为什么Flir公司一直在“鼓吹”替代或者说冗余方案：远红外热成像视觉
激光雷达是现今全球自动驾驶汽车系统的基石。但是它们很容易受到恶劣天气、黑暗、雾、烟、薄雾和太阳光的干扰，这就是为什么flir公司一直在“鼓吹”替代或者说冗余方案：远红外热成像视觉。
在今年的ces展上，flir宣布了用于开发自动驾驶汽车的下一代热成像视觉开发套件adk。ip67级、usb和以太网络的硬件将广角镜头与公司内部的boson相机核心配对，可以从电磁光谱的远红外线部分获取640 x 512分辨率的数据。
flir表示，得益于专有的机器学习算法，adk能够探测200米以外的物体。对于道路上的自动决策，热成像摄像机加上机器学习能力为行人检测提供了最有效的方法，尤其是在混乱的环境或能见度较低的环境中。
除了这款新的adk，flir还发布了一款据称是业界首创的产品：一款带有多个flir adk摄像头的商用测试车方案，这些摄像头可以提供360度的街景。
它配备了热成像增强的自动紧急制动功能——flir表示，这是热成像数据增强无人驾驶汽车鲁棒性的一种演示。
flir成立于1978年，拥有3500多名员工。该公司表示，其50多万个热传感器内置在通用汽车、宝马、奥迪、梅赛德斯-奔驰和大众的驾驶员预警系统中。
去年10月，该公司首次推出了萤火虫(firefly)产品，这是一款基于英特尔movidius myiad 2的摄像头内置物体检测的远红外相机。
去年6月，该公司还发布了一个包含1万张红外光图像的开源数据集，用这个数据集训练的系统可以检测到距离250米远的物体，或者是汽车前大灯照射距离的4倍。
该数据集包含白天和夜间的镜头在雾，烟，霾，太阳眩光，和其他负责环境下的照明条件，对象包括行人、动物、自行车和其他车辆。
其实，从去年开始，全球范围内已经有多家初创公司在涉足红外热成像领域。这些技术的导入，也来自于新车测试评价的项目升级。
欧洲新车评价发布组织（e-ncap）在2018版e-ncap中再次引入了一系列新的测试，包括测试场景新增黑暗和朦胧的照明条件下进行行人检测。
有一家远红外技术方案工程团队对事故发生时的驾驶场景做了一次模拟，在汽车配备了激光雷达等传感器之外再配备了热成像传感器，那么可以早5秒检测到行人（目前的热成像传感器可以检测到250米以上，甚至到400米的距离）。
传统意义上的夜视主要有三种技术路线，微光夜视、红外夜视（又分为近红外、远红外）。微光夜视体积小，价格低，但易受周边环境影响。
而远红外传感器在军事和航空领域已经应用多年，因此它是一种成熟的技术，适合于大规模市场。相比于近红外，远红外摄像头则可以做到车辆在白天或晚上任何条件下可靠地检测、分割和分析行人、动物、物体和道路状况，而不管天气状况如何。
此外，远红外比激光雷达和雷达给出了更多的物体细节，比如阴影对图像的影响最小，温暖的物体在寒冷的环境中表现出很高的对比度，使它们易于辨认等等。
去年10月，一家以色列初创公司adasky宣布推出第一台为无人驾驶汽车设计的远红外（fir）热像仪。adasky承诺，其viper平台到2021年将进入大规模生产。
目前，adasky的热成像仪的性能为30万像素（640x 480像素）、4.3厘米x 2.6厘米的固态远红外传感器（不包含移动部件），以每秒60帧的速度连续工作（目前传统的汽车夜视红外仪每隔几分钟就需要重新校准一次），并且能够以0.05°（热灵敏度），被动地从几百米远的物体收集热信号（其中，行人检测距离在200米左右）。
此外，基于专用图像信号处理器（isp）和专用集成电路（asic）上的计算机视觉算法，热成像仪能够记录和检测动物、行人、骑自行车者和其他危险物体的热特征，并与其他传感器协同工作，以便提供支持恶劣天气条件下的物体检测。
热成像还被用于与传统可见光视觉进行双目融合。
另一家以色列视觉公司foresight，继去年ces展上首次对外展示了quadsight™四目视觉系统”原型产品（两对立体视觉的红外和可见光摄像头），今年ces展上再次亮相。
