手機攝像頭傳感器:iQOO手機怎么選,什么型號性價比高,哪款值得買,一文全梳理!

2021/11/30 02:55 · 傳感器知識資訊 ·  · 手機攝像頭傳感器:iQOO手機怎么選,什么型號性價比高,哪款值得買,一文全梳理!已關閉評論
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手機攝像頭傳感器:iQOO手機怎么選,什么型號性價比高,哪款值得買,一文全梳理!攝影圈中,都有一個共識,再好的手機拍照性能也趕不上相機,尺寸與厚度就是手機最大的限制。手機相機與單反無法對比這是事實,但近年來其拍照水平有了具大的提升,甚至有趕超卡片機的趨勢。再加上手機

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手機攝像頭傳感器:iQOO手機怎么選,什么型號性價比高,哪款值得買,一文全梳理!

攝影圈中,都有一個共識,再好的手機拍照性能也趕不上相機,尺寸與厚度就是手機最大的限制。手機相機與單反無法對比這是事實,但近年來其拍照水平有了具大的提升,甚至有趕超卡片機的趨勢。再加上手機輕薄,隨身攜帶的特點,用于日常拍照場景中越來越多。所以,很多朋友在選擇手機的時候,也往往會考慮手機的攝影素質。
那發展到2021年,目前主流的手機傳感器有哪些,它們的硬件素質排名又是怎樣呢?這里的排行榜不看優化水平,只看傳感器本身的素質,95%客觀參數(夾雜5%主觀因素)。
這里主要看的是的手機后置攝像頭傳感器的排行榜:
一、5000萬索尼IMX700(代表機型 P40 PRO+、華為Mate 40 Pro+等)
IMX 700 的強大,也造就了華為手機拍攝的頂尖性能。 1/1.28大底加上RYYB的陣列比拜爾陣列提升了40%的進光量,無論是白天或是夜拍都帶來具大的優勢。
5000萬三星GN2(代表機型小米11pro、小米11 Ultra)
GN2從硬件素質來說,比索尼IMX700還強大, 1/1.12大底,支持智能 ISO Pro 、Dual Pixel Pro,一發布就是準王者。剛發布的傳感器,還有待優化,看小米能不能駕馭。
二、4800萬索尼IMX789(代表機型一加9pro)
IMX789是1/1.35的16:11的芯片,用到的尺寸是裁切到1/1.43的48M。大底+四合一大像素 + DOL-HDR的優勢特點,目前一加9pro獨占。
三、5000萬三星GN1(代表機型vivox60pro+、魅族18 Pro)
GN1擁有 1/1.33 大底,提升了對焦能力,經過一段時間的調教,已以有不少廠商發揮其強大的硬件性能。
四、4800萬索尼IMX689(代表機型,一加8pro、一加9)
IMX 689 擁有1/1.43大底,支持12 bit raw格式,RGB陣列,支持QPDF對焦,也支持雙原生ISO技術,這款傳感器還是比較優秀的,目前搭載的主要機型是一加8pro、一加9。
五、5000萬索尼IMX766(代表機型OPPO Find X3,OPPO Find X3 Pro)
IMX766,從參數實力來講,素材趕不上IMX 689,但在實際使用中,卻未必會輸,可能在調教上對廠商更加友好。目前IMX766搭載的手機不少,OPPO、一加都有手機使用。
六、1.08億三星S5KHMX(代表機型小米10系列、堅果r2等)
三星S5KHMX:擁有1億800萬像素,1/1.33英寸,0.8μm,Super-PD對焦,配備Smart-ISO技術。硬件素材不錯,不過一億像素要解決成像速度問題,空間占用問題,大還真不一定好。
七、4000萬索尼IMX600y(代表機型華為Mate 30Pro、華為P30Pro等)
八、4000萬索尼IMX600(代表機型榮耀v30pro等)
IMX600 RYYB 是華為手機引領拍攝的法寶,也代表了手機拍攝的發展方向,雖然從硬件上現在排行第九,但從拍攝素質來說依然強大。不過華為產品現在溢價太高,如果不考慮錢可以支持,素質過硬。
九、6400萬索尼IMX686(代表機型realme x7pro、紅米K40Pro、魅族17 Pro)
索尼IMX686感光元件擁有1/1.7英寸的尺寸,在發布之初幾乎是智能手機最大的感光元件了。由于感光元件面積本身夠大,擁有0.8μm的單個像素尺寸,在像素四合一后則為1.6μm,在歷代旗艦手機傳感器之一。
6400萬三星S5KGW1 并列
十、6400萬索尼IMX682(代表機型真我 GTNeo、realme GT)
十一、4800萬索尼IMX586(代表機型OPPO Find X2、OPPO Ace2、realmeX等)
十二、4800萬索尼IMX582(代表機型iQOO Neo5活力版、紅米k40等)
手機傳感器還有很多,不過如果注重拍攝性能,就從前十二上挑選,排名再靠后的基本可以不用考慮了
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手機攝像頭傳感器:從原理到CMOS圖像傳感器玩家,一文讀懂手機攝像頭所有貓膩

首先,科普下手機攝像頭組成和原理!

