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如何迎接迎接車載圖像處理挑戰(zhàn)

2022-12-26
來源:與非網(wǎng)

  ADAS自動駕駛的視覺感知競爭正在進入縱深階段,這其中,高像素攝像頭已經(jīng)成為趨勢,而關(guān)乎圖像處理質(zhì)量的ISP已經(jīng)成為競爭高地。

  ISP的存在感越來越強,不只是在手機上,汽車市場的需求也已經(jīng)明確釋放。

  ICV Tank數(shù)據(jù)顯示,2021年全球單車平均配置攝像頭數(shù)量為2.3顆,相比2020年的1.3顆大幅提高;預(yù)計到2026年,全球單車平均配置攝像頭數(shù)量將達3.8顆。全球汽車前裝攝像頭總量將從2021年的1.65億顆增長至2026年的3.7億顆,年復(fù)合增長率達16%。

  早期的車載攝像頭常用于行車記錄、倒車影像、泊車環(huán)視等。隨著車載攝像頭在汽車領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,如今逐步延伸到智能座艙內(nèi)行為識別、ADAS輔助駕駛等。受益于車載攝像頭的快速增長,或者說,受益于汽車智能視覺的旺盛需求,ISP處理器在汽車應(yīng)用中有望持續(xù)增長。

  迎接車載圖像處理挑戰(zhàn)

  ISP(Image Signal Processor),即圖像信號處理器,作為車載攝像頭的重要組成部分,主要作用是對前端圖像傳感器CMOS輸出的信號進行運算處理。借助ISP,車載攝像頭才能看清楚細節(jié)和周圍環(huán)境,從而指導車輛做出下一步?jīng)Q策。也就是說,ISP 所要做到的就是:將“數(shù)字眼睛”的視力提高到“人類眼睛”的水平,使數(shù)字圖像的成像效果盡可能接近人眼看到的實景。

  不過,現(xiàn)實環(huán)境中的圖像處理充滿了挑戰(zhàn),典型挑戰(zhàn)主要存在于以下五大場景中:首先是夜間,低照度環(huán)境下視頻會有大量的噪點,顏色紋理出現(xiàn)失真;其次是強烈明暗反差情況下,比如逆光拍攝,容易導致細節(jié)缺失;第三是環(huán)境快速變化過程中,比如駛出隧道口的時候,曝光要不斷調(diào)整,容易出現(xiàn)盲區(qū)甚至安全隱患;第四是快速移動造成的視頻抖動;第五是惡劣天氣(比如雨、雪、霧)情況下的識別困難和可視距縮短的情況。

  以上都是行車中常有的場景,但是給圖像處理帶來很大挑戰(zhàn)。

  哪些途徑可以解決這些問題?加大圖像傳感器的感面,或是加大鏡頭的充光量,固然可以從一定程度上進行補償,但這也意味著成本的大幅增加。而ISP硬件和AI算法相結(jié)合的方案,可以通過算法進行優(yōu)化,在確保成本的同時提升圖像處理的質(zhì)量。

  獨立還是集成?

  ISP三大派系的角力

  從車載ISP方案當前的設(shè)計來看,主要存在三種路線:獨立ISP、ISP集成于視覺處理器SoC、ISP與車規(guī)級CMOS圖像傳感器集成。

  獨立ISP以富瀚微為代表,該公司方面稱,高分辨率攝像頭是趨勢,獨立ISP的優(yōu)勢在于圖像效果是第一位的,同時可以配接不同的傳感器,方案靈活,能夠滿足用戶的差異化需求。

  第二種方案是ISP被集成到視覺處理器SoC中,以英偉達Orin為例,內(nèi)置ISP每秒可處理64億像素;而特斯拉第一代FSD芯片,ISP每秒僅能處理10億像素。

  國內(nèi)市場還有瑞芯微的車載AI視覺產(chǎn)品的RV1126/RV1109,內(nèi)置安防級ISP和新一代NPU,其安防級ISP內(nèi)置3F-HDR、3DNR、畸變校正(9ms@1080p)和去霧,圖像的優(yōu)化處理及傳輸小于30ms,在強光、逆光、弱光、黑光場景下圖像細膩清晰。

