自動駕駛中的傳感器技術21—

自動駕駛攝像頭的圖像評測

攝像頭的性能受到環境光照、天氣條件、運動模糊等因素的影響，因此需要通過多方面的評測來確保其在各種場景下的可靠性。

在自動駕駛領域，圖像質量評估不僅關注圖像的清晰度、分辨率等傳統指標，還需要結合目標檢測和場景理解的需求。例如， OD50（Object Distance at 50% average precision）是一種專門針對自動駕駛目標檢測任務的圖像質量評價標準，它在平均精度（AP）的基礎上引入了目標距離的維度，更適用于自動駕駛的感知測試需求。

此外，檢測質量指數（DQI）是一種結合了細粒度顯著性圖強度和目標檢測算法輸出結果的評估方法，能夠為每個幀提供檢測質量反饋，從而更準確地評估自動駕駛環境中基于攝像頭的系統的檢測質量。

圖像評測方法

靜態測試：主要評估攝像頭的視場角、畸變率、觀測距離等參數。例如，5mm鏡頭擁有較大的視場角，而12mm鏡頭可視距離更遠但盲區較大。隨著鏡頭焦距的增加，畸變率逐漸變小，8mm鏡頭沒有明顯畸變。
動態測試：研究攝像頭在不同車速下的幀率表現，以及在不同光照條件下的成像效果。例如，隨著車速的提高，采集幀率固定時，經過同一目標的圖像采集次數減少；而采集幀率提高時，經過同一目標的圖像采集次數增加。此外，光強越小，相機獲得較好成像效果所需的曝光時間越長，導致相機在光線較暗時容易出現卡頓現象。

以分辨率評測為例，進行詳細說明

攝像頭、相機分辨率測試的流程是：在實驗室環境下，將分辨率測試卡放置在攝像頭測試燈箱上（一般透射式圖像測試卡是放在透射燈箱上的），或者使用圖卡掛架將圖卡掛起來（這種是反射式圖像測試卡，采用的光源一般是立式補光燈）。將攝像頭、相機使用支架架起，然后對準分辨率測試卡，使的兩者在同一水平線上，如果是變焦鏡頭需要調整好焦距，定焦鏡頭需要前后移動支架，在攝像頭或者相機顯示屏上，應當圖卡的有效高度正好充滿畫面（在實際拍攝中會有一定難度，因此也可拍攝稍小或稍大，后續將此時的讀數換算成正確的分辨率數值即可），如此我們即選取好了分辨率測試卡與攝像頭或者相機的位置。

測試卡有效高度充滿畫面時，測試卡的4:3區域也應該正好充滿畫面（如圖）。在取景偏大或偏小的情況下，應盡量使4:3區域中的J1、K1、J2、K2、JD、KD處于畫面中心。測試四角分辨率時，要分別將四角上的十字型測試單元置于畫面角落。實際操作可以將測試卡16:9端線貼在畫面外框，測量這一端上下兩個角的分辨率，再測另一側兩個角的分辨率。

以上的過程是將攝像頭、相機拍攝分辨率測試卡，好在對應的愛色影提供的iQstest攝像頭測試分析軟件上進行數據分析。為什么要使用這種iQstest攝像頭測試分析軟件？主要原因是這種測試軟件能夠加快我們數據分析的速度，而且能夠得到更準確的結果，畢竟使用目視進行觀察的話，結果還是不準確的。

從上述的攝像頭分辨率測試流程中，我們可以知道攝像頭分辨率測試影響因素有：1、分辨率測試卡的版本。雖然ISO 2000分辨率測試卡是一種經典的分辨率測試圖卡，但由于近年攝像頭的分辨率原來越高，ISO 2000分辨率測試卡已經不能夠滿足需求，所以很多的廠家開始使用ISO 2014分辨率測試卡，以求達到更高的分辨率測試。2、鏡頭對焦需要準確。如果攝像頭、相機的對焦不準確，那么拍攝圖像測試卡得到的圖像就會不清晰，進而進行分析時，攝像頭、相機的分辨率會被人為的“降低”。3、盡可能的使用配套的iQstest攝像頭測試分析軟件，肉眼得到的結果相對于軟件分析來說會不準確。4、分辨率圖像測試卡的質量。有的廠家生產的圖像測試卡質量低劣，本身就不清晰，所以不能用不標準的測試卡來測定攝像頭、相機的標準分辨率。5、攝像頭、相機的分辨率是其固定的參數屬性，攝像頭、相機本身的白平衡、色彩平衡等性能也是其屬性，在進行分辨率測試時，相機的曝光時間、白平衡、色彩平滑都不會對其產生影響。如果將人眼比作攝像頭、相機鏡頭時，人眼看分辨率測試圖卡時，圖卡是否是黑白還是彩色，對攝像頭、相機的分辨率都不會有影響，分辨率的高低代表著攝像頭、相機鏡頭在一定的距離上，能否將畫面看的更細的能力，因為攝像頭、相機鏡頭都是硬件，相機本身的曝光時間只會影響到圖像的亮度，而不會影響到圖像的分辨率。

因此，攝像頭分辨率測試影響因素主要有分辨率測試卡的質量、版本、鏡頭是否對焦、是否使用相應的圖像分析軟件進行分析。而相機相機本身的曝光時間、白平衡、色彩平衡性能對分辨率的測試是沒有影響的。

以下為常用的攝像頭性能測試方案

1、攝像頭逆投影解析

逆投影解析主要用于檢查攝像頭的解像能力。如字面意思一樣，將投影機把卡上圖像投影在暗室中的屏幕上，然后調節被測試的鏡頭對準屏幕，使顯示的圖象呈現最清晰的狀態，此時利用人眼觀察顯示圖象的清晰程度，從而可以評價鏡頭的成像質量。雖然肉眼觀察準確度不夠，但也足以對這款攝像頭的性能做出參考，如果被測攝像頭眾多且數據量較大，整體上來說，這種方法也是較為可靠的。