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融合雷視一體機解決方案

來源: 發布時間:2021-09-16

在交通場景中,單一的視覺相機傳感器檢測縱向距離范圍比較近,且容易受到光線、天氣等因素的影響,在霧天、雨天或夜間感知性能比較差。毫米波雷達受光照和天氣的因素影響比較小,具有全天候的工作能力,測距精度比較高,距離也比較遠,但與視覺相比,毫米波雷達對于環境特征信息的識別尚存在一定不足。單一的傳感器無法解決所有問題,多傳感器融合將成為趨勢。與現有的路側感知方案相比,本次發布的“慧海-3”雷視融合一體機將雷達和視覺進行優勢互補、深度融合,具備全天候全天時全息環境感知的能力,同時,一體化的設計具有傳輸延遲低、覆蓋范圍廣、數據精度高、易維護安裝的特點,可以幫助進一步提升城市交通感知能力,解決交通擁堵,交通事故兩大痛點,實現交通信息化、智能化,助力國家十四五自動駕駛和車路協同的出行服務建設。集萃感知的雷視一體機感應準確精度高,有想法的都可以來咨詢!融合雷視一體機解決方案

雷視融合一體機通過內置的ARM+NPU嵌入式處理器實時將視頻和雷達數據進行融合,輸出目標矢量數據。通過集中式的安裝方式,可以在終端服務器/工控機中將多方向的矢量目標數據進行融合,形成路口或路段的全局實時目標數據源,從而為邊緣計算層的決策、控制、交互等提供穩定可靠的數據支撐,在車路協同應用中,也可以獲取RSU通過空口采集到的網聯車輛信息數據,計算出整個道路上交通參與者的信息。RSU能夠獲取邊緣計算單元融合后的所有交通參與者的信息,通過V2X通信方式將整個路口或者路段上的交通參與者信息發送給周圍的智能網聯車輛OBU。融合雷視一體機購買想要購買質量過硬的雷視一體機 ,歡迎咨詢集萃感知了解!

雷視融合一體機將成為路側感知傳感器:現有交通傳感器主要分為兩大類:一類是傳統的傳感器,包括感應線圈、截面雷達和地磁釘等,這些設備可以獲得某一截面或瞬時的車輛所在車道和車速信息。第二類是交通目標傳感器?,F有的交通目標傳感器主要有以下3種:AI攝像頭:能夠檢測交通參與者類型,比如車輛、行人和騎行者;缺點是定位精度不高,且受天氣和光照強度的影響較大。激光雷達:能夠準確檢測出靜止和運動目標的位置、速度以及目標物的尺寸等信息;缺點是對環境敏感度高,有機械轉動部件、壽命和可靠性有影響。交通毫米波雷達:能夠準確地檢測目標的位置、速度等信息并且不受天氣狀態的干擾,覆蓋范圍大,綜合性價比高;缺點是橫向精度較低,且無法精確區分目標類型。

雷達視頻數據級融合技術產品實現了雷達和視頻的數據級融合,支持至多512個目標的位置、速度、種類、時間等信息的實時展示,并支持交通異常事件、車輛特征、多斷面車流、目標分類識別(行人、非機動車、小型車、中型車、大型車等)、車輛軌跡等功能,融合檢測精度≥98%,融合分類精度≥99%。內置神經網絡加速引擎設備內置ARM+NPU架構的低功耗邊緣計算內核,在設備運行過程中,可通過對不同車型、車流、事件的深度學習,持續提升識別精度,對交通場景信息進行更為準確的識別和檢測?!盎酆?3”雷視融合一體機充分融合了目前交通事件相機、微波車檢器等路側感知單元的優勢,集車型、車流、事件等識別能力于一身,將是下一代路側“標配”的全息感知單元。目前,該款產品已在多個智能網聯項目中參與測試和應用。欲了解更多信息,歡迎來官網咨詢~集萃感知供應雷視一體機 ,歡迎您的來電!

與現有的其他路側感知方案相比,基于雷視融合一體機的路側感知方案有以下的功能優點:低延遲傳統的路側感知方案多采用多點傳感器(視頻,雷達)通過網絡匯聚到MEC中,然后利用MEC的GPU進行視頻處理和目標融合。但受限于網絡傳輸和視頻編解碼,視頻目標延遲較大且不可控(RTSP推流延遲普遍在200ms–1s),和雷達目標融合難度較高、精度較差。而采用雷視融合一體機,攝像頭的原始視頻流直接在設備內連入處理器,省去了網絡傳輸和視頻編解碼的過程,將延遲控制在50ms之內?!逗献魇街悄苓\輸系統車用通信系統應用層及應用數據交互標準》等標準中明確要求各場景端到端的延遲不能超過100ms?;诶滓暼诤弦惑w機的路側感知方案可以完全滿足標準要求。集萃感知的雷視一體機感應準確精度高,有想法不要錯過!黃山廣域雷視一體機

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雷視融合一體機將感知融合的算法前移至端側,大幅降低了感知延遲和邊緣側的計算壓力,并利用視頻和雷達各自的優勢,提升了目標的精確度。路側感知系統是車路協同中的系統。基于雷視融合一體機可以廣部署并實現路側感知全覆蓋,滿足車路協同的各類應用場景與定位要求。雷視融合一體機目前已在多個示范區和先導區部署使用。未來,雷視融合一體機將會進一步提升探測精度,并融入更多的交通事件檢測算法,充分支撐路側感知對傳感器和數據的各種需求。融合雷視一體機解決方案

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