[發明專利]用于仿真風擋的光學質量的影響的方法

在審

• 申請號: 202180005374.0
• 申請日: 2021-09-28
• 公開（公告）號: CN114868129A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: J-B·勞德羅;Y·卡拉諾斯卡亞;T·塞維林-法比亞尼;N·米萊克
• 申請（專利權）人: 法國圣戈班玻璃廠
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06T5/00;G06V10/764;G06V20/56
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 劉書航;陳嵐

用于仿真風擋的光學質量對數字圖像記錄設備、特別是用于先進或自動駕駛者輔助系統的數字圖像記錄設備的圖像記錄質量的影響的方法。該方法基于所適配的隨機光線追蹤方法和所適配的機器學習方法的組合，以仿真風擋的光學畸變對數字圖像記錄設備的圖像記錄質量的影響。從與這些光學畸變有關的風擋的所測量的光學質量函數執行仿真。

技術領域

本公開涉及一種用于仿真風擋的光學質量對數字圖像記錄設備、特別是用于先進或自動化駕駛者輔助系統的數字圖像記錄設備的圖像記錄質量的影響的方法。

背景技術

先進/自動駕駛者輔助系統（ADAS）幫助駕駛者控制他們的載具改進他們的安全性和外部周圍環境的安全性。ADAS是機載系統，其能夠提供有關道路交通的狀態和/或關于載具的機械和/或電氣設備和組件狀態的實時信息，評估駕駛者的疲勞或分心的狀態，檢測并且預測來自載具的外部環境的可能威脅，或幫助駕駛者執行特定困難機動。

當前ADAS的突出功能是現在強制履行Euro NCAP 5* 要求的功能（例如，自適應巡航控制、車道保持、緊急制動以及更先進的功能（例如，交通標志檢測或防碰撞））。

為了執行這些功能，ADAS集成大量設備和/或傳感器以收集關于駕駛者、載具和/或其環境的數據。具體而言，它們嵌入一個或多個數字圖像記錄設備，以用于實時記錄外部環境的圖像和/或視頻。記錄設備一般安裝在載具內部、風擋后面，風擋進而充當防護屏障。

ADAS取決于期望的功能處理所記錄的圖像。例如，對于夜間駕駛者輔助，紅外攝像機記錄外部環境的視頻，其然后實時顯示在載具的儀表板上。對于自動駕駛或緊急制動，相機記錄圖像和/或視頻，其可以通過計算機視覺方法（例如，物體檢測和分類算法）加以處理，以提取有關數據，有關數據然后饋送到自動控制單元以啟動特定任務。

來自ADAS記錄設備的高質量圖像和/或視頻對于ADAS的優化操作是強制的。作為說明性示例，ADAS可以包括物體檢測和分類算法，其能夠通過所記錄的視頻/圖像的實時處理來實時檢測并且分類載具的周圍環境的物體。由于這些算法可以計算物體相對于汽車位置的位置、距離和/或速度，因此它們可能對所記錄的圖像/視頻的色彩、光強度和光偏差是敏感的，以估計例如碰撞的風險。圖像/視頻中的任何偽影可能引起物體的距離、位置或速度的錯誤檢測和/或分類和/或估計，并可能導致ADAS的缺陷操作和安全故障。

ADAS的光路免于可能使所記錄的圖像或/視頻質量降級的光學畸變于是成為強烈要求。在該范圍內，已經做出并且仍然正作出很多努力以改進風擋的光學質量，因為它們是ADAS光學系統中的關鍵組件并且在其整體性能方面具有關鍵作用。

此外，雖然風擋盡其可能而是高效的，但是自身仍然保持為帶有自己的光學性質和限制的光學系統。于是已經開發用于ADAS的校準工具，其嘗試評估并管理風擋對ADAS所記錄的圖像和/或視頻的影響。

EP 3 293 701 B1描述一種用于ADAS補償來自風擋的光學畸變的校準方法。從比較通過和超出參考風擋的平面棋盤圖案的所記錄的圖像計算光學畸變。僅靜態參數（即，對于給定產品類別的所有風擋認為是相同的參數）加以校正，并且一旦得以校正，就也對于同一類別的所有未測量的風擋得以校正。靜態參數受限于傾斜角、折射率或窗格的厚度。

在該方法中，每個單獨風擋的固有非靜態光學性質完全被忽略，這在長期使用中可能引起低效校準，特別是如果風擋關于光學畸變與參考風擋偏離太多。實際上，同一種類的風擋一般歸因于制造工藝的正常公差而顯示其光學性質的相應分布的一些變化，或者因為它們出自不同的生產線，或者在同一生產線內，因為彎曲工藝的正常公差、爐溫的異質性、在層壓期間的缺陷、涂覆（如果存在）……。

在同一類或種類內，這種光學性質的分布隨著風擋而不同，并且因此，這些光學性質按定義是非靜態的，這意味著它們并非可以對于該類或種類的所有風擋認為是相同的。于此，每個風擋自身必須認為是不同于其他風擋的光學系統，并且其固有光學性質必須不被忽略。