  阿里達摩院也宣布了自研的ISP處理器。據(jù)其路測結(jié)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比業(yè)內(nèi)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。

  ISP集成到SoC中,意味著可以同時處理多個攝像頭數(shù)據(jù),實現(xiàn)成本下降。并且,SoC集成ISP性能的不斷增強,尤其是支持多個攝像頭(高像素)輸入,就意味著無需再為每個攝像頭傳感器提供ISP,從而大幅降低感知硬件的成本。同時,單一ISP可以用于管理不同的傳感器和幀速率,適用于功能的不同場景。

  第三種方案是ISP與車規(guī)級CMOS圖像傳感器集成。例如思特威的片上ISP二合一圖像傳感器,在減小車載SoC中心運算負荷的同時,加快處理速度,強化汽車圖像處理效能。豪威科技與汽車視覺技術(shù)公司Nextchip開發(fā)的聯(lián)合解決方案,為中低端汽車后視鏡攝像頭(RVC)、環(huán)視系統(tǒng)(SVC)和電子后視鏡提供高質(zhì)量圖像。

  內(nèi)置ISP的二合一車規(guī)級CMOS圖像傳感器,具有延時低、擴展兼容性高及可配置能力強等特點。通過結(jié)合圖像傳感器和專用ISP的能力,在中低端方案不增加系統(tǒng)配置的情況下,可以實現(xiàn)高質(zhì)量的圖像,降低設(shè)計復(fù)雜性。并且通過預(yù)先調(diào)參等優(yōu)化設(shè)計,也能夠為后續(xù)設(shè)計節(jié)省調(diào)試時間。

  以上三種方案基本是當前車載ISP的主流方式,不過各有其優(yōu)缺點:集成的優(yōu)勢在于高度集成,布線面積更小,但ISP效果不算頂格;并且圖像傳感器+ISP的方式,隨著高像素、高畫質(zhì)的需求不斷提升,傳感器的尺寸會變大,散熱可能會成為問題;獨立的ISP性能更優(yōu)秀,比如高動態(tài)氛圍多級去噪處理、整體功耗更低等,但是對于下游設(shè)計有一定的技術(shù)門檻,只有足夠豐富的調(diào)優(yōu)經(jīng)驗等,才能充分發(fā)揮其全部能力。

  不同的技術(shù)路線,也催生了商業(yè)模式的創(chuàng)新。例如英偉達方面,就和中科創(chuàng)達進行了Jetson和DRIVE的驅(qū)動開發(fā)和畫質(zhì)調(diào)優(yōu)(ISP Tuning)的合作,目前中科創(chuàng)達擁有英偉達專用實驗室,以及基于DRIVE 和 Jetson 兩大平臺的專業(yè)驅(qū)動、畫質(zhì)調(diào)優(yōu)、畫質(zhì)測試(IQ test)團隊,為其生態(tài)伙伴提供全面系統(tǒng)的技術(shù)培訓和跟蹤式問題解答支持。

  ISP IP的進擊

  車載ISP的增長潛力,IP廠商早在六七年前就已看到。

  2016年,Arm收購了一家成像技術(shù)開發(fā)商Apical,其中一個目標應(yīng)用就是高端車載應(yīng)用領(lǐng)域的ADAS系統(tǒng)。當時,計算機視覺還處于開發(fā)早期階段,專用的圖像計算解決方案顯露出一定的增長潛力。

  收購之后的第二年,Arm發(fā)布了旗下第一款I(lǐng)SP Mali-C71,專門面向ADAS。此后,Arm在該領(lǐng)域不斷投入。今年6月,Arm發(fā)布Mali-C55,這是 Arm 迄今為止面積最小且可配置性最高的 ISP 產(chǎn)品,它可以識別時速 75 英里 (約 120.7 公里) 速度下移動的車輛車牌。Mali-C55 具備8個獨立輸入的多攝像頭功能,可支持高達 8K 的圖像分辨率和 4800 萬像素的最大圖像尺寸,可通過多種功能實現(xiàn)較高的圖像質(zhì)量。同時,Mali-C55 的芯片面積僅為前幾代產(chǎn)品的近一半,并且可提供更強大的功能,大幅減少功耗并延長電池續(xù)航時間,與此同時,還降低了這些設(shè)備的成本。

