紅外熱像儀結合機器學習助力自動駕駛安全，或是未來發展方向之一

（長按識別上方二維碼，報名第29屆IEEE IV大會 ）

熱像儀能夠在惡劣的照明條件或天氣下更好的識別周圍環境，可作為可見光相機、激光雷達等感測器的補充，搭配相應的機器學習系統，提供的鮮明熱量圖像，讓自動駕駛汽車更好地識別周圍環境，使人們清晰地看出周圍物體輪廓，可以有效避免危險事故。

熱像儀可以探測到100多米外的微小溫差，低至華氏0.1度。

Uber致命的自駕車事故發生後上個月，在亞利桑那州的坦佩後，大多數關注本事件的人都有兩個基本問題：為什麼車沒有看到Elaine Herzberg穿過街道，並在撞倒她之前停下來？我們又該如何避免這種情況再次發生？

由此Uber已無限期暫停其測試計劃，並正在配合國家運輸安全委員會（NTSB）對該事故的調查。NTSB目前尚未透露調查結果，但大家認為激光雷達當時應該發現Herzberg，卻沒有起到改起的作用。或許是當時激光雷達有盲點、或許缺乏將Herzberg確定為行人的演算法決議、也或許當時汽車的軟體沒有將識別的數據轉化為剎車決定。

無論是什麼原因，這場撞死行人事件都自動駕駛安全問題在此成為人們熱議的焦點，如何提升自動駕駛系統的安全性再次被提升到了一個新的高度。而為自駕車配備熱像儀便是其中提升自動駕駛系統安全性的一個方向。

什麼是熱像儀？

熱像儀又稱紅外熱像儀，是利用紅外探測器和光學成像物鏡接受被測目標的紅外輻射能量分布圖形反映到紅外探測器的光敏元件上，從而獲得紅外熱像圖，這種熱像圖與物體表面的熱分布場相對應。通俗地講熱像儀就是將物體發出的不可見紅外能量轉變為可見的熱圖像。熱圖像的上面的不同顏色代表被測物體的不同溫度。紅外熱像儀是可通過光電轉換、電信號處理等手段，將目標物體的溫度分布圖像轉換成視頻圖像的設備。

著名熱像儀公司Flir俄勒岡州分公司的產品負責人邁克沃爾特斯說：」熱像儀非常擅長看到人類。」傳統相機看可見光的地方，熱像儀的感測器專註於光譜的紅外位。它可以檢測到微小的溫度差異 - 低至華氏0.1度，因此即使在寒冷的夜晚，在240米外的冷金屬自行車也能夠突出顯示，這個範圍與市場上一些功能最強大的激光雷達感測器相當。而且，與激光雷達系統不同，這些感測器不會受限於大霧還是陽光等天氣的影響。

熱像儀可利用熱量感應原理為司機提供了像素大小為 320×240 的圖像，可幫助夜間開車的司機注意到車燈照不到的動物或行人。這種解析度不僅能夠發現突然竄到馬路上的麋鹿，還可以辨別出高速公路上的薄冰。

熱像儀目前在汽車電子領域都有哪些應用？

紅外熱像儀因其具有非接觸測溫、反應速度快、溫度數據可分析等優點，在研發、品質管理、設備維護、建築檢測等領域獲得了廣泛的應用。目前，紅外熱像儀在國內眾多汽車電子企業已經開始使用，主要應用有：