手機攝像頭由PCB板、鏡頭、固定器和濾色片、DSP(CCD用) 、傳感器等部件組成。

其工作原理為:拍攝景物通過鏡頭,將生成的光學圖像投射到傳感器上,然后光學圖像被轉換成電信號,電信號再經過模數轉換變為數字信號,數字信號經過DSP加工處理,再被送到手機處理器中進行處理,最終轉換成手機屏 幕上能夠看到的圖像。

PCB板就是攝像頭中用到的印刷電路板,分為硬板、軟板、軟硬結合板三種。

鏡頭是將拍攝景物在傳感器上成像的器件,它通常由幾片透鏡組成。從材質上看,攝像頭的鏡頭可分為塑膠透鏡和玻璃透鏡。玻璃透光性以及成像質量都具有較大優勢,但玻璃透鏡成本也高。因此一個攝像頭品質的好壞,與鏡頭也是有一定關系的。

鏡頭有兩個較為重要的參數:光圈和焦距。光圈是安裝在鏡頭上控制通過鏡頭到達傳感器的光線多少的裝置,除了控制通光量,光圈還具有控制景深的功能,光圈越大,景深越小,平時在拍人像時背景朦朧效果就是小景深的一種體現。另外鏡頭的另一重要參數是“焦距”。焦距是從鏡頭的中心點到傳感器平面上所形成的清晰影像之間的距離。根據成像原理,鏡頭的焦距決定了該鏡頭拍攝的物體在傳感器上所形成影像的大小。比如在拍攝同一物體時,焦距越長,就能拍到該物體越大的影像。長焦距類似于望遠鏡。

固定器和濾色片。固定器的作用, 實際上就是來固定鏡頭,另外固定器上還會有一塊濾色片。濾色片也即“分色濾色片”,目前有兩種分色方式,一種是RGB原色分色法,另一種是 CMYK補色分色法。原色CCD的優勢在于畫質銳利,色彩真實,但缺點則是噪聲問題,一般采用原色CCD的數碼相機,ISO感光度多半不會超過400。相對的,補色CCD多了一個Y黃色濾色器,犧牲了部分影像的分辨率,但ISO值一般都可設定在800以上。

DSP又叫數字信號處理芯片。它的功能是通過一系列復雜的數學算法運算,對數字圖像信號進行優化處理,最后把處理后的信號傳到顯示器上。

上面所說的DSP是CCD中會使用。因為在CMOS傳感器的攝像頭中,其DSP芯片已經集成到CMOS中,從外觀上來看,它們就是一個整體。而采用CCD傳感器的攝像頭則分為CCD和DSP兩個獨立部分。

傳感器是攝像頭組成的核心,也是最關鍵的技術,它是一種用來接收通過鏡頭的光線,并且將這些光信號轉換成為電信號的裝置。簡單的理解,我們可以把傳感器看做是傳統相機用的膠片,雖然兩者原理不同,但在相機整體組成結構中有一定相似度。

感光器件面積越大,捕獲的光子越多,感光性能越好,信噪比越低。

常見的攝像頭傳感器主要有兩種,一種是CCD傳感器,一種是CMOS傳感器。兩者區別在于:CCD的優勢在于成像質量好,但是由于制造工藝復雜,只有少數的廠商能夠掌握,所以導致制造成本居高不下,特別是大型CCD,價格非常高昂。在相同分辨率下,CMOS價格比CCD便宜,但是CMOS器件產生的圖像質量相比CCD來說要低一些。

目前市場的手機攝像頭芯片分別有國產的、韓系的和美系的。其中最好的是美系芯片,韓系的芯片價格適中,國產芯片最便宜。這些芯片價格不同,所針對的市場也不同。

近幾年,雙攝像頭已經成為手機主流。今年9月初,發布的iPhone 7 Plus 引入了雙攝像頭設計;華為已經有多款手機使用雙攝像頭,今年已經上市的P9/P9Plus,傳即將發布的華為Mate 9 也搭載了雙攝像頭。

增加一個攝像頭,設計者可以在維持手機輕薄的外形基礎上提升拍照性能。雙攝像頭的設計已經成為智能手機發展的一大趨勢。這樣的設計可以實現諸多拍照體驗,如雙圖像拍攝、光學變焦、圖像暗光增強和3D 拍攝等。雙攝也成為了各大手機品牌強調差異化的一大亮點。

據預測,到2018年雙攝產業鏈市場規模預計超過87.3億元。16-18 年復合增長率將達到達134%。這其中CMOS芯片、鏡頭等模組的產業鏈將會迎來快速發展。

那么,CMOS圖像傳感器玩家有哪些?

