ADAS方案設計成功關鍵：圖像處理技術
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不管是谷歌激進地直接開發無人駕駛汽車，還是傳統汽車制造商們增量漸進式地使汽車駕駛更加智能化，他們的目標都是為了幫助減少交通事故、降低交通擁堵浪費的時間和能源。的確，有數據顯示，在各類道路交通事故中，人為失誤的原因占到77%至90%。
隨著各國政府和民眾安全性意識及相關法規標準的推進，各種ADAS應用及傳感平臺的配備也已經從高端汽車向中端甚至入門級汽車車型中滲透。據IHS isuppli公司的汽車研究專題報告，2012年自適應巡航控制系統（ACC）、車道偏離警告（LDW）和側面物體探測（SOD）等三大ADAS技術的營業收入合計將達到26.9億美元，增長高達63%。
圖1：ADAS在駕駛警示/輔助中的應用
作為全球領先的汽車電子半導體供應商Renesas（瑞薩）在國內最大的代理商之一，世強已聯合第三方合作伙伴推出了基于瑞薩最新圖像處理器SH7766的高級汽車環視輔助駕駛系統方案，受到很多客戶關注。“客戶對此方案評價很高，相比競爭產品方案，瑞薩走的是‘高而不貴’路線，其產品的突出優勢在于圖像處理能力是通過硬核引擎實現，處理速度較DSP方式（軟件算法）會更快，性能也會有明顯提升。”Tony指出。
圖像處理優勢是駕駛警示/輔助ADAS的成功關鍵
ADAS應用一般分為兩個層次：其一為視覺輔助系統，包含倒車顯影功能等；第二中為駕駛警示/輔助系統，涵蓋車道偏移系統等。對于前者，視覺輔助系統圖像處理器僅須具備影像校正和顯示功能，而對于駕駛警示/輔助系統則要能進行影像辨識，技術難度更高一個級別。
對于中高端的駕駛警示/輔助ADAS系統，顯示應用的價值日益突出，可幫助駕駛員在停車時用于監視車輛周邊環境，特別是后視監視器和俯視系統正日漸普及，此外，影像辨識系統也趨向多樣化，除了車道辨識功能之外，還包括同時辨識多個對象，例如信號燈與標示、行人及汽車等，因此對影像辨識引擎的要求也越來越高，必須能夠同時執行多項處理作業。而如果要處理不同的辨識算法，以識別各種具有不同形狀與方向的對象，例如行人，就需要采用結合CPU與專業IP的有效架構。
Tony分析道，盡管目前幾家國際領先半導體廠商都在推廣相應的圖像處理芯片方案，但在汽車電子領域深耕多年的瑞薩有其獨特的優勢，特別是在圖像處理的性能和實時性方面，如世強正在中國市場幫助大力推廣的圖像識別SoC SH7766，就集成了支持視點轉換引擎和動態范圍控制等全新視圖功能的硬件引擎，相比DSP和軟件算法方式就更有優勢了。
圖2：支持4路攝像頭、高性能圖像識別引擎集成DRC和IMR等是SH7766的亮點特性
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