CN111710059A - 一种自动驾驶数据记录仪 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种自动驾驶数据记录仪,包括摄像头、图像传感器、数据记录处理器、图像与机器视觉处理器、内存、高速固态储存介质。所述的图像传感器连接数据记录处理器,所述的摄像头连接图像传感器,进行实时的拍摄,并将拍摄到的原始RAW图像通过图像传感器发送给数据记录处理器。数据记录处理器连接图像与机器视觉处理器、内存和高速固态储存介质;本发明通过在传统机器视觉处理器和图像传感器之间增加记录处理器,可以保证记录图像与用于机器视觉算法的推理的图像完全一致。数据记录处理器处于机器视觉处理器上游,ISP中每一步的开关与处理参数均可以在机器视觉模型与算法中进行精确调试与复现。
Description
技术领域
本发明属于汽车电子仪器及应用技术领域,具体涉及一种自动驾驶数据记录仪。
背景技术
机器视觉和深度学习是自动驾驶的重要技术。由多路摄像头采集的视频数据由图像信号处理器ISP处理后送入机器学习加速器进行目标识别和定位。由于自动驾驶环境复杂多变,机器学习算法需要快速迭代更新。紧急事件所记录的图像可以在模拟环境下验证新开发的算法并增加新数据集。因此,必须保证用于训练的数据与车辆运行时的数据必须完全一致。
传统记录仪为了通过记录isp处理后压缩过的有损视频。虽然这类图像可以提供连续高帧率的视频数据,但高压缩率和处理过的图像已经无法还原原始数据。即使用于鉴图,重新解压缩的结果也与原始无损图像发生区别,无法100%复现现场推理结果。如果在处理器内进行压缩解压缩则会大量增加编码器解码器功耗,增加视觉系统的延迟,重复执行的无损压缩部分。此外,ISP参数对机器学习的影响也无法通过压缩后图像重构。
发明内容
针对现有技术中存在的不足,本发明提供了一种自动驾驶数据记录仪。
一种自动驾驶数据记录仪,包括摄像头、图像传感器、数据记录处理器、图像与机器视觉处理器、内存、高速固态储存介质。
所述的图像传感器连接数据记录处理器,所述的摄像头连接图像传感器,进行实时的拍摄,并将拍摄到的原始RAW图像通过图像传感器发送给数据记录处理器。
所述的数据记录处理器连接图像与机器视觉处理器、内存和高速固态储存介质;所述的数据记录处理器接收到图像传感器发送的原始RAW图像,通过压缩算法对原始RAW图像数据进行处理,当采用无损压缩时,数据记录处理器直接将获得的原始RAW图像数据发送给图像与机器视觉处理器,并通过无损压缩将原始RAW图像数据进行压缩并写入内存中进行缓存;当采用有损压缩时,数据记录处理器将经过有损压缩损耗过后的图像实时发送给图像与机器视觉处理器,将完成全部压缩后的图像数据写入内存中进行缓存;所述的图像与机器视觉处理器进行图像渲染和运算;数据记录处理器并行将压缩后的图像数据写入高速固态储存介质。
进一步的,所述的数据记录处理器可以采用FPGA芯片或ASIC芯片实现。
一种自动驾驶数据记录仪,工作过程如下:
1).在图像采集过程中,摄像头进行数据采集,并通过图像传感器发送原始RAW图像至数据记录处理器;
2).数据记录处理器接收原始RAW图像数据,并通过压缩算法进行压缩;
a.当采用无损压缩时,数据记录处理器直接将获得的原始RAW图像数据发送给图像与机器视觉处理器,并通过无损压缩将原始RAW图像数据进行压缩并写入内存中进行缓存;图像与机器视觉处理器进行图像渲染和运算;
b.当采用有损压缩时,数据记录处理器将经过有损压缩损耗过后的图像实时发送给图像与机器视觉处理器,与此同时数据记录处理器将继续完成损耗过后图像的无损压缩部分,完成全部压缩后的数据写入内存中进行缓存;图像与机器视觉处理器进行图像渲染和运算(以 JPEG压缩为例,有损耗部分为DCT与高频信息丢弃过程,此后的无损过程包括Huffman编码);
3).数据记录处理器并行将压缩后的图像数据写入高速固态储存介质;
4).在调试回放过程中,数据记录处理器从高速固态储存介质中读取压缩后的图像数据至内存;
5).数据记录处理器对内存内压缩后的图像数据进行解压缩;
6).数据记录处理器将解压缩后的图像数据发送至图像与机器视觉处理器模拟图像传感器的拍摄过程;
本发明有益效果如下:
