NI推出智能摄像头测试方案,支持高质量逆ISP
发布日期:2024-12-25 10:18

随着自动驾驶的发展,汽车厂商对摄像头的选择根据车辆的自动化程度有所不同。在高阶自动驾驶中,汽车厂商会选择高阶自动驾驶摄像头,其摄像头部分和ECU部分分置在车辆的不同位置;而其他非高阶自动驾驶中,汽车厂商出于成本考量,会选择摄像头部分和ECU一体化集成的智能摄像头。


图1:高阶自动驾驶摄像头架构(上)与智能摄像头架构(下)


智能摄像头测试


相对于高阶自动驾驶摄像头,智能摄像头有其特殊的测试需求。NI基于PXI平台为智能摄像头推出专门测试方案,高效实现智能摄像头的数据回灌和硬件在环(HIL)测试。目前,NI已能支持包括但不限于基于Mobile eyeQ系列、地平线J系列、TI TDA4VM系列等SoC的智能摄像头测试。除此之外,NI还开发了逆ISP方案,可用于所有Raw类型摄像头的HIL测试。


图2:支持基于Mobile eyeQ系列、地平线J系列、TI TDA4VM系列等SoC的智能摄像头测试


绝大多数智能摄像头由于其一体化的架构,视频数据无需远距离传输,视频数据直接通过MIPI CSI-2接口输入至ECU。因此,在数据回灌或HIL测试时,GMSL或FPD-link链路的视频数据需要被转换为MIPI CSI-2格式,这个转换常常由一块转接板来实现。


图3:智能摄像头测试架构


NI在定制转接板已有丰富经验,可实现视频数据无损转换,根据客户需求定制,从设计到制造仅需四周工期。目前,NI已有GMSL 2.0转MIPI CSI-2成熟产品,且已应用至实际项目中。


图4:GMSL 2.0-MIPI CSI-2转接盒


逆ISP功能


根据输出图像类型的不同,车载摄像头可被分为Raw类型和RGB类型。在针对摄像头的HIL测试中,使用Raw类型摄像头常常会遇到冗余ISP(图像信号处理)的问题。ISP是通过调整拜耳图案、白平衡、色差和光学参数,将Raw类型图像转换为RGB类型图像的过程。


当客户使用RGB类型摄像头时,面对真实行车场景,摄像头输出RGB图像至不含ISP芯片的ECU中,作为ADAS/AD算法的输入;面对HIL测试场景,场景仿真软件输出RGB图像至不含ISP芯片的ECU中,作为ADAS/AD算法的输入。两种场景下,ECU都能接收正常的RGB图像。


图5:RGB类型摄像头ISP过程


但若客户使用Raw类型摄像头时,面对真实行车场景,摄像头输出Raw类型图像至含ISP芯片的ECU中转换为RGB图像,作为ADAS/AD算法的输入;面对HIL测试场景,场景仿真软件生成的RGB图像会直接输入至含ISP芯片的ECU中,本就为RGB类型的图像会在ECU中再次进行一遍冗余ISP,输出过曝的图像作为算法输入。


图6:Raw类型摄像头的冗余ISP


为了应对冗余ISP的情况,NI训练了AI模型,来为场景仿真软件输出的RGB图像做逆ISP处理。这样,处理后生成的Raw图像便可正常输入至含ISP的ECU中。


图7:Raw类型摄像头的正常ISP


这个AI模型是由高质量图像训练所得。部署此模型后,ECU接收的图像和原始图像之间的PSNR可达80dB以上。下图展示了未部署和部署了此模型的效果。


图8:逆ISP实际效果


通过此图可看到,原始图像(左上)和启用逆ISP后ADAS/AD算法接收的图像(右下)已非常接近。


总结


NI推出的针对智能摄像头测试方案和适用所有HIL测试的逆ISP功能都已有多个成功的项目经验,客户都给予了高度评价。

关键词:NI 智能摄像头 测试方案
浏览量:126
来 源:恩艾在您身边
编辑:清风
声明:凡本网注明"  来源:仪商网"的所有作品,版权均属于仪商网,未经本网授权不得转载、摘编使用。
经本网授权使用,并注明"来源:仪商网"。违反上述声明者,本网将追究其相关法律责任。
本网转载并注明自其它来源的作品,归原版权所有人所有。目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点或证实其内容的真实性,不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如有作品的内容、版权以及其它问题的,请在作品发表之日起一周内与本网联系,否则视为放弃相关权利。
本网转载自其它媒体或授权刊载,如有作品内容、版权以及其它问题的,请联系我们。相关合作、投稿、转载授权等事宜,请联系本网。
QQ:2268148259、3050252122。
展开全文