【车讯】双髻鲨创始人伍宽：双髻鲨的双目ADAS之路

9月24日，由本汽车、牛车网、汽车智能、汽车注意杂志共同主办的第7期词汇自沙龙、牛车网第4期汽车智能沙龙“无人驾驶，未来什么时候来”在清华大学旧经管报告厅举行。 国内学术前沿专家、自动驾驶行业创始人、知名投资者和权威分解师对“无人驾驶、未来何时到来”进行了精彩的介绍和讨论。 其中，双目鲨鱼联盟的创始人/cto伍宽发表了题为“双目双目adas之路”的主题演讲，详细介绍了双目技术的定义和优势，会场观众对双目技术有了更深入的理解。

以下是现场演讲复印件的实录。

我们的企业被称为“蜘蛛鲨”。 条纹鲨的优点是头特别宽，眼睛长在两端，可以和特有的立体视觉环顾360度。 这和我们企业在汽车行业做的技术非常相似，因此我们企业、产品和技术的名字被命名为“双髻鲨”。

这是我们的三个创始人，和其他兄弟企业不太一样的是，我们的三个创始人基本上在图像行业没有背景，创立企业后开始进入这个行业。 根据邓小平教授刚才讲座的分类，我们制作的产品是完全的l0级，没有干预的adas辅助驾驶系统。

双目算法与效果

首先介绍双目算法的基本情况。 如果前面有两辆车，我有两台照相机，我就从两个图像看场景。 远处的车在图像中比较近，附近的车在两个图像中只要图像距离远一点，就能区别那两个和你的距离。 这是双眼最基本的原理

随着90年代一点论文的推进，现在有非常量化、噪音不太少的算法。 也就是说，我们照相机的安装不是特别平坦，可以通过简单的操作得到非常平坦的图像。 同时，可以从两个物体在成像中的距离推测出与你的真正距离。 所以双目在原理上非常清楚，而且是工作比较可靠的技术。

汽车行业最早使用双目的是斯巴鲁，1999年推出了第一代产品，现在已经成为第三代产品，年adas系统名列当年世界第一。 据我们所知，现在博世也提供了双目方案，宝马和奔驰等很多高端车也配置了双目技术。

让我们看看大致的效果。 这是我们产品制作的实际效果。 创造梯形车通过的区域，在这里显示障碍物。 这是suv、面包车和公共汽车的实测。

我们更难。 第一辆是脏卡车。 因为那是开放式房屋，这两种车对图像识别、视觉识别有很大的压力。 还有三轮车。 这是中国的特色。 右边是电动汽车。

我们会增加难度。 这里是多个行人，步行者的孩子坐在滑板上。 第二个是护栏，第三个是不规则的障碍，第四个图是绿化带。

我们再增加一点难度。 第一个是北京非常有特色的雾霾时刻，与雾不同，第二个是大雨状态，第三个是没有路灯的时候前面有三轮车，第四个照片是比较逆光的时候。

你会发现双目技术很好。 很多场景看起来很完美。 可以识别故障，也可以显示正确的距离。 非常适合adas行业。 另外，根据产品的优良外观，外观非常重视顾客外观的接受度。 在国内，大家对汽车的室内室要求很高，所以像mobileye这样的大黑盒很丑，不适合宝马的话，进不去，所以颜值很重视。 非常稳定可靠的效果，加上产品的价格，外观也很好，所以在市场上的前景一定很棒。

二、双目adas的挑战

大部分做adas的照相机下面都完全包好了，一直延伸到挡风玻璃，为了避免来自中控台和其他地方的光反射，做adas也紧紧包好了照相机。 因为容易被干扰。 北京车的反射优势还与深圳车的反射优势不同。 因为深圳的太阳光很大，颜色的膜变浓，反射力越来越强。 另外，车越高级反射越激烈。 因为车越高级挡风玻璃越倾斜，立场越大，与司机的视线平行地反射东西。

这是逆光场景，不仅会带来更强的光反射，还会把你本来能认识的车、车的品牌变成车背面乌黑的一面。 这也是照相机的非常大的缺点。 照相机技术正在迅速发展，但现在完全不可能达到人眼的动态范围。 很多企业都有广泛的活动，面对太阳的直射也很无力。