一直以來,芯片產品在手機攝像頭行業中都十分搶手。

有分析師指出:“得益于索尼圖像傳感器能提供極高的畫質和先進的功能,并大幅縮小了原有尺寸,幾乎所有廠商都對此趨之若鶩,索尼借機壟斷了中高端手機傳感器市場?!?/p>

諸如蘋果、三星、華為、小米、OPPO、vivo、中興、酷派等終端品牌旗艦機型上無一例外的選用了索尼圖像傳感器,可以說索尼圖像傳感器業務已經涵蓋了全球一線終端品牌。

此外,這一市場的主要玩家還有三星、豪威、海力士以及格科微。從2015年出貨量的角度,第二梯隊玩家還有安森美、松下、意法半導體、臺灣原相、東芝、派視爾、夏普、e2v、奇景光電等。出貨量雖然不高,但單價較高,主打高端路線的品牌還有佳能、AMSCmosis、仙童半導體、埃賽力達、日本濱松以及加拿大品牌Teledyne DALSA。

值得一提的是,目前索尼在業內仍是一枝獨秀,與普通芯片不同,攝像頭圖像傳感器的工藝和技術并非同業者能夠輕易復制的。隨著攝像頭在各大終端品牌中普及,索尼在手機攝像頭芯片高端市場的霸主地位將再次得以鞏固。

與高端市場相比, 低端攝像頭芯片領域的情況就要簡單一些,幾乎全部被國產芯片廠商瓜分,其中格科微可以說一家獨大,市場占有率達約七成。格科微在低端攝像頭芯片市場一直是以低價為利器。產品多以薄利多銷的形式為主,這也使得其迅速占領這一市場。

移動端作為市場的絕對主體,CMOS圖像傳感器份額在六成左右。移動攝像頭未來將會成為多個傳感器的光電子綜合體。

在龐大的手機市場推動下,手機攝像頭行業備受關注。目前全國大約有400余家攝像頭模組廠商,100余家鏡頭廠商,60余家VCM馬達廠商,150余家FPC廠商,以及周邊約2000余家的輔料、各類設備塑膠件、材料等企業。

以下列舉30家中國攝像頭模組生產廠商:

1、舜宇光學科技(集團)有限公司

總部:浙江

主營:綜合光學產品制造商和光學影像系統解決方案提供商,手機鏡頭、車載鏡頭、手機攝像模組等主導產品的全球市占率居行業前列。

2、深圳歐菲光科技股份有限公司

總部:深圳

主營:精密光電薄膜元器件制造,電容式觸摸屏、攝像頭模組、指紋識別模組等。

3、信利光電股份有限公司

總部:香港

主營:電容式觸摸,微型攝像頭模組及集成觸控模組產品研發、制造、銷售。信利攝像模組產品被廣泛應用于手機、平板電腦、MP3、MP4、玩具、汽車、圖像掃描儀、安防監控與醫療設備等。

4、丘鈦科技(集團)有限公司

總部:江蘇昆山

主營:專注于面向中國品牌智能手機及平板電腦制造商的中高端攝像頭模組市場,介于300萬像素及以下至1,600萬像素之間的優質變焦及定焦攝像頭模組。

5、光寶集團

總部:臺灣

主營:最早是由生產發光二極體(LED)起家。零組件:電源管理系統,光電零組件。模組:相機模組,網通產品,DTCasing。系統:可攜式娛樂系統,多功能事務機/打印機,輸入裝置,網路交換機,無線網路基地臺,個人數位助理,可攜式導航系統。