quadsight™四目视觉系统的目标是在所有天气和光照条件下(包括完全黑暗、雪、雨、雾、沙尘暴和眩目的眩光)，实现近100%的障碍物检测和接近零误报。
自从2000年凯迪拉克·德维尔（cadillac deville）首次大规模配置汽车夜视系统以来，包括宝马、奔驰等一线豪华品牌一直有搭载相关产品技术。
不是新鲜的配置，却有着尴尬的境遇。一是价格高昂，尤其单一配置情况下，过去几年没有很好的adas功能去其配合，更多只是作为驾驶员的一种辅助视觉。更关键的是，供应商寥寥无几。
仅停留在豪华车上的现状可能正在被打破。在接下来的一两年内，我们可以看到它开始进入中端车市场。比如，去年上市的psa旗下高端豪华汽车品牌ds的ds7成为了红外夜视系统首次下探到30万元级别车型。
ds7搭载的红外成像系统又被称为ds night vision功能，安装在前格栅中的红外摄像机能够有效识别前方15米至150米之间超过50厘米高的人和动物，并提示驾驶者。
除了夜视系统本身的成本下降，如何和目前的adas及自动驾驶系统的多传感器进行深度融合，并在基于夜视基础上的深度学习，也是加快规模化市场导入的机会。
更为重要的是，远红外夜视成像仪可能是用于半自动驾驶和全自动驾驶汽车传感器系统的关键部分。其中一个关键的优点是，与传统相机不同，它们不会被直射阳光或前照灯蒙蔽。
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在今年的ces展上，flir宣布了用于开发自动驾驶汽车的下一代热成像视觉开发套件adk。ip67级、usb和以太网络的硬件将广角镜头与公司内部的boson相机核心配对，可以从电磁光谱的远红外线部分获取640 x 512分辨率的数据。
flir表示，得益于专有的机器学习算法，adk能够探测200米以外的物体。对于道路上的自动决策，热成像摄像机加上机器学习能力为行人检测提供了最有效的方法，尤其是在混乱的环境或能见度较低的环境中。
除了这款新的adk，flir还发布了一款据称是业界首创的产品：一款带有多个flir adk摄像头的商用测试车方案，这些摄像头可以提供360度的街景。
它配备了热成像增强的自动紧急制动功能——flir表示，这是热成像数据增强无人驾驶汽车鲁棒性的一种演示。
flir成立于1978年，拥有3500多名员工。该公司表示，其50多万个热传感器内置在通用汽车、宝马、奥迪、梅赛德斯-奔驰和大众的驾驶员预警系统中。
去年10月，该公司首次推出了萤火虫(firefly)产品，这是一款基于英特尔movidius myiad 2的摄像头内置物体检测的远红外相机。
去年6月，该公司还发布了一个包含1万张红外光图像的开源数据集，用这个数据集训练的系统可以检测到距离250米远的物体，或者是汽车前大灯照射距离的4倍。
该数据集包含白天和夜间的镜头在雾，烟，霾，太阳眩光，和其他负责环境下的照明条件，对象包括行人、动物、自行车和其他车辆。
其实，从去年开始，全球范围内已经有多家初创公司在涉足红外热成像领域。这些技术的导入，也来自于新车测试评价的项目升级。
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此外，远红外比激光雷达和雷达给出了更多的物体细节，比如阴影对图像的影响最小，温暖的物体在寒冷的环境中表现出很高的对比度，使它们易于辨认等等。
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除了夜视系统本身的成本下降，如何和目前的adas及自动驾驶系统的多传感器进行深度融合，并在基于夜视基础上的深度学习，也是加快规模化市场导入的机会。
更为重要的是，远红外夜视成像仪可能是用于半自动驾驶和全自动驾驶汽车传感器系统的关键部分。其中一个关键的优点是，与传统相机不同，它们不会被直射阳光或前照灯蒙蔽。
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