接續前文:立體視覺技術讓車輛擁有「好眼力」(上)  

日本新創公司ITD Lab並非唯一看好立體視覺技術的業者,還有包括汽車安全系統製造商Autoliv、Subaru/Eyesight以及Ambarella (VisLab),也提供立體視覺解決方案。

市場研究機構The Linley Group資深分析師Mike Demler表示,來自歐洲的自動駕駛技術開發商AIMotive曾示範過利用立體攝影機支援高階自動駕駛;技術顧問公司VSI Labs創辦人暨首席顧問Phil Magney則指出,除了前面提到的那些公司:「有少數一線(Tier Ones)汽車電子廠商也仍支援立體視覺技術,就算目前沒有將該技術列在產品清單中,也會提供立體視覺方案的詢價(RFQ)。」

相較於其他立體視覺解決方案,ITD Lab技術長実吉敬二(Keiji Saneyoshi)強調,該公司的優勢在於兩個方面:「我們提供更清晰的物體邊緣(object-edge)偵測,而且我們的處理速度快很多──大概是Subaru EyeSight速度的十倍。」

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CMOS影像感測器拍攝的影像
(來源:ITD Lab)

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ITD Lab競爭對手之立體視覺技術拍攝的影像
(來源:ITD Lab)

上面的第一張圖是以CMOS影像感測器拍攝的影像,第二張圖則是ITD Lab競爭對手的立體視覺技術所擷取的影像;実吉指出,物體之間的邊緣粗糙而且模糊,可能導致某些物體消失在背景中。下方的影像則是由ITD Lab自家立體視覺技術拍攝的,每個物體的邊緣更銳利,強化了可藉由轉向避免碰撞的能力。

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以ITD Lab立體視覺技術拍攝的影像
(來源:ITD Lab)

功能齊全的SoC

而ITD Lab與其他電腦視覺處理器業者的最大差異化所在,是実吉堅持利用FPGA做為視覺加速器,他相信FPGA不只對該公司的立體視覺演算法很理想,也能在未來用以執行CNN或DNN等人工智慧神經網路:「FPGA的平行處理流水線是為深度學習量身打造。」

雖然目前ITD Lab的智慧立體攝影機(Intelligent Stereo Camera)還未提供深度學習功能,但該公司執行長小倉明宏(Akihiro Ogura)表示,他們計劃利用「一款低成本FPGA」添加AI功能。根據ITD Lab代理商Macnica/Fuji Electronics總經理荒井文彥(Sachihiko Asakura)的說法,該公司正準備導入來自第三方業者的深度學習解決方案。

對此VSI Labs的Magney表示:「對ADAS來說,沒有AI功能不會是一個缺陷,因為該類系統主要是決定性應用;不過對更多先進應用(例如自動駕駛)來說,你會需要對AI技術有所著墨,以保持與市場的關聯性。」

ITD Lab的実吉堅信,立體視覺處理是在未進行訓練的情況下偵測一般物體的理想方案;相較之下單眼視覺可能會在遇到未經過訓練的狀況時錯失物體偵測;「舉例來說,Volvo的自動駕駛技術據說在辨識馬路上的袋鼠時遭遇困難,」他表示,袋鼠的跳躍動作會混淆單眼相機的視覺處理。

但The Linley Group的Demler並不贊同,他提出的疑問是:「單眼視覺物體偵測與辨識演算法都已妥善經過證實,ImageNet競賽都是以單眼拍攝影像為辨識內容,這不是很有趣嗎?」他進一步表示:「神經網路推理引擎是分類氣,它們會計算一個物體有經過預先訓練的概率,如我們所知道的,Uber的系統其實有偵測到牽著自行車穿越馬路的女性路人,但軟體當機了。」

對於Uber自駕車在美國發生的撞人致死事故,実吉的疑問是Mobileye視覺處理器有沒有在足夠快的時間內偵測到行人。為了證明今日的ADAS技術性能,Mobileye在來自警方提供之Uber交通事故視訊饋入上執行其軟體;英特爾資深副總裁Amnon Shashua在去年3月的一篇部落格文章中表示:「儘管條件不理想,大多數出現在實際場景中的高動態範圍資料可能丟失,但在發生撞擊大約1秒之前能達成清楚的偵測。」

実吉也有做過一樣的工作,在Uber事故的視訊饋入上執行其軟體;根據他的說法,ITD的智慧立體攝影機能在撞擊發生前2.23秒偵測到穿越馬路的女性行人。如下圖所示,第一欄是單眼視覺處理器擷取的影像在撞擊前1.29秒偵測到物體,第二欄是ITD的立體視覺擷取到的影像,第三欄則是警方提供的事故發生當時監視錄影。

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以不同技術模擬偵測Uber美國的撞人致死事故
(來源:ITD Lab)

ITD Lab準備推出其智慧立體攝影機晶片──儲存一組用以處理視差影像資料之FPGA程式碼的ROM晶片──以及包括光學元件在內的參考設計開發板;該公司表示,至少將有一家Tier One廠商正在評估其技術,而実吉表示該方案的功耗是3瓦。

編譯:Judith Cheng

(參考原文: Subaru EyeSight Father Returns in Stereo Vision,by Junko Yoshida)