本发明通过在传统机器视觉处理器和图像传感器之间增加数据记录处理器,可以保证记录图像与用于机器视觉算法的推理的图像完全一致。此外,由于数据记录处理器处于机器视觉处理器上游,ISP 中每一步的开关与处理参数均可以在机器视觉模型与算法中进行精确调试与复现。本发明记录仪系统除了可以独立存在于驾驶系统上,还可以以加速卡形式通过PCI-E接口连接于台式机或服务器,用于模型快速调试迭代的现场计算加速。最后,其他算法可以在数据记录处理器上执行,进行额外的数据处理计算。
附图说明
图1为本发明记录仪系统连接示意图。
具体实施方式
以下结合附图与实施例对本发明进行进一步描述。
如图1所示,一种自动驾驶数据记录仪,包括摄像头、图像传感器、数据记录处理器、图像与机器视觉处理器、内存、高速固态储存介质。
所述的图像传感器连接数据记录处理器,所述的摄像头连接图像传感器,进行实时的拍摄,并将拍摄到的原始RAW图像通过图像传感器发送给数据记录处理器。
所述的数据记录处理器连接图像与机器视觉处理器、内存和高速固态储存介质;所述的数据记录处理器接收到图像传感器发送的原始 RAW图像,通过压缩算法对原始RAW图像数据进行处理,当采用无损压缩时,数据记录处理器直接将获得的原始RAW图像数据发送给图像与机器视觉处理器,并通过无损压缩将原始RAW图像数据进行压缩并写入内存中进行缓存;当采用有损压缩时,数据记录处理器将经过有损压缩损毁后的图像实时发送给图像与机器视觉处理器,将有损压缩后的图像数据写入内存中进行缓存;所述的图像与机器视觉处理器进行图像渲染和运算;数据记录处理器并行将压缩后的图像数据写入高速固态储存介质。
进一步的,所述的数据记录处理器可以采用FPGA芯片或ASIC芯片实现。
一种自动驾驶数据记录仪,工作过程如下:
1).在图像采集过程中,摄像头进行数据采集,并通过图像传感器发送原始RAW图像至数据记录处理器;
2).数据记录处理器接收原始RAW图像数据,并通过压缩算法进行压缩;
a.当采用无损压缩时,数据记录处理器直接将获得的原始RAW图像数据发送给图像与机器视觉处理器,并通过无损压缩将原始RAW图像数据进行压缩并写入内存中进行缓存;图像与机器视觉处理器进行图像渲染和运算;
b.当采用有损压缩时,数据记录处理器将经过有损压缩损耗过后的图像实时发送给图像与机器视觉处理器,与此同时数据记录处理器将继续完成损耗过后图像的无损压缩部分,完成全部压缩后的数据写入内存中进行缓存;图像与机器视觉处理器进行图像渲染和运算(以 JPEG压缩为例,有损耗部分为DCT与高频信息丢弃过程,此后的无损过程包括Huffman编码);
3).数据记录处理器并行将压缩后的图像数据写入高速固态储存介质;
4).在调试回放过程中,数据记录处理器从高速固态储存介质中读取压缩后的图像数据至内存;
5).数据记录处理器对内存内压缩后的图像数据进行解压缩;
6).数据记录处理器将解压缩后的图像数据发送至图像与机器视觉处理器模拟图像传感器的拍摄过程。
Claims (3)
1.一种自动驾驶数据记录仪,其特征在于,包括摄像头、图像传感器、数据记录处理器、图像与机器视觉处理器、内存、高速固态储存介质;
所述的图像传感器连接数据记录处理器,所述的摄像头连接图像传感器,进行实时的拍摄,并将拍摄到的原始RAW图像通过图像传感器发送给数据记录处理器;
所述的数据记录处理器连接图像与机器视觉处理器、内存和高速固态储存介质;所述的数据记录处理器接收到图像传感器发送的原始RAW图像,通过压缩算法对原始RAW图像数据进行处理,当采用无损压缩时,数据记录处理器直接将获得的原始RAW图像数据发送给图像与机器视觉处理器,并通过无损压缩将原始RAW图像数据进行压缩并写入内存中进行缓存;当采用有损压缩时,数据记录处理器将经过有损压缩损耗过后的图像实时发送给图像与机器视觉处理器,将完成全部压缩后的图像数据写入内存中进行缓存;所述的图像与机器视觉处理器进行图像渲染和运算;数据记录处理器并行将压缩后的图像数据写入高速固态储存介质。
2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶数据记录仪,其特征在于,进一步的,所述的数据记录处理器可以采用FPGA芯片或ASIC芯片实现。
3.根据权利要求1所述的一种自动驾驶数据记录仪,其特征在于,工作过程如下:
1).在图像采集过程中,摄像头进行数据采集,并通过图像传感器发送原始RAW图像至数据记录处理器;
2).数据记录处理器接收原始RAW图像数据,并通过压缩算法进行压缩;
a.当采用无损压缩时,数据记录处理器直接将获得的原始RAW图像数据发送给图像与机器视觉处理器,并通过无损压缩将原始RAW图像数据进行压缩并写入内存中进行缓存;图像与机器视觉处理器进行图像渲染和运算;
