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JVC建伍推出夜间识别车载FIR摄像头

新开发的车载FIR摄像头系统不受阳光、路灯等光源的影响,可进行夜间拍摄和图像识别。可在夜间清晰地记录人眼难以看清的图像、识别出人体和物体,并发出提示,为司机提供安全保障。
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  CINNO Research产业资讯,JVCKENWOOD株式会社(以下简称“JVC建伍”)之前公布称,研发了一款车载FIR摄像头系统,此系统将不受光源有无的影响,可在夜间进行远程拍摄和图像识别。公布称,即使在夜间,也可以记录高能见度的图像,并可以识别出人体和物体等。  

  新开发的车载FIR摄像头系统不受阳光、路灯等光源的影响,可进行夜间拍摄和图像识别。可在夜间清晰地记录人眼难以看清的图像、识别出人体和物体,并发出提示,为司机提供安全保障。

  传感器采用的是法国远红外线传感器厂家—Lynred的Micro Bolometer Sensor(QVGA 320×240 12μm)。还搭载了JVC建伍与法国Lynred合作研发的具有特殊算法的图像修正技术,提高了远红外线图像的画质。

  摄像头部分采用了与住友电气工业合作研发的小型车载镜头单元(Lens Unit),去除了镜头保护窗口,在实现小型化的同时,也确保了镜头的耐撞击性和耐候性。由于摄像头单元尺寸为37×37×39mm,因此可以很容易地安装在空间有限的汽车前部。此外,还进行了超过10万公里的运行实验,确保了在雪地和严寒地区工作的可靠性。

  作为车载FIR摄像头系统最有效的功能,就是可在夜间清晰地识别人像,并向驾驶员提出警示。识别引擎上搭载了自主研发的轻量型算法,从而无需采用价格昂贵的图像识别专用CPU,即可在通用CPU上同时搭载识别系统和摄像头系统,从而简化了ECU系统并降低了成本。

  通过同时研发识别系统和摄像头单元,促进了二者的成功研发,提高了各自的研发水平,达到了100米开外人物的识别水准。识别算法通过切换检测用“词典”,便可进行动物识别,即运用一种算法就可识别人和动物的不同。此识别系统也可应用于车载以外的各种领域,如安保(Security)相关和医疗保健(Heal Care)相关的应用等。

  JVC建伍未来的目标,是将新开发的车载FIR摄像头系统灵活运用于夜间驾驶提醒系统、无人驾驶的车载摄像头。此外,未来JVC建伍还计划向商用车辆、高级监控摄像头等多个领域提案,继续推进新型摄像头解决方案的研发。

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