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自從特斯拉將Model 3投入生產以來，時間已經過去了近3年，然而該款車內面向座艙、位于后視鏡上方的攝像頭一直處于“休眠狀態”。
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自動駕駛系統時可以使用該攝像頭監控駕駛員的注意力，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及方法”的專利，專利中表明在某些應用示例中，用戶可根據偏好進行初級車載定制化配置，比如調整駕駛座椅、車輛側視鏡、音樂偏好、駕駛模式偏好等電動可調節部件的相關設定值。
攝像頭作為推動汽車發展的關鍵傳感器之一，不僅在自動駕駛應用中大展身手，還是未來智能化座艙的必備幫手，例如人機交互界面、注意力狀態監控、健康狀態監控等方面，攝像頭應用都將占據一席之地。
相關ADAS的視覺方案
隨著日常出行對安全性、舒適性要求的提升，自動駕駛的優勢與價值不斷顯現，以ADAS（高級駕駛輔助系統）為核心的自動駕駛技術發展迎來關鍵節點。其中，傳感器中視覺的性能將在下一代迎來飛躍，預計未來3—5年量產的前視攝像頭中，單目測距達到200米—300米，像素在2Mp到8Mp之間。在成本占據優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勢，目前，基于純視覺的L4級方案百度Apollo Lite已經路測成功，未來視覺傳感器在汽車產業鏈中的比重將持續提升。
攝像頭在汽車上的應用方案包含前視方案和環視方案。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。通常單目攝像頭內嵌于車內后視鏡中，單目測距的算法包括傳統機器學習算法與深度學習中的卷積神經網絡（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據庫。保證這個數據庫包含待識別目標的全部特征數據。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，兼顧周圍環境與遠處物體探測。
而以目前行業水準來看，主流方案測距上單目優于雙目，遠期來看，優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，雙目產品受限于同步性等因素，難以超越單目。
環視方案則是通過4—6個廣角攝像頭采集圖像數據，拼接后合成360度的全景俯視圖，現階段多用于可視化系統?？梢暬到y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，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，如前車碰撞預警、行人碰撞預警、緊急制動剎車和自適應巡航等。而環視方案普遍用于自主泊車以及輔助橫向的預警、控制，包括車道偏離預警、車道保持功能等。
相關狀態監測的視覺方案
在駕駛員體驗方面，車內攝像頭可用于車內的身份識別、檢測駕駛員狀態、手勢識別等，提高安全性。
駕駛員監控（DMS）系統的功能主要針對駕駛員的疲勞、分神、不規范駕駛等危險情況進行一層或多層預警，要求在全部工況環境下工作，包括暗光、夜晚、逆光等環境，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拋出了難題，駕駛員監控系統也不例外。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。
而座艙監控系統開發商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。據悉，Eyesight的解決方案是一系列經過訓練的AI算法，可透過太陽鏡、防護眼鏡和口罩監控駕駛員。Eyesight的Driver Sense和Fleet Sense售后系統都利用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。
據報道，一位Eyesight發言人表示，“傳統上，我們的系統通過追蹤嘴部和面部的某些特征來監測駕駛員。但我們已經積極地訓練我們的AI和計算機視覺系統，使其即使在駕駛員佩戴口罩的情況下，也能進行監測。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據。”
軟硬件、芯片、算法、Tire 1、OEM等供應商構成了汽車產業鏈，在產業鏈中，跨界融合的趨勢越來越強。包括博世、大陸、電裝在內的Tire 1已開始自行研發算法；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的供應商；部分軟件公司進軍造芯領域。
在科技技術快速發展的時代，更完美的方案不斷涌現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。
根據達摩院自動駕駛實驗室的路測結果顯示，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內主流處理器有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，技術開發、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，兌現更多的可能性。
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摘自戲說 eCar中國微信公眾號
