各种竞争对手公司正在开发支持人工智能的传感器，日立汽车系统公司将向铃木汽车公司提供这种新型传感器，以在人工智能传感器的商业化方面占据领先地位。据该公司介绍，其新型传感器的性能明显优于全球竞争对手的产品，能够在夜间检测行人，然后汽车可以自动刹车，这比配备以色列Mobileye主图像处理芯片EyeQ3的车辆的制动性能要好。此前，日立的相机系统都是基于识别物体的规则，这意味着开发人员需要手动设置条件，其他公司的产品也一样。然而，“基于规则”的方法可能会使条件更加复杂，并使其难以支持夜间物体检测功能。这一次，日立利用机器学习技术在大量数据中有效地找到条件。通常，立体相机使用左右两侧的两个相机来拍摄两个图像，然后通过两个图像之间的视差来检测物体和位于车辆前方的物体的形状。然后，使用诸如模式识别之类的方法来确定检测到的物体是否是行人。日立汽车系统的立体摄像头将使用机器学习方法进行图像识别。数十万“教师数据”被存储在新相机的图像处理微型计算机中，并将相机拍摄的图像与“老师数据”进行比较，以确定物体是否是行人。此前，日立公司的立体相机使用普通模式识别方法，该方法使用多个图像进行判断。即使只有行人的下半身被汽车的前灯照亮，或者可以看到行人的整个身体，并且每个身体部位的亮度不同，与传统的模式识别方法相比，这种相机使用了机器学习，将更容易检测到行人。当机器学习技术应用于图像识别处理时，需要处理的数据量会增加。为了解决这个问题，日立汽车系统公司对立体摄像机的微型计算机进行了改造，以提高其性能。以前的立体摄像机使用三台微型计算机进行图像处理、图像识别和车辆控制。日立汽车系统的新型立体摄像头只集成了两台微型计算机用于图像处理和识别。然后，用于图像识别的微型计算机将从单核升级为双核。随着内核数量的增加，这种微型计算机不仅可以采用机器学习技术，还可以提高图像识别的处理速度。此外，日立的汽车系统增加了CMOS传感器的动态检测范围，降低了镜头的F值，并将相机的灵敏度提高了一倍。由于其增加的动态检测范围，该相机可以捕捉明亮和黑暗的物体。随着F值的降低，摄像头更有可能在黑暗中检测到行人。

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