这是另一个案例。 左边的照相机还可以，这些白花是什么？ 这辆车不是没有骨头的雨刷，不能刮干净，虫子和橡胶用雨刷刮的话会出现这些东西，影响双目新闻采集。

这是大雨的情况。 雨滴打在挡风玻璃上时，飞溅的水滴不规则，不能保证左边照相机和右边照相机看到同样的东西，所以这里建议再次使用无骨雨刷。 同样，雾霾的情况下照相机也非常难。 。

刚才我们看到了很多实例，图像完整，天气完整，照相机和双眼可以很好地运动，但在实际应用过程中面对各种挑战，为了克服这些问题我们付出了很大的努力。

三、双目技术优势

这种有眼睛优势的东西在日常生活中很少接触。 我想大家可以从这个角度考虑一下。 为什么好的东西没有普遍使用？

微软的kinect原理是利用双目，只有一个是发射，一个是接收，基于kinect有体感等很多应用。 但是，由于微软到了第二代后不再开放第一代sdk，所以近年来基于kinect的开发越来越少。 遗憾的是，左边是一代，右边是二代，效果完全不同。 一代是用双目原理制造的，二代是用激光制造的，这个问题我作为双目的人感到不自然。 因为其中双眼有可能被激光取代。

大家可以很好地看到一代和二代的区别。 左边图像的右边有一个沉重的黑影。 为什么？ 因为如果一个物体在它前面，则左眼照相机中看到的东西可能看不到右眼照相机。 例如，这支笔放在这里，左眼能看到它的左边，右眼能看到它的右边，右眼不能看到它的左边。 当一个物体无法完成，在右图和左图中发现时，双目测距不成立。 但是关于激光，这个缺陷是不存在的。

随着技术的迅速发展，用双眼形成从远到近的图，这张图看起来非常好，从近到远连续。 但是左图中这个杆只是细的，右边这么大。 双目检查一定会出现这样的黑影。 黑影出现在那里，一点算法补偿，把黑子埋起来，比如用周边的东西埋起来。 严格来说，这样的算法是作弊。 因为实际上没有任何理由。

这是汽车adas行业用双眼制作的效果，如果带来真正的照片看起来不太漂亮。 然后，用一点算法补偿它，大家就会感觉好起来。

双眼是非常优势的技术，其优点和缺点非常明显，从优点来说，第一、双眼是比较廉价的技术，比单眼多一个照相机，照相机现在也比较简单便宜，双照相机拍摄迅速发展后，硬件 其次，它的分辨率越来越高，激光为64线，雷达变少，只有收发的维度照相机不同，至少能更好地描绘出一个图形的轮廓。 第三，配置容易，双眼毕竟照相机设备固定在车上就行了。 不是像雷达和激光那样必须固定在车外，固定在车里会受到挡风玻璃的干扰，但最终还是可以固定在车里。

分辨率上，一家车厂给我讨论了问题。 “为什么向车厂发送测量的毫米波雷达，如果前面的车在运动，那就很好地追踪了。 车停在路上不动会撞到吗？ ”。 这个现象和分辨率有关。 雷达发射波浪回来。 我不能很好地区别路面还是车。 路面和车上有回声。 我的车比如50公里。 我检测到很多东西和我的相对速度是50公里，我认为那是固定的。 如果我查出20公斤的东西，它一定在动。 根据这样的逻辑评价是路面还是车。 特斯拉撞上道路清扫车，撞上停在路上的桑塔纳，可能和这有关。

总结:

总的来说，双眼的缺陷是第一，它容易被干扰，第二，它远距离精度非常低，第三，理论不完全，处理不被打断等问题。 关于毫米波，毫米波雷达多为金属体检，因此一个身体站在前面，无法用毫米波雷达检测。 此时，可以通过双眼的特征检测人。 同时，照相机的立场非常大，我们的照相机是60度或90度，可以看到车侧面的样子。 在单目照相机中，单目照相机识别物体后，双眼有助于明确距离。 识别技术通常需要数据库中的图像本身作为培训，为什么很多产品在中国不能使用呢？ 因为中国有太多奇怪的东西，对于这些奇怪的东西无法识别的东西，双眼可以很好地补充它。

自动驾驶行业的很多企业做了积极的尝试，优点、缺点现在比较清楚，我认为双眼在里面形成一个很好的补充，在价格方面，开发难度方面，可能是性能方面大家可以补充短板的一个好选择。

责任:范赫