6、東聚電子科技集團

東聚電子科技集團是由臺灣致伸科技股份有限公司于1989年10月在中國內地投資設立。

總部:東莞

主營:攝像頭模組,藍牙通訊裝置,行動裝置配件,無線充電完整解決方案,鍵盤模塊,先進光學復合膜等。

7、群光電子股份有限公司

總部:臺灣

主營:個人電腦攝影機、數位相機、數位影像模組、手機相機模組

8、富士康科技集團

總部:臺灣

主營:計算機、通訊、消費電子等3C產品研發制造。

9、三贏興電子科技有限公司

總部:湖北咸寧

主營:手機內置攝像模組,汽車倒車影像系統,數碼相機,安防、監控類,筆記本內置攝像模組等。

10、深圳市四季春科技有限公司

總部:深圳

主營:手機攝像頭模組、微型揚聲器、受話器、音腔盒ERP系統、OA辦公系統推廣應用和技術支持 。

11、深圳市盛泰光電有限公司

總部:深圳

主營:CCM研發、制造、銷售

12、惠州市桑萊士光電有限公司

總部:惠州

主營:手機攝像頭模組、觸摸屏模組、光學鏡頭、精密部件

13、廣東光陣光電科技有限公司

總部:東莞

主營:鼠標掃描儀、視話通、文檔拍攝儀、手機攝像模組及多領域攝像功能組件

14、深圳市金康光電有限公司

總部:深圳

主營:手機配件、光電組件和數碼電子產品,以手機攝像頭為主打產品。

15、深圳市凱木金科技有限公司

總部:深圳

主營:各種類型攝像模組,數碼產品展示防盜防損安防產品及其它電子類產品OEM。

16、深圳市方德亞科技有限公司

總部:深圳

主營:手機攝像頭和MID攝像頭方案提供商,手機攝像頭、平板電腦、筆記本電腦攝像頭制造商。

17、深圳市日永光電科技有限公司

總部:深圳

主營:攝像頭模組

18、深圳成像通科技有限公司

總部:深圳

主營:攝像頭模組

19、深圳統聚光電有限公司

總部:深圳

主營:CMOS攝像頭模組、半導體封裝和SMT貼片加工研發、制造、銷售。主要提供VGA攝像模組(30萬像素),130萬像素高清模組,200萬攝像模組;COB模組車間,主要提供:300萬像素模組,500萬攝像模組及800萬攝像模組。

20、深圳博立信科技有限公司

總部:深圳

主營:研發與生產CCM數碼攝像頭

21、廣州大凌實業股份有限公司

總部:廣州

主營:主營業務手機內置圖像采集器、汽車電子、醫療電子。手機內置圖像采集器產品包括CSP(30萬元~500萬像素)、WLM(30萬~200萬像素)、COB(500~1400萬)。汽車電子包括全景攝像頭、前視攝像頭、后視攝像頭。醫療電子有一次性內窺鏡。

22、深圳市科特通光電有限公司

總部:深圳

主營:CMOS、CCD為核心的影像產品研發與制造。

23、深圳市億威利電子有限公司

總部:深圳

主營:高像素模組

24、深圳卓銳通電子有限公司

總部:深圳

主營:手機和電腦攝像頭的生產及銷售

25、江蘇正橋影像科技股份有限公司

總部:江蘇南京

主營:致力于研發、生產、銷售手機攝像頭

26、百辰光電股份有限公司

總部:臺灣

主營:筆記本電腦相機模組、行動電話相機模組、網絡攝像機等。

27、昆山凱爾光電科技有限公司

總部:昆山

主營:手機攝像模組,計算機攝像模組,汽車攝像模組,樓宇、安防用攝像模組,玩具攝像模組,觸控屏模組的的設計、生產。

28、沈陽敏像科技有限公司

總部:沈陽

主營:數碼攝像模組及相關視像產品的研發、設計、生產、銷售

29、深圳市康隆光電有限公司

總部:深圳

主營:專業研發和生產高端高清攝像模組,用途廣泛,涉及手機、電腦、數碼相機、汽車、安防等。

30、深圳市華德森電子科技有限公司

總部:深圳

主營:指紋識別,雙攝像頭,固定對焦模組,手動對焦模組,自動對焦模組,光學變焦模組,光學防抖模組

在手機產業鏈中,手機攝像頭行業極其重要。手機攝像頭由PCB板、鏡頭、固定器和濾色片、DSP(CCD用) 、傳感器等部件組成。其中傳感器(常用色是COMS圖像傳感器)是攝像頭組成的核心,也是最關鍵的技術。所以芯片產品在手機攝像頭行業中都十分搶手,國際知名玩家都有自己的布局。各芯片廠家相互競爭,最后誰能給這個領域帶來殺手級產品,就拭目以待了。

聲明:本文內容系作者個人觀點,不代表傳感器專家網觀點或立場。更多觀點,歡迎大家留言評論。

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手機攝像頭傳感器:相機技術--攝像頭傳感器的感光區尺寸規格

攝像頭是ADAS核心傳感器,相比毫米波雷達和激光雷達,最大優勢在于識別(物體是車還是人、標志牌是什么顏色)。汽車行業價格敏感,攝像頭硬件成本相對低廉,因為近幾年計算機視覺發展迅速,從攝像頭角度切入ADAS感知的創業公司數量也非??捎^。

這些創業公司可以統稱為視覺方案提供商。他們掌握核心的視覺傳感器算法,向下游客戶提供車載攝像頭模組,芯片以及軟件算法在內的整套方案。前裝模式下,視覺方案提供商扮演二級供應商的角色,與Tier1配合為OEM定義產品。后裝模式里,除了提供整套設備,也存在售賣算法的模式。

本文中將對視覺ADAS功能、硬件需求、評價標準等進行解析,在《【車云報告】ADAS視覺方案入門盤點(下篇)》內容中將參考Mobileye,對國內11家創業公司的產品進行詳細解讀。

視覺ADAS供應鏈體系

一、視覺ADAS可實現功能?

