IEEE 2020 - 动态范围
简介 高级驾驶辅助系统（ADAS）制造商在开发面向消费者的应用时面临诸多挑战。这些系统旨在协助驾驶员做出瞬间决策，以提高乘员安全，其最终目标是开发完全自动驾驶汽车。 鉴于安全要求，显然需要制定一项国际标准，以确立ADAS应用程序在被认定为对消费者安全之前必须通过的评估指标和测试方法。 IEEE-2020 是首个用于评估 ADAS 应用图像质量性能的国际公认标准。该标准概述了关键指标和测试方法，制造商可据此了解其系统在汽车环境中的表现。动态范围测量 动态范围是 IEEE-2020 标准的关键指标之一。 在典型的驾驶环境中，ADAS 应用将面临极宽的动态范围，从夜晚的黑暗、低光场景到晴天直射的强光。为了使这些应用具备更高的自主性，它们必须能够在极端光照条件下检测物体并进行安全调整。 对比度信噪比（CNR）IEEE-P2020 采用对比度信噪比（CNR）来评估相机在单帧图像中捕捉最大Luminance（动态）范围的能力。 换言之，在何种亮度和暗度水平下，摄像头仍能正常工作？CNR 与传统的信噪比（SNR）不同，它考虑了汽车场景中常见的潜在眩光或其他干扰因素。 动态范围是指场景中可再现的最高Luminance与最低Luminance之比。虽然最高Luminance受饱和度的限制，但最低Luminance通常定义为能使信噪比（SNR）达到1的Luminance。 由于信噪比（SNR）可能会受到眩光以及HDR渲染产生的伪影的影响，IEEE-P2020标准决定改用对比度噪声比（CNR）来替代。CNR将两个区域之间的对比度置于这些区域平均噪声的背景下进行评估。 因此，降低对比度也会降低 CNR（同样的效果会提高 SNR）。用于 CNR 的对比度可以自由选择，但 IEEE-2020 将 2:1 定义为默认值。注意：使用 VLS 进行 CTA 测量时，也可以针对不同的对比度评估 CNR。 在测试实验室中根据 IEEE-2020 标准测试动态范围ADAS 应用制造商通常依赖实际道路测试来校准和表征其系统。然而，依赖实际道路测试意味着要在多变的天气条件和其他不可预见的环境因素下进行操作。 因此，通常难以在相同条件下重复测试，这可能会导致开发延迟。IEEE-2020标准概述了可在测试实验室中使用的测试方法。在Image Engineering，我们已依据该标准开发了符合标准方法（包括动态范围测试）的测试设备。 创建动态范围测试场景过去几年间，我们的测试实验室工程师（其中许多人曾参与制定 P2020 标准）对各种测试方案和产品进行了实验，以创建与 ADAS 应用所经历的场景相似的动态场景。 我们使用直流（DC）光源 Vega 来测试动态范围指标，并采用专门设计的灰度标靶来测量摄像头捕捉不同 Illumination 水平的能力。借助 Vega，您可以按照 P2020 标准进行空间和时间记录，从而获得全面的性能评估。 此外，Vega还具备Flicker功能，这也是该标准中规定的另一项关键指标。Vega光源VLS解决方案 我们还提供VLS（Versatile Light System），该系统通过组合多台Vega设备来营造更加动态的场景。 单个控制箱最多可控制七台Vega设备。VLS还包含评估软件，可生成热力图以展示系统的信噪比（CNR）性能。生成强阳光 模拟强阳光是实验室中测试ADAS应用时较为困难的环节之一。 这一因素至关重要，因为在这些应用预期运行的环境中，直射阳光将发挥巨大作用。虽然Vega是一款强大的光源，能够产生极高的照度水平，但它仍无法始终如一地满足强阳光的要求。此时，我们的太阳模拟光源Arcturus应运而生，专用于高强度测量。 Arcturus 基于与 Vega 相同的原理，但最大 Illumination 可达 1 Mcd/m²。此外，Arcturus 具有极高的稳定性和一致性，允许您在保持恒定光谱的同时，在宽范围内调节光强。 结合其他Vega设备，您无需依赖户外测试，即可在舒适的测试实验室中构建一个真实且可量化的ADAS测试场景。如需测试实验室咨询或有关IEEE-2020测试设备的其他详情，请联系我们的销售团队。
