近日，车凌科技应邀出席第三届ATC智能座舱及智能内饰技术周，车凌科技资深算法专家方佳以《智慧车眼：视觉技术的创新与进步》为题，与行业专家及生态伙伴围绕在车身视觉硬件的创新下，如何通过算法技术不断提升车辆实时安全进行展开。

以下为演讲实录。

随着全球汽车市场持续增长以及消费者对更高驾驶安全性和舒适性需求的日益提升，车辆的硬件环境也在不断地升级和完善，这为我们提供了足够的平台和空间，去提供更多有关安全和体验的产品。我们的哨兵产品就是基于将硬件的性价比发挥到最大而创新出来的。

车凌哨兵模式可以通过算法，针对物距感、白平衡、光晕、屏闪烁等影响用户体验的问题进行技术性的优化。而这次，我将围绕车凌哨兵在图像光线自适应技术上的创新进行解读。车凌哨兵模式的光线自适应技术主要集中在图像处理，我们通过算法的创新，在自动检测、图像亮度调整和对比度调整上进行了优化，以适应在不同光线工况下的场景应用，保证了在各种光照条件下图像的质量和可见性。

关键技术

1. 直方图均衡化：通过调整图像的亮度分布，增强图像的对比度。
   

2. 自适应直方图均衡化（CLAHE）：在局部区域内执行直方图均衡化，防止过度增强。
   

3. 亮度和对比度调整：根据平均亮度和对比度自动调整图像的参数

结合光线条件及场景环境，我们的自动检测图像算法技术，可以通过实时检测图像或视频流的光线条件，去判断算法是否需要介入，并进行纠正处理如亮度调整、对比度增强等，从而实现复杂光环境下的真实环境可见性。

此外，我们通过全景环视系统中的共享摄像头，利用鸟瞰图感知（Bird's Eye View, BEV）方法，实现了跨摄像头追踪。主要有以下两大优势：

1-直观性：采用从上至下的视角，能够有效克服二维感知任务中常见的遮挡和尺度问题。

2-可融合性：在BEV空间中，可以统一表征跨摄像头图像特征，从而促进多方位数据的融合。

四路摄像头融合生成鸟瞰图

如图所示，我们通过融合四路摄像头生成鸟瞰图，能够准确地在四路摄像头中凸显人物位置坐标，从而实现跨摄像头的精准追踪。总体来说，我们利用鸟瞰图感知技术不仅可以实现跨设摄像头追踪的过程，还提高了跨摄像头追踪的精度和效率，实现了风险在哪，视角在哪，大大降低了驾驶员的信息筛选和决策时间，帮助驾驶员最快锁定并降低风险。

未来，车凌科技将不断在智能汽车产业链中发挥积极作用，对车辆全生命周期产品持续加大投入，积极推进创新技术应用，不断为主机厂提供更具竞争力和商业价值的智能化产品，让每一段里程更有价值。