b.当采用有损压缩时,数据记录处理器将经过有损压缩损耗过后的图像实时发送给图像与机器视觉处理器,与此同时数据记录处理器将继续完成损耗过后图像的无损压缩部分,完成全部压缩后的数据写入内存中进行缓存;图像与机器视觉处理器进行图像渲染和运算;
3).数据记录处理器并行将压缩后的图像数据写入高速固态储存介质;
4).在调试回放过程中,数据记录处理器从高速固态储存介质中读取压缩后的图像数据至内存;
5).数据记录处理器对内存内压缩后的图像数据进行解压缩;
6).数据记录处理器将解压缩后的图像数据发送至图像与机器视觉处理器模拟图像传感器的拍摄过程。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090154551A1 (en) * | 2007-12-12 | 2009-06-18 | Samsung Techwin Co., Ltd. | Apparatus for recording/reproducing moving picture, and recording medium thereof |
US20120262578A1 (en) * | 2011-04-18 | 2012-10-18 | Acard Technology Corp. | Vehicular around-view driving monitor and recorder |
CN105551114A (zh) * | 2016-01-29 | 2016-05-04 | 深圳市美好幸福生活安全系统有限公司 | 行车记录仪及应用该行车记录仪的方法 |
US20170359471A1 (en) * | 2016-06-14 | 2017-12-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Imaging apparatus |
US20200043260A1 (en) * | 2017-04-17 | 2020-02-06 | Jvckenwood Corporation | Recording control device, recording apparatus, navigation apparatus, recording method, and non-transitory computer readable medium |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090154551A1 (en) * | 2007-12-12 | 2009-06-18 | Samsung Techwin Co., Ltd. | Apparatus for recording/reproducing moving picture, and recording medium thereof |
US20120262578A1 (en) * | 2011-04-18 | 2012-10-18 | Acard Technology Corp. | Vehicular around-view driving monitor and recorder |
CN105551114A (zh) * | 2016-01-29 | 2016-05-04 | 深圳市美好幸福生活安全系统有限公司 | 行车记录仪及应用该行车记录仪的方法 |
US20170359471A1 (en) * | 2016-06-14 | 2017-12-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Imaging apparatus |
US20200043260A1 (en) * | 2017-04-17 | 2020-02-06 | Jvckenwood Corporation | Recording control device, recording apparatus, navigation apparatus, recording method, and non-transitory computer readable medium |
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