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車載紅外攝像頭模組中的行人檢測硬體加速：提升安全性和效率
创建于04.16
介紹
隨著對先進駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛車輛需求的增加，強大的行人檢測技術的發展也隨之推進。紅外攝像頭模組因其在低光條件下的卓越性能，已成為確保行人安全的關鍵組件。然而，對紅外數據進行實時處理以進行物體識別需要大量的計算資源。本文深入探討了硬體加速技術如何克服性能瓶頸，使得車載紅外行人檢測算法能夠更快且更節能。
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紅外行人檢測中的主要挑戰
有效的行人檢測算法在整合到車輛系統時面臨多重障礙：
- 數據複雜性：紅外影像捕捉熱輻射模式，需要專門的特徵提取（例如，方向梯度直方圖（HOG）、卷積神經網絡（CNN））來區分行人和背景噪聲。
- 實時約束：ADAS系統要求亞毫秒延遲以防止碰撞，這需要高速數據處理。
- 電力效率：過度的電力消耗可能會耗盡車輛電池，特別是在電動車（EV）中。
- 環境變異性：算法必須適應多樣的條件（例如，雨、霧、遮擋、不同大小/姿勢的行人）。
硬體加速解決方案：優化性能和效率
為了解決這些挑戰，以硬體為中心的方法專注於三個核心領域：
1. 專用處理單元
- 圖形處理單元 (GPUs)：平行計算能力加速深度學習模型（例如，YOLOv5、單次檢測多框檢測器 (SSD)）以實現實時 CNN 推斷。NVIDIA 的 DRIVE 平台範例展示了基於 GPU 的 ADAS 加速。
- 場可編程閘陣列 (FPGAs)：可重構架構在加速固定算法（例如，HOG+SVM 管道）方面表現出色。與 CPU 相比，自定義 FPGA 設計可以將延遲減少多達 50%。
- 應用特定集成電路（ASICs）：量身定制的晶片（例如，Mobileye EyeQ）實現最佳的每瓦性能比，平衡速度和能源效率。
2. 演算法-硬體共同設計
- 模型優化：像剪枝、量化和知識蒸餾等技術壓縮CNN模型（例如，減少80%的大小同時保持準確性），使邊緣部署成為可能。
- 混合架構：在 CPU、GPU 和 FPGA 模組之間動態分配工作負載，以最大化資源利用率。例如，CPU 處理控制任務，GPU 加速 CNN 層，FPGA 預處理數據（例如，Gabor 過濾）。
- 數據預處理卸載：專用硬體模組執行紅外圖像增強（降噪、對比度調整）前置處理，減少主處理器負載。
3. 領域特定的訓練和數據增強
- 數據集：使用帶註釋的熱數據（例如，FLIR-ADAS，KAIST多光譜行人）訓練算法可增強穩健性。硬件加速器經過調整，以高效處理這些數據集。
- 合成數據：模擬熱成像（例如，霧化場景、夜間遮擋）填補現實世界數據的空白，改善模型的泛化能力。
真實世界的影響與未來趨勢
硬體加速正在重塑汽車產業的格局：
- OEM整合：特斯拉的全自動駕駛（FSD）系統和BMW的ADAS平台利用GPU+FPGA混合技術來增強行人檢測。
- 汽車級ASIC：像Ambarella和Horizon這樣的公司正在開發針對L3-L4自動駕駛的專用芯片，並優化紅外處理管道。
- 新興技術：神經形態計算和量子啟發架構顯示出數量級性能提升的潛力。
結論
透過將優化的算法與專用硬體協同作用，車載紅外攝像頭模組可以實現實時行人檢測，並且能夠以最小的功耗運行。隨著ADAS和自動駕駛的發展，硬體加速將在確保各種照明條件下的安全性方面保持關鍵作用，為未來的車輛無縫保護行人鋪平道路。
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