研發溫度分析：器件發熱分析

散熱效能分析

外殼或周邊部位溫度分析

溫度隨時間變化的趨勢分析

產品質量檢測：外協件的質量檢測

產線質量控制

老化測試

另外，紅外熱像在汽車電子檢測方面的已有諸多應用，例如：

1、電路板及元器件檢測

A.電路板測試

熱像儀能夠全面檢測電路板上每個元器件的溫度，這是其他測溫工具所做不到的;把空調器控制板上每個元器件的溫度控制在限度範圍內，將可以大大提高運行穩定性和產品壽命。

PCB板因功率器件發熱傳遞至背面，局部溫度偏高。

B.汽車電子系統的發熱測試

熱像儀提供了通過溫度檢測進行負載分析的手段，通過熱像圖可以很直觀的辨識出高功耗部位，為工程師完善電路，提高轉換效率、減少功耗、減少電路內部溫升提供強有力依據。

電源模塊發熱測試

C.汽車電子系統的散熱測試

散熱片起到為晶元或元器件降溫的作用，沒有散熱片、散熱片設計不良或散熱片所選材料不當都會嚴重影響散熱效果，導致器件壽命縮短。

2、汽車車燈檢測

A. LED燈具溫度檢測

熱像儀通過紅外輻射檢測燈具中溫度分布的不同來確認問題燈珠的位置，或修正設計中的散熱問題。

B.汽車燈罩溫度檢測

隨著車燈的功率不斷提高，燈具的燈罩表面溫度也逐步升高，而燈罩地材料通常是PC、PMMA、等，故燈罩表面不能承受太高的溫度，否則會影響燈罩地結構強度;此外，燈罩表面的溫度分布也反映出燈具內部的發熱狀態，以及可以對散熱系統的設計的優劣程度進行評估。

通過紅外熱圖輕鬆查看汽車燈罩的表面溫度分布，以分析燈具內部發熱狀態

C.趨勢分析軟體的應用

汽車電子的研發和品質管理通常需要連續監測，通過福祿克定製分析軟體，可將連續視頻信號中的高低溫自動捕捉點和中心點溫度進行數字化保存，保存的內容為溫度值和時間，並建立趨勢分析曲線圖：橫坐標為時間、縱坐標為溫度的曲線圖，見下圖。

趨勢分析軟體結合各型配件可對檢測目標進行連續拍攝、溫度分析，並通過各種附件和軟體實現小目標檢測、實時溫度記錄和曲線圖等功能，方便現場拍攝、記錄和分析，為完成研究和開發工作提供關鍵依據。

熱像儀將助力自動駕駛安全行駛

事實上，在過去的多年裡，熱像儀已經在汽車中有所應用，例如 Flir已經在寶馬7系車型上投入了50萬輛汽車。在黑暗中，當動物或人物可能難以辨認時，司機會在儀錶板屏幕上看到明亮的白色人形或鹿形或任何形狀的物體。

Flir公司已經將機器學習技術應用到紅外讀取器中，幫助計算機識別出諸如行人和自行車之類的物體

熱像儀可通過識別行人、動物以及周圍環境發出的熱量，形成物體輪廓圖像，進而幫助司機發現行駛過程中的危險。接下來的一個趨勢就是熱像儀將結合機器學習應用於自動駕駛領域。當前Flir已經開始教汽車的AI系統分辨障礙物，將機器學習技術應用於紅外熱像儀，幫助計算機學習識別行人和自行車等事物。就像其他人對傳統相機數據所做的一樣，Flir希望生產出一種能夠使用熱像儀自動發現障礙的系統，提醒駕駛員甚至根據需要應用剎車。

從駕駛輔助功能中，我們可以很容易地想像一個完全自動駕駛車輛的熱像儀感測器，它不會取代今天的雷達，相機和激光雷達，而是作為補充，可以發現其他感測器發現不了的一些障礙物。

「熱像儀的一個關鍵優勢是它們的互補性，」自動駕駛汽車公司Nutonomy的首席執行官Karl Iagnemma說，「他們可以在惡劣的天氣條件下、在黑暗的環境中工作。」

熱像儀也是有缺點的，儘管它仍然是比激光雷達便宜，它們的價格本身不便宜。例如，Seek Thermal的相機價格在2500美元左右，儘管廠商正在努力將價格降至1000美元左右，但是與普通相機相比，還是貴出不少。

然而自動駕駛汽車使用熱像儀的成本可能比我們的預期要低。因為一些製造商可能會放棄別的感測器，但是除備受青睞的激光雷達之外，畢竟對於安全來說，多了熱像儀就多了一層保護。正是這個「多餘的」感測器，能夠在惡劣的照明條件或天氣下區別周圍環境，可作為可見光相機、激光雷達等感測器的補充，搭配相應的機器學習系統，提供的鮮明熱量圖像，讓自動駕駛汽車更好地識別周圍環境，使人們清晰地看出周圍物體輪廓，可以有效避免危險事故。

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