  本土市場方面,安謀科技于2020年12月推出了自研的首款產(chǎn)品“玲瓏” i3/i5 ISP處理器。根據(jù)前期的市場反饋,“玲瓏”i3/i5 ISP 處理器在寬動態(tài)處理效果和信噪比處理水平方面表現(xiàn)較好。依托數(shù)字寬動態(tài)與融合寬動態(tài)結(jié)合的算法技術(shù),“玲瓏” i3/i5 ISP 處理器達到了像素級的局部寬動態(tài)自適應(yīng)提升,并采用多尺度、多級降噪技術(shù),以支持 2D/3D 自適應(yīng)降噪,達到更好的信噪比表現(xiàn)。

  除了IP廠商,芯片廠商也在加碼自研ISP,目的是進一步提升圖像效果,樹立品牌的差異化特點。比如酷芯微電子,在其AI視覺芯片中就采用了自研的ISP和NPU。其自主研發(fā)的ISP在2D降噪、3D降噪、HDR、去霧、EIS等各方面都進行了優(yōu)化。

  黑芝麻也推出了自研的車規(guī)級圖像處理器NeuralIQ ISP,可支持12路高清相機接入,單芯片每秒可處理15億像素圖像,可以支持多路攝像頭并行實時地處理。

  車載ISP創(chuàng)新方向?

  不論是獨立ISP,還是ISP集成于SoC或ISP+圖像傳感器,每種技術(shù)路線的廠商都在爭奪ISP的制高點。

  有業(yè)內(nèi)人士認為,ISP的增長是確定的,更符合產(chǎn)業(yè)需求和用戶需求的ISP芯片,應(yīng)該具備三大特征:

  從供應(yīng)鏈層面滿足需求,具有應(yīng)對不確定性的彈性,一方面要包含差異化的軟硬件基礎(chǔ),另一方面要更注重本土自研的創(chuàng)新。

  更高的性能。滿足自動駕駛對圖像畫質(zhì)更高精度的需求,比如捕捉非常大的視覺動態(tài)范圍,并且比人眼更精準地識別暗處和明亮的圖像細節(jié),以保證行車及路人的安全。

  更低的功耗。耗電、發(fā)熱等問題可能會影響整體部署成本和用戶體驗,這就要求ISP的創(chuàng)新不能以能效為代價,要更好地滿足實現(xiàn)自動駕駛過程中的現(xiàn)實需要。

  寫在最后

  ADAS及自動駕駛的視覺感知競爭正在進入縱深階段,這其中,高像素攝像頭已經(jīng)成為趨勢,而關(guān)乎圖像處理質(zhì)量的ISP已經(jīng)成為競爭高地。

  由于攝像頭在智能化、分辨率、幀率等方面要求越來越高,智能攝像頭除了包含基本的CPU,更多地使用ISP和ML加速器將成為常態(tài)。性能強大的ISP處理器,將有助于提升自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈的智能化水平。

  基本可以判定的是,低端市場可能會沿用原有架構(gòu)的產(chǎn)品,但專用處理ISP和ML加速器可能會被越來越多地使用,因為要實現(xiàn)高效的系統(tǒng)設(shè)計,為數(shù)據(jù)類型和處理匹配相應(yīng)的 ISP非常重要。

  ISP對于汽車視覺具有重要意義,隨著技術(shù)的演進,一些最新的 ADAS 應(yīng)用,都將對車載圖像處理提出更高要求,一方面是高質(zhì)量的圖像獲取,另一方面是對圖像的快速處理和分析,這就使得越來越多的 ADAS 芯片需要通過ISP對畫面進行多重曝光處理、去噪與合成。而隨著每輛汽車攝像頭數(shù)量的增加以及傳感器融合技術(shù)變得越來越智能,功能強勁的ISP 將會變得越來越重要。



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