1정확한 알고리즘 인식 (코어 값) 을 보장합니다.
차량 시력은 칩에 의한 픽셀 좌표 계산에 의존합니다. 배럴 왜곡, 핀 쿠션 왜곡 및 방사선 왜곡은 프레임에있는 실제 물체를 기하학적으로 스트레칭, 압축 및 왜곡합니다.
- ADAS 전면 시선 렌즈의 경우: 경로선, 교통 표지판, 보행자가 왜곡되면 거리 계산이 잘못되어 ACC 제동 오류가 발생합니다.LKA 차선 출발 오차 및 AEB 잘못된 트리거 또는 실종 트리거;
- BSD 맹점 렌즈의 경우: 뒤쪽 차량의 왜곡은 차선 변경 경고가 거짓되거나 경보가 발생하지 않아 운전 안전에 직접적인 위험을 초래합니다.
낮은 / 제로 왜곡은 객체의 비율이 실제 세계와 일치하도록 보장하므로 인식 알고리즘은 거리, 크기 및 위치를 올바르게 판단 할 수 있습니다.
2. AVM 360 ° 서라운드 뷰 시스템에 대한 스플레이싱 변형을 피합니다
AVM 파노라마 주차 시스템은 4~6개의 생선눈 이미지를 새의 눈 아래쪽으로 볼 수 있습니다.
- 높은 왜곡 렌즈는 명백한 겹치는 매듭, 바닥 표면 왜곡, 통로와 주차 라인이 심각하게 구부러집니다.
- 낮은 왜곡 디자인은 원활한 스플레이싱을 실현합니다. 직선 주차 그리드 라인, 정확한 장애물 윤곽 표시, 운전자가 벽까지 거리를 판단하는 데 도움이 됩니다.기둥과 통로를 올바르게 설치하고, 긁는 것을 피합니다..이것은 대량 생산 승용차에 가장 직관적인 사용자 경험 요구 사항입니다.
3- 객실 안의 DMS/OMS 인식 정확성 향상
운전자 모니터링을 위해: 얼굴 표정, 눈 및 입의 윤곽이 왜곡되어 눈 닫기, 재채기 및 머리 기울기 등에 대한 부정확한 판단을 초래합니다.
OMS 후방 객실 모니터링을 위해: 왜곡된 어린이 몸 모양은 뒤에 남겨진 것을 발견하지 못하는 원인이 될 수 있습니다.
낮은 왜곡은 실제 얼굴과 인체의 윤곽을 회복시켜 인공지능 알고리즘의 인식 속도를 크게 향상시킵니다.
4. ISP 칩에 대한 수정 후 컴퓨팅 압력을 줄여
심각한 왜곡은 호스트 칩에 가중한 소프트웨어 알고리즘 보정이 필요합니다.그리고 프레임 레이트 하락 또는 이미지 지연을 일으킬 수 있습니다.
하드웨어 수준의 낮은 왜곡 광학 디자인은 디지털 수정 작업 부하를 최소화합니다. 카메라 모듈이 더 효율적이고 안정적으로 작동하도록 만듭니다.특히 저전력 조종석 도메인 컨트롤러에 중요한.
5호스트 공장 및 1 차원 표준 액세스 요구 사항을 충족
주요 OEM 업체와 1등 공급업체들은 각 카메라 위치에 대한 명확한 왜곡 지표 기준을 가지고 있습니다.
- ADAS 앞 렌즈: 일반적으로 왜곡 <1% (거의 제로 왜곡)
- AVM 생선 눈 렌즈: 5% 이하의 극저조각을 제어합니다.
- 과도한 왜곡은 공식적인 프로젝트 검토와 샘플 벤치 테스트를 통과 할 수 없으며 프로젝트 접근을 직접 차단합니다.
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6대량 생산에서 일관성 있는 이미지
잘 설계 된 저 왜곡 광 구조 는 팩트 대 팩트 매개 변수 균일성 을 보장 한다. 고객 들 은 서로 다른 팩트 의 왜곡 수정 매개 변수 를 반복적 으로 조정 할 필요 가 없다,엄청난 알고리즘 디버깅 노동 비용을 절감합니다.
