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Foresight首次對外展示了QuadSight?這套“最精確的四目視覺系統”

高工智能汽車 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-07-13 15:13 ? 次閱讀

繼上個月以色列公司Foresight Autonomous拿下第一個卡車四目視覺系統(QuadSight?)訂單(一家歐洲車企)后,近日這家公司披露再次拿下一家中國電動汽車廠商的訂單。

Foresight Autonomous于1977年9月在以色列注冊成立,是一家從事設計,開發的視覺技術公司,基于專有的計算機視覺視頻運動檢測和機器學習軟件,實現運輸和安全應用的商業化。他們的技術是基于母公司與以色列軍方十多年的合作。

這家公司研發的ADAS系統基于3D技術、視覺算法人工智能,可以有效實時分析周圍的環境信息。此前有外媒報道,Foresight Autonomou正在與江淮汽車進行系統測試合作。

與其他公司的技術不同,Foresight會在車輛的前后左右四個方向安裝8個攝像頭,每個方位2個,這樣可以為車輛提供更為精確的距離數據,包括同周圍車輛的距離、是否與行人或者非機動車輛過近。同時也能對于周圍的路況進行實時的精確評級,最大程度上降低誤報率。

在今年的美國CES展上,Foresight首次對外展示了QuadSight?這套“最精確的四目視覺系統”,為半自主和自主車輛安全提供障礙物檢測性能。

QuadSight?采用的四攝像頭技術,結合了兩對立體視覺的紅外和可見光攝像頭,該系統設計用于在任何天氣或光線條件下(包括完全昏暗,雨天,霾,霧和眩光),以接近于零的虛假警報達到接近100%的障礙物檢測。

QuadSight?的相關技術指標:

1、全天候天氣光照條件下運行

2、30FPS的動態分辨率

3、100米范圍內小于10%的深度精度,最小識別目標35cm*25cm

4、3D自動校準的柔性基線

5、大于45?的廣角視場

Foresight首席執行官Haim Siboni此前表示:“視覺是保證智能駕駛汽車乘客安全的基礎,而在所有天氣和照明條件下的完美視覺表現顯然是汽車制造商為建立消費者信心所必須實現的突破,以加速自動駕駛汽車的實際應用。”

近年來,立體視覺技術在3D成像、檢測及精確性方面的表現,對于安全可靠的半自主和自主車輛視覺系統成為至關重要的技術選擇之一。

立體視覺相機超越了人類駕駛員實時觀察3D物體的能力,無論物體是大還是小、運動中還是靜止,抑或是從短距離或遠距離來探測。 動態的駕駛環境要求具有一定程度的精確度水平,目前來看也只有立體視覺相機能夠提供。

這條視覺系統的特別之處在于融合了紅外與可見光兩種視覺技術。

擁有完整的視覺和感知功能,特別是在惡劣的光線或天氣條件下能夠看見并識別公路、車輛、路邊設施、障礙,對下一代自動駕駛汽車安全操作至關重要。

每一種攝像頭在某些光線或天氣條件下都有各自的短板和弱項。當紅外與可見光攝像頭融合時,能夠彌補單一攝像頭及傳統可見光雙目攝像頭的不足之處,在動態光照、陽光直射、正面行駛的汽車開大燈、惡劣天氣條件下提供精確的視覺和感知能力。

除了四目視覺系統,這家以色列公司還有兩項產品,分別是雙目視覺系統Eye-On?和V2X解決方案Eye-Net?。

今年6月,Foresight Autonomous宣布,成功完成了Eye-Net?事故預防解決方案的對照試驗。該方案基于V2X蜂窩移動網絡,通過使用智能手機并依靠現有的蜂窩移動網絡實時向行人和車輛提供碰撞警報。

在實驗期間,Foresight在各種情況下測試了Eye-Net?系統,并將其與安裝在十字路口的NoTraffic智能系統進行了整合,進行了包括車輛和/或行人在內的幾種事故的模擬場景。

在所有情況下,使用安裝在手機上的Eye-Net?應用程序的各方都能收到實時警報,以防止發生碰撞。同時,Eye-Net系統與智能交通基礎設施系統進行集成,安裝在十字路口的系統使用智能傳感器識別未聯網駕駛員或行人,然后通過Eye-Net系統將信息傳送給駕駛員,以防止碰撞。

在試驗過程中,信息實時傳輸至現場的控制中心,并在地圖上顯示模擬碰撞發生的位置和時間,以及相關道路使用者的分類。

近年來,以Mobileye為代表的以色列汽車技術初創公司吸引了全球的目光。有數據顯示,以色列交通運輸科技產業至少有550家創業公司。

其中,在立體視覺方面以色列公司是全球最早進行研發的,目前,立體視覺已經渡過技術基礎期,將進入3-5年的快速成長期。

自動駕駛對安全性要求更高,不能漏報,一旦漏報就是一個非常嚴重的交通事故。比如除了車、人等常見的一些障礙物,未來車輛感知系統必須檢測到全類型的障礙物。同時,目前如果搭配現有成熟的單目視覺、毫米波雷達及激光雷達的方案,成本還是很高。

其中,傳統的單目視覺最大瓶頸在于天氣變化,尤其是雨霧及夜晚環境。而立體視覺是一個全類型環境識別,以目前的主流自適應巡航ACC為例,以雙目為代表的立體視覺技術可以減少光照變化帶來的影響。同時,雙目攝像頭是一個天然融合的傳感器,它將深度學習和圖像學習進行有效糅合。

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原文標題:自動駕駛視覺大戰“硝煙四起” | GGAI視角

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