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交通运输的未来将在很大程度上取决于以人为本的安全和数据。

在过去的几年里，汽车制造商一直在将汽车添加到汽车的外部安全系统中，例如，他们倾向于配置包括自动紧急制动和行人在内的技术，以避免撞车。

当整个行业的注意力都在主动安全上，辅助驾驶，自动驾驶等。汽车座椅的智能落地似乎更实用。除了更多的娱乐，安全也是重要的一部分。

驾驶员监控(DMS)已经成为各大新车制造商的重点考虑因素之一。一方面可以解决驾驶员的注意力和疲劳，另一方面是L3自动驾驶系统不可或缺的。配置。

紧紧围绕网格，尤其是孩子，尤其是孩子。两年前，麦格纳率先推出首款基于摄像头的网格监控系统，并于2018年搭载本田奥德斯2018。

10，000升像素摄像头位于后座上方，为驾驶员提供儿童和其他乘客的后方视野。即使光线较暗或较亮，也可以用红外LED灯照明，在屏幕上清晰可见。

2020年，欧盟必须配备司机监控系统，而类似于儿童的存在，美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)也在制定新的规则，强制汽车安装“警告系统”，提醒司机检查后座，尤其是儿童。

对于提供基于视觉技术的驾驶员监控程序的公司来说，这是一个新的市场机会。除了二次安全监控，对于未来的Robey服务，还可以保证乘客在目的地安全停车。

提供驾驶员的视野监控程序，今年推出新的客舱软件版本，专门用于Ladys的监控，直观识别驾驶舱内的乘客，年龄，性别，位置。

，该系统还可以检测乘客是否固定在安全带上，以及人们是否安全坐下。该信息可用于提醒驾驶员或乘客在检测到儿童座椅时禁用安全气囊。

Cabinsense使用边缘计算，不需要云接入。随后，该软件还将提供活动监控，如手机或公文包，以及乘客是否饮酒或吸烟。

另一家汽车零部件巨头EF和去年正在开发一种3D摄像机驾驶舱监控系统，以支持各种潜在的安全、舒适和广告应用。按照计划，该系统将于2021年底投产。

整个系统基于传统的座椅传感器，并增强了乘客或物体的体积，并结合3D摄像头实现实时位置和姿态。比如在有小孩留守的情况下，自动拨打车主手机或者自动打开窗户降低车载扬声器在降温的提供紧急帮助。

目前，包括CMOS、镜头和ISP在内的供应商正在布局OMS市场。

Omnivision今年推出了许多支持不同像素相机的CMOS传感器，包括100万像素的高速全局快门图像传感器OV9284和20万像素的RGB-IR传感器OV2778。

"座舱和乘客座舱和乘客市场的需求正在加速增长."相关人员表示，在所有光照条件下，图像传感器提供高灵敏度到高灵敏度，这使得这些应用在主流车辆中。

以OV2778为例，它基于2.8微米Omnibistm2深井像素技术，通过曝光提供16位线性输出，具有最好的低光灵敏度。在第二次曝光中，动态范围增加到120 dB，这将最小化运动伪影。

由于良好的弱光性能，并集成了RGB-IR、4x4模式滤色器和外部帧同步，OV2778在不同光照条件下的性能最佳。

今年5月，Omnivision公布了Geo的解决方案，基于OV2778 2MP RGB-IR图像传感器和GW5200专用ISP启动解决方案，检测机柜目标和无人值守儿童，远程监控等功能，由中国厂商提供。鸿景光电

虹景鬼影是国内第一家共焦OMS镜头制造商。镜头的主要特点是镜头滤色镜双通共焦，白天黑夜都能清晰成像。该透镜还具有优异的温度性能和高温保证红外波段。

在国内市场，综合体是一种微合作，同样基于OV2778 2MP RGB-IR和红水晶光电镜头，搭载FH8310图像信号处理器，为车厢监控系统(IMS)和视觉提供高品质。应用程序。视频。

在视觉协议方面，今年，Smart Eye宣布最新的CV22AQ CVFlo计算机视觉处理器将用于客舱监控系统。

CV22AQ可以在全球范围内提供对百叶窗和卷帘的支持，ISP支持RGB-IR滤色器阵列，即使在光线较弱的后排座椅，也能进行精确的检测和监控。

其他实现座舱尤其是格子监控的技术路线是使用低成本的超声波传感器，或者在用户隐私方面保护毫米波雷达技术。

周三，现代汽车宣布，到2022年，它将成为大多数新车的标准，未来还将有一个更强大的版本。

除了传统的车门监控技术(鼓励司机查看司机身后的后座)，现代汽车还在汽车中嵌入了检测第二排座椅的功能。

如果汽车熄火并上锁，它会按下汽车扬声器，通过现代汽车的车载系统向驾驶员发出通知。

通用电机是点阵监控技术的先驱之一。2017年将在20多款车型上增加后座提醒。日产，子图。

与这些供应商不同，现代汽车将提供两种类型的ROA(后排乘客警报)系统，独立的车门逻辑和集成的超声波传感器。目前2019年的SAN？TA FE提供集成超声波传感选项。

在毫米波PoE Rada的应用中，也有用户推出了基于德州乐器AWR1X毫米波(79 GHz)的传感器。

与其他程序相比，毫米波雷达的优点是光条件对运动，速度，距离和达角等的敏感性不敏感，以及超声波，无隐私问题。

除了识别和定位车内是否有乘客，大多数智能监测系统还需要将乘客划分为不同类别，例如成年人或儿童，以及心率等生理监测功能。基于用于分类识别的机器学习算法，3D成像雷达提供了足够的分辨率和准确性。

基于这些计划，将来更新的机会，基于这些传感器技术的软件特征是连续的抗ecive，特别是在用户体验方面。

这一目标的基本转变是基于人工智能，特别是在深度学习中，通过连续收购数据分析。

最典型的是这种情况被感知，允许汽车采取行动，例如播放特定的音乐或调整驾驶舱温度。或者，智能助理与乘客提出建议和对话。

，在未来的罗布西，根据乘客，性别，年龄，活动和情绪的数量，及时调整汽车性能，内部温度和信息娱乐，包括暂停质量，环境照明和流媒体内容。

考虑到这些功能的持续发展，将来的相机数量也将从当前的3-6，甚至更多（与其他程序相比，相机将保持主流）。

，从当前的角度来看，存在这些技术和能力。汽车行业必须开放思考，以不同的方式思考，并将这些技术更快地推出到车辆功能设计中。

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