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??礎(chǔ)I-ISP技術(shù)在車載的應(yīng)用場(chǎng)景

森思泰克 ? 來(lái)源:森思泰克 ? 2025-05-28 09:09 ? 次閱讀
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ISP(Image Signal Processing, 圖像信號(hào)處理器)是連接圖像傳感器與終端呈現(xiàn)的關(guān)鍵樞紐。車載攝像頭的傳統(tǒng) ISP 通過(guò)一系列數(shù)字圖像處理算法(運(yùn)行在PipeLine),對(duì)圖像傳感器輸出的原始信號(hào)進(jìn)行優(yōu)化,處理圖像噪聲、亮度、色彩等要素,實(shí)現(xiàn)攝像頭畫面的校正、色彩還原、圖像增強(qiáng)、3A統(tǒng)計(jì)等基礎(chǔ)處理。但面對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下更完美畫質(zhì)的追求,傳統(tǒng) ISP的技術(shù)瓶頸逐漸顯現(xiàn) — 例如傳統(tǒng)ISP無(wú)法抑制Sensor或者ISP高增益模式下的噪點(diǎn),因此一般其增益會(huì)限制在36dB,最大不超過(guò)42dB,從而會(huì)影響攝像頭的可見(jiàn)性,在低照?qǐng)鼍跋履芤?jiàn)度低,難以在極暗光環(huán)境下實(shí)現(xiàn)清晰成像。

為了解決行業(yè)痛點(diǎn),眾多廠家開(kāi)始探索AI在ISP的應(yīng)用。例如安防行業(yè)先期推出的AI-ISP能夠在NPU上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)處理,NPU核上能夠完成降噪、超分辨率、去霧等深度學(xué)習(xí)算法,深度學(xué)習(xí)處理后接回ISP-PipeLine完成后續(xù)處理。使用這類AI-ISP后,能夠利用其超強(qiáng)的降噪能力,增加增益使用范圍,從而獲得更好的可見(jiàn)性,低照下也能取得極好的能見(jiàn)度,并且可以大幅增加產(chǎn)品的信噪比,對(duì)于非絕對(duì)低照環(huán)境也可以提升畫質(zhì):

但上述AI-ISP由于算法處理鏈路較長(zhǎng)(涉及NPU-DDR-ISP)增加了延時(shí),為了降低延時(shí)更適應(yīng)車載應(yīng)用,??刀ㄖ频能囕dAI-ISP創(chuàng)新地把AI模塊串到ISP-Pipeline中,其深度學(xué)習(xí)算法直接在ISP-Pipeline中運(yùn)行,大幅節(jié)省了處理時(shí)間,可做到時(shí)延小于5ms(約1/10FPS)。

海康定制的車載AI-ISP可以應(yīng)用到車載多類攝像頭產(chǎn)品當(dāng)中,比如環(huán)視攝像頭、OMC攝像頭、流媒體攝像頭等,使得用戶獲得更好的觀感體驗(yàn)。

AI-ISP在車載的應(yīng)用場(chǎng)景

3M環(huán)視攝像頭(低照?qǐng)鼍?

傳統(tǒng)ISP無(wú)法抑制Sensor高增益模式下的噪點(diǎn);車載AI-ISP在顯著提升感光度的同時(shí)精準(zhǔn)抑制噪聲,達(dá)成亮度與畫質(zhì)的雙重躍升。

全彩OMC攝像頭(低照?qǐng)鼍?

傳統(tǒng)OMC Sensor選用RGB-IR方案,由于低照度效果受限需要開(kāi)啟紅外補(bǔ)光,在紅外模式下,使用IR來(lái)感光,不僅失去了色彩信息,且感光分辨率也只有全畫幅的1/4;全彩OMC使用AI-ISP取消了紅外模式,既保證了低照度效果,又保留了色彩信息,并且感光分辨率能夠保留全畫幅提升畫面清晰度。

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原文標(biāo)題:AI技術(shù)在車載的應(yīng)用—AI-ISP點(diǎn)亮黑夜

文章出處:【微信號(hào):WHSTsensor,微信公眾號(hào):森思泰克】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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