因為安全記錄、停車等需要,攝像頭在車上的大量應用是行車記錄儀、倒車影像等輔助功能。一般通過安裝在車身各個位置的廣角攝像頭采集影像,經過標定和算法處理,生成影像或拼接形成視圖補充駕駛員視覺盲區,不用涉及整車控制,因此更加注重視頻處理,技術已經成熟并逐漸普及。?

目前在行車輔助功能中,攝像頭可用來單獨實現很多功能,并且按照自動駕駛發展規律逐漸演進。

這些功能更加強調對輸入圖像的處理,從拍攝的視頻流中提取有效目標運動信息做進一步分析,給出預警信息或直接調動控制機構。相比視頻輸出類功能,強調高速下的實時性,這部分技術正處在發展上升期。

二、視覺ADAS軟硬需求

視覺系ADAS產品由軟硬件組成,主要包括攝像頭模組、核心算法芯片以及軟件算法。硬件方面考慮行車環境(震動、高低溫等),大前提是要符合車規級要求。

(一)車載ADAS攝像頭模組

車載ADAS攝像頭模組需要定制化開發。為了適應車輛全天候全天時的需要,一般要滿足在明暗反差過大的場合(進出隧道),很好平衡圖像中過亮或太暗部分(寬動態);對光線比較靈敏(高感光),避免給芯片帶來太大壓力(并不是一昧追逐高像素)。

攝像頭模組是基礎。好比一張底子不錯的照片才有修飾美化的余地,保證拍攝圖像夠用的基礎上,算法才能更好地發揮效力。

另外在參數上,ADAS與行車記錄儀對攝像頭的需求不同。用于行車記錄儀的攝像頭需要看清車頭周圍盡可能多的環境信息(后視鏡位置看向兩個前輪,水平視角約要110度)。ADAS的攝像頭更講究為行車時預留更多判斷時間,需要看得更遠。類似相機鏡頭廣角和長焦,兩項參數不能兼得,ADAS在硬件選取時只能取其平衡。

(二)核心算法芯片

圖像相關算法對計算資源有很高的要求,因此芯片性能講究。如果在算法上疊加深度學習來幫助識別率提升,對硬件性能的要求只增不減,主要考慮的性能指標是運算速度、功耗、以及成本。

目前用于ADAS攝像頭的芯片多數被國外壟斷,主要供應商有瑞薩電子(Renesas Electronics)、意法半導體(ST)、飛思卡爾(Free scale)、亞德諾(ADI)、德州儀器(TI)、恩智浦(NXP)、富士通(Fujitsu)、賽靈思(Xilinx)、英偉達(NVIDIA)等,提供包括ARM、DSP、ASIC、MCU、SOC、FPGA、GPU等芯片方案 。

ARM、DSP、ASIC、MCU、SOC是軟件編程的嵌入式方案,FPGA因為對硬件直接編程,和嵌入式相比處理速度更快。

GPU和FPGA并行處理能力強。圖片這樣的文本,尤其在使用深度學習算法需要多個像素點同時計算,FPGA和GPU會更有優勢。兩類芯片的設計思路類似,都是為了處理大量簡單重復的運算。GPU的性能更強但耗能也更高,FPGA因為編程和優化都是直接在硬件層面進行的,能耗會低很多。

因此在平衡算法和處理速度,尤其是用于前裝并且算法穩定時,FPGA被視為一個熱門方案。FPGA是個好選擇。但同時,FPGA對技術要求也很高。原因在于計算機視覺算法是C語言,FPGA硬件語言是verilog,兩種語言不同,將算法移植到FPGA的人既要有軟件背景,又要有硬件背景。在人才最貴的今天,是筆不小的成本。

現階段可用于傳統計算機視覺算法的車規級芯片有多種選擇,但是適用于傳統算法疊加深度學習算法的低功耗高性能芯片,還沒有真正出現。

(三)算法

ADAS視覺算法的源頭是計算機視覺。

傳統的計算機視覺識別物體大致可以分為圖像輸入、預處理、特征提取、特征分類、匹配、完成識別幾個步驟。?

