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如今，攝像頭已隨處可見，工廠、車輛、公共建筑、街道……其數量還在不斷增多。大部分攝像頭依靠圖像傳感器將場景中的光線轉換為電子圖像，因而推升了對圖像傳感器的需求。但圖像傳感器種類繁多，功能特性各不相同，設計人員需要熟悉不同傳感器的不同功能特性，才能為特定應用選擇合適的攝像頭。
乘用車攝像頭搭載量激增，有些豪華車型甚至配有十幾個攝像頭。汽車制造商需要添加更多傳感器以提升安全性，還需考慮每個攝像頭的經濟成本和占用空間，這為其帶來了挑戰。于是，汽車制造商開始尋找解決方案，希望用一個攝像頭捕獲同時針對人眼視覺和機器視覺優化的圖像。人眼視覺與機器視覺所適用的圖像質量存在區別，需要權衡取舍，因此實施這一方法同樣難度不小。
人眼視覺
人眼視覺系統對像素間亮度強弱差異的感知與機器視覺算法不同。人眼對亮度的感知是非線性的，也就是說，如果所在環境中光子數量增加一倍，眼睛感知到的亮度也只增加了一倍。這需要調整用于人眼視覺的攝像頭圖像以對應其動態范圍，從而將人眼感知的較亮區域和較暗區域的細節充分放大。此外，我們對一般顏色和 LED 光源的閃爍十分敏感（這一問題日益普遍），因此如果攝像頭導致顏色失真，即使圖像清晰且其他方面的質量很高，也會影響人類的視覺體驗。對于后視攝像頭等輔助駕駛的被動安全系統，駕駛員也比機器視覺系統有優勢，因為如果圖像有缺，駕駛員會自動發現，而此時無需依賴攝像頭。雖然這不會引發重大安全事故，但攝像頭喪失用處也會帶來不便，因此，駕駛員不會依賴攝像頭圖像，而是更多地進行主動判斷。
機器視覺
與人眼視覺不同，使用機器視覺的自動化系統會查看圖像中每個像素的數字值，因此其對光子數呈線性反應。與用于人眼視覺的圖像不同，因此必須調整以輸出對應于測量像素值的圖像。此外，機器視覺系統必須經過編程或采用特殊的錯誤檢測硬件才能檢測出圖像缺陷。缺少該硬件的系統可能無法正常工作，且不會告知駕駛員其功能已受損或無法運行。對于像自動緊急制動這樣的主動安全系統，如果出現故障，誤報將導致系統在無碰撞危險時實施制動，而漏報會使系統在發生危險時完全失靈，從而造成嚴重的后果。如果駕駛員使用此類輔助系統，則需要顯示信息來指示其功能不全，但可能無法發出功能受損的警告。部分系統會提醒駕駛員其功能受損或“不可用”，它們通常依賴特殊的硬件功能來檢測傳感器中的錯誤或故障。此類功能須遵循汽車安全完整性等級 (ASIL) 等相關的行業標準，支持 ASIL 的傳感器將具有檢測和報告故障的功能，可提高安全性。以上就是用于機器視覺的傳感器與用于人眼視覺的傳感器需要進行不同配置的兩個原因。
120 度視場傳感器 RYYCy 圖像，經過彩色處理
使用單個攝像頭實現觀察和感知的傳感器解決方案
好消息是，部分傳感器已具備同時適用于人眼和機器視覺的出色功能，且可進行優化并輸出兩路同步數據流，助力工程師設計可同時用于人眼和機器視覺功能的攝像頭系統。這樣一來，汽車制造商只需在車內的特定位置部署一個攝像頭，最大限度地減小占用空間并降低系統成本，獲得可針對兩種工作負載應用優化的圖像。
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