有兩處尤其依賴專業經驗:第一是特征提取。在識別障礙時可用特征很多,特征設計尤其關鍵。判斷前方障礙物是不是車,參考特征可能是車尾燈,也可能車輛底盤投在地面的陰影等。第二是預處理和后處理,預處理包括對輸入圖像噪聲的平滑、對比度的增強和邊緣檢測等。后處理是指對分類識別結果候選進行再處理。

科研中的計算機視覺算法模型運用到實際環境中,不一定就能表現得很好。因為科研得出的算法會增加諸如天氣、道路復雜情況在內的條件限制,現實世界里除了關注復雜環境的算法表現,還要考慮各種環境下算法的魯棒性(是否穩定)。

算法上比較重要的一個變化是深度學習的滲透。

深度學習讓計算機模擬人類思考的神經網絡,可以自己學習判斷。通過直接向計算機輸入標定后的原始數據,比如挑選一堆異形車圖片,然后丟給計算機讓它自己學習什么是一輛車。這樣就可以免去計算視覺特征提取、預處理等步驟,感知過程可以簡化為輸入圖片-輸出結果兩步。?

業內比較一致的觀點認為,在感知方面,深度學習將會彎道超車傳統視覺算法。目前深度學習的算法模型已經開源,而且算法種類不多,因此有降低門檻大量優秀結果涌現的可能。但是受限于沒有合適的車端平臺,離產品化還有一段距離。?

業內對深度學習在ADAS應用的看法都比較客觀冷靜。不少觀點認為深度學習算法是一個黑箱(Blackbox)算法,類似人感性決策的過程,可以很快輸出一個結果,很難在發生事故后反查原因,因此在使用深度學習時要加入理性決策部分,并且分區塊設計。

也有觀點認為傳統計算機視覺算法比我們想象的“智能”,在不斷尋找車輛圖片共性和差異的過程中,也能檢測出一些異形車輛。并且在疊加深度學習算法后,傳統計算機視覺算法也可以幫助減少深度學習神經網絡的層數,簡化算法。?

可以肯定的是,無論哪種算法,數據都是用來訓練測試的寶貴資源,而且不是單純的越多越好,而是越有效越好(符合實際用車環境并保證多樣化)。

(四)不同攝像頭平臺

單目和雙目?

視覺方案要完成ADAS任務,一般要實現測距(本車與前方障礙物距離)和識別(障礙物是什么)兩項工作。按照車載攝像頭模組的不同,目前主流ADAS攝像頭可以分為單目和雙目兩種技術路線。?

單目攝像頭的算法思路是先識別后測距:首先通過圖像匹配進行識別,然后根據圖像大小和高度進一步估算障礙與本車時間。在識別和估算階段,都需要和建立的樣本數據庫進行比較。想要識別各種車,就要建立車型數據庫,想要識別麋鹿,就要建立麋鹿數據庫。?

雙目攝像頭的算法思路是先測距后識別:首先利用視差直接測量物體與車的距離,原理和人眼類似。兩只眼睛看同一個物體時,會存在視差,也就是分別閉上左右眼睛看物體時,會發現感官上的位移。這種位移大小可以進一步測量出目標物體的遠近。然后在識別階段,雙目仍然要利用單目一樣的特征提取和深度學習等算法,進一步識別障礙物到底是什么。

因為視差越遠越小的緣故,業內有觀點認為,雙目在20米內有明顯的測距優勢,在20米距離外,視差減小測距存在難度,可以用高像素攝像頭和更優秀的算法來提升測距性能,該處是難點也是核心競爭力。

雙目鏡頭間距和測距是兩個此消彼長的參數,鏡頭間距越小,檢測距離越近,鏡頭間距越大,檢測距離越遠??紤]車內美觀和ADAS需要,小尺寸遠距離雙目產品更受歡迎。

因為增加了一個鏡頭,帶來更多運算量,整個攝像頭模組的性能要求和成本都更高了。而且在兩者都有的標定工作上,雙目要比單目更加復雜。?

而且選擇雙目方案切入市場并不能完全繞開單目方案的難點,在第二個階段,你依然要需要一個龐大的數據庫,依然需要打磨算法。

單雙目比較

多攝像頭方案

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。比如Mobileye方案,在下文會介紹。

也有在環視平臺上疊加ADAS功能的情況。例如對于環視做車道偏離預警(LDW),與單目實現該功能比有一定優勢。在大雨天氣或者前方強光源的情況下,前視攝像頭有可能看不清車道線,環視攝像頭斜向下看車道線且可以提供多個角度,基本不會受到地面積水反光的影響,功能可以比前視做得更穩定。但同時也要考慮側向無車燈照射時,攝像頭的夜間表現。

這幾種方案在技術路線上和單目沒有本質差別,更多是基于不同平臺,發揮不同類型攝像頭模組的優勢分配任務,或者提供更多視角來解決一些復雜環境中單目勢單力薄的情況。

三、視覺系ADAS產品測試與評價

目前沒有統一的ADAS測試評價標準。常規的測試一般分為兩個階段:

在算法庫測試,庫中包含了各類工況下收集的行車場景視頻,通過用庫中的場景視頻跑分,測試算法識別率。目前測試庫由各家自采自測,因為采集所用的傳感器不同,不同企業間的測試單看結果沒有可比性。

由德國卡爾斯魯厄理工學院和芝加哥豐田技術研究所聯合創辦的KITTI,是國際上權威性較高的機動車輔助駕駛應用技術評估的算法評測平臺。目前有部分公司在該網站測試算法,結果公開可查。不同公司跑分的用時存在差異,因此在看結果排名時,也不能忽略多個參數比較。

在實車測試階段,將產品DEMO安裝到車上測試,根據漏報、誤報判斷算法可靠性,對發現問題進行反復調試?,F階段高質量的實車測試大多由主機廠和零部件供應商掌握,準確測量需要借助激光雷達等設備,在相互校驗的過程中完成測量,成本略高,檢測周期也略長。

業內人士表示,測試產品能力70-90分的區分更多使用算法庫測試,區別90-95分,甚至是95-98分時,必須進行實車定量測試。而目前ADAS各家拉開差距正是在于將90分提高到99分。想做到這點必須要通過大量的實際道路測試打底,并對算法的準確性和魯棒性不斷打磨。因此從某種程度上來說,經歷過主機廠Tier1嚴苛訓練的方案提供商,產品可靠性更高,前裝經驗會成為下一次合作洽談的資本。

目前企業對外宣稱衡量算法能力的“識別率”指標不能說完全沒有參考價值。前提是談論所謂的識別率要把產品放在不同復雜場景下評估,并且單獨講識別率指標沒有意義,需要把它和其他指標放在一起考量。產品必須確保在不同的路況、天氣、車型,對不同姿態的人、不同的車道線,算法都能穩定工作(魯棒性)。

四、一哥Mobileye

講視覺系ADAS不得不提一家以色列公司Mobileye,1999年成立,2007年推出首款產品,2014年8月1號在紐交所上市。公司主要從事汽車工業的計算機視覺算法和駕駛輔助系統芯片技術的研究。Mobileye的產品覆蓋了全球50個國家,據官方資料顯示,截至2015年底,Mobileye在全球有1000萬的裝載量,到2016年底會有273款車的SOP的合同。?

(一)公司定位

前裝業務中,這家以色列公司作為二級零部件供應商向Tier1提供產品,涉及車輛應用的部分會和主機廠配合。通過一級供應商提供集成、個性化開發以及測試工作。后裝采取代理銷售的方式。

(二)產品功能

目前可用安裝在后視鏡后的單顆彩色攝像頭(非標準RGB Sensor)對目標物進行檢測、識別和分類,同時還會對物體的運動軌跡進行跟蹤、分析,并分析道路狀況。實現功能包括車道檢測、車輛檢測、行人檢測、動物檢測、交通標志識別、紅綠燈識別、燈光控制。?

Mobileye具有自主研發設計的芯片EyeQ系列,由意法半導體公司生產供應?,F在已經量產的芯片型號有EyeQ1、Eye Q2、EyeQ3,EyeQ4正在開發進行中,預計將于2018年推出,其工程樣本有望在2016年第四季度發布。2016年5月Mobileye宣布將與意法聯手合作研發下一代將用于自動駕駛的EyeQ5芯片,2018年開始提供工程樣品。?

目前Mobileye后裝產品的終端售價約為8000元左右,前裝價格會低很多。

Mobileye不同芯片可以實現不同的ADAS功能。其中EYEQ2支持產品級的AEB,EyeQ3是支持full AEB。EyeQ2等級只能做到ASIL-B,EyeQ3可以做到ASIL-D等級。(ASIL,Automotive?Safety?Integration?Level,汽車安全完整性等級,是ISO中的系統危害風險等級指標,從A到D產品的安全等級依次增加。)

?Mobileye EyeQ1-EyeQ3產品地圖?

2007年在沃爾沃上實現了攝像頭+雷達集成防撞預警的功能。(EyeQ1)

2008年在寶馬上實現了單攝像頭車道偏離預警、交通標志識別等功能。(EyeQ1)

2010年在沃爾沃上做到了行人防撞檢測,首個行人檢測AEB。(EyeQ2)

在寶馬、通用、歐寶上,用單攝像頭實現了擁堵情況下車道內跟車行駛。(EyeQ2)

2013年在寶馬和尼桑上用一個攝像頭實現AEB功能(部分)?。(EyeQ2)

利用EYEQ2實現了寶馬量產的基于攝像頭的自適應巡航(ACC)和交通擁堵輔助(Traffic Jam Assistant)。(EyeQ2)

2015年在奧迪上實現了基于攝像頭的全AEB功能。(EyeQ3)

在特斯拉車型上實現了交通等檢測、利用深度神經網路判斷自由空間和路徑規劃。(EyeQ3)?

在Mobileye的過往演講和介紹中,提到了一些前車識別算法上的細節:

從前車識別來看,一般單目有兩種算法來進行預估,一種是THW(Time Headway),一種是TTC(Time to Collision)。THW計算公式中時間t=兩車距離/本車速度;TTC公式中時間t'=輛車距離/兩車相對速度。TTC對于計算要求也更高一些,因為除了本車速度之外,還要實時測算出前車的速度,計算方法是通過兩車之間的距離變化以及本身速度進行估算。

Mobileye將兩種算法用在不同場景。

前向碰撞檢測(FCW)方面采用TTC,尤其是高速行駛前車急剎的情況,可以很明顯發現,TTC的算法更符合實際情況。Mobileye檢測規劃路徑中會遇到的前車后(不僅僅是識別本車道車輛)用圖像的變化快慢來做TTC,以此判斷碰撞可能,采取干預、控制、剎車操控。

目前 Mobileye 的后裝產品 TTC時間設定為 2.7 秒,官方給出的FCW精準度大約在99.99%。前裝方面,對離本車最近的本車道車輛來計算TTC做AEB,AEB一般在1秒上下的區間里起作用。

Mobileye采用THW算法,未來加上控制,可以做到用單個攝像頭做ACC或低速Traffic Jam Assistant。目前市面上這兩個功能都是毫米波雷達來實現,如果用攝像頭完成,可以融合視覺檢測到的車道、靜止障礙物、車輛橫向運動、限速牌,匯總多個信息來做ACC決策,控制會更精準。

Mobileye后裝產品THW時間設置可以從2.5秒到0.1秒。

(三)自動駕駛規劃

關于自動駕駛如何實現,Mobileye一共會涉及三個方面:感知、地圖與駕駛策略。

感知方面,根據Mobileye的規劃,單用攝像頭方案實現自動駕駛功能且不考慮冗余的情況下,需要8個攝像頭來滿足360度全方位感知的需要。2015年Mobileye發布了三路攝像頭做ADAS功能。三個攝像頭分工不同:中間的主攝像頭可以實現大部分功能,檢測距離可以達到150米,檢測到之后跟蹤距離可以達到250米。另有一枚小角度攝像頭探測更遠距離,一枚廣角鏡頭探測更寬視野。

算法上主要實現四項內容,并且對深度學習的要求逐項增加:

1.識別道路上移動/固定的物體;

2.識別出道路分割線以及其他交通標識;

3.在道路上沒有分割線或者分割線不清晰的情況下,分辨出哪些是可以通過的空間,并勾勒出可通過空間與其他部分的隔離線;

4.可駕駛的路徑:在識別出可通過空間之后,找到一條可供于駕駛的路線。

地圖方面是對感知系統的冗余設計,包含Roadbook、高精度定位、可行駛路徑三個方面。Mobileye打算用具備深度學習功能的圖像識別體系制作高精度地圖。數據采集上會與車企合作,用眾包方式獲得和更新數據。?

駕駛策略方面,車企可以通過提供的SDK訪問Mobileye預先訓練的網絡應用層,讓控制單元很快計算并得出可通行的路徑方案。車企在其提供的算法基礎之上,再以自身在車輛控制上的經驗進行優化或者再次開發。這一功能會基于Eye實現。

Mobileye計劃2016年推出半自動汽車技術,準備研發的系統可以讓汽車閱讀交通、街道各類信號,從而與其它車輛保持適當車距。大眾、寶馬和通用購買了2018 年生產的系統,該系統可使車輛在高速上自動行駛。2016年5月Mobileye與兩家保密車企已經達成協議,將在2019年為后者提供全自動駕駛汽車系統。

在2016年7月,Mobileye和寶馬、英特爾共同開發無人駕駛汽車技術。2016年8月宣布和德爾福汽車公司共同開發SAE(美國汽車工程協會)4/5級自動駕駛全套解決方案。

(四)團隊介紹

創始人之一是耶路撒冷希伯來大學計算機科學系教授阿姆農·沙書亞(Amnon Shashua)。Mobileye在美國、德國、日本、西班牙也有分部或研究部門,現在公司員工約600多人,研發人員占比為70%-80%。目前在中國僅有面向后裝的銷售團隊,辦公地點位于上海,沒有研發人員。

(五)投融資

2006年5月,獲得1500美金投資。

2007年10月,高盛投資的1億美金投資。

2013年7月Mobileye向5家獨立的金融投資方出售4億美元股份。投資方包括黑石、Fidelity、Wellinton、恩特租車公司以及中國投資公司賽領國際投資基金。這筆交易對Mobileye的除現金外估值達到15億美元。

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