简介
高级驾驶辅助系统（ADAS）制造商面临诸多 挑战 在开发面向消费者的应用程序时。这些系统旨在协助驾驶员做出瞬间决策，以提升乘员安全，其最终目标是开发出完全自动驾驶汽车。
鉴于安全要求，显然需要制定一项国际标准，以确立ADAS应用在被认定为对消费者安全之前必须通过的评估指标和测试方法。 IEEE-P2020 是首个国际公认的用于评估ADAS应用图像质量性能的标准。该标准概述了关键的 指标 以及制造商可用于了解其系统在汽车环境中性能表现的测试方法。
动态范围测量
IEEE-P2020 标准的关键指标之一是动态范围。在典型的驾驶环境中，ADAS 应用将面临极大的动态范围，从夜间的黑暗、低光场景到晴天直射的强光。 为了使这些应用具备更高的自动驾驶能力，它们必须能够在极端光照条件下检测物体并进行安全调整。
信噪比（CNR）
IEEE-P2020 采用对比度信噪比（CNR）来确定相机在单帧图像中捕捉最大Luminance（动态）范围的能力。 换言之，在相机仍能正常工作的场景中，最亮和最暗的亮度级别分别是多少？CNR 与传统的 SNR（信噪比）不同，它考虑了汽车场景中常见的潜在眩光或其他干扰因素。
动态范围是指场景中可再现的最高Luminance与最低Luminance之比。虽然最高Luminance受饱和度的限制，但最低Luminance通常定义为使信噪比（SNR）达到1的Luminance值。 由于信噪比（SNR）可能会受到眩光以及HDR渲染产生的伪影影响，IEEE-P2020标准决定改用对比度与噪声比（CNR）作为替代指标。 CNR将两个色块之间的对比度置于这些色块的平均噪声背景下进行评估。因此，降低对比度也会降低CNR（同样的效果会提高SNR）。用于CNR的对比度可以自由选择，但IEEE-P2020将2:1定义为默认值。
注：使用 VLS 进行 CTA 测量时，也可针对不同对比度评估 CNR。
在测试实验室中根据 P2020 标准测试动态范围
ADAS 应用制造商通常依赖实际道路测试来校准和表征其系统。然而，依赖实际道路测试意味着要在多变的天气条件及其他不可预见的环境因素下进行操作。因此，往往难以在相同条件下重复测试，这可能会导致开发延迟。 IEEE-P2020 标准概述了可在测试实验室中采用的测试方法。在 Image Engineering，我们依据该标准开发了符合标准方法（包括动态范围测试）的测试设备。
创建动态范围测试场景
在过去的几年里，我们的测试实验室工程师（其中许多人曾参与制定 P2020 标准）对各种测试方案和产品进行了实验，旨在模拟与 ADAS 应用中类似的动态场景。我们使用 Vega，一种直流（DC）光源，用于测试动态范围指标；以及专门设计的灰度标靶，用于测量相机捕捉不同Illumination水平的能力。借助Vega，您可以按照P2020标准进行空间和时间记录，从而获得全面的性能评估。此外，Vega还具备 Flicker 性能指标，这是该标准中概述的另一项关键指标。
我们还提供 VLS (Versatile Light System)，该系统将多台Vega组合使用，以营造更加生动的场景效果。单个控制箱最多可控制七台Vega。VLS还配备了评估软件，可生成热力图以展示系统的信噪比（CNR）性能。
生成强阳光
模拟强阳光是实验室测试ADAS应用时较为困难的环节之一。这一因素至关重要，因为在这些应用预期运行的环境中，直射阳光将发挥巨大作用。尽管Vega是一款功能强大的光源，能够产生极高的光照强度，但它仍无法始终如一地满足强阳光的要求。此时， Arcturus，这是我们用于高强度测量的太阳模拟光源。Arcturus 基于与 Vega 相同的原理，但现在最大照度可达 1 Mcd/m²。
此外，Arcturus 具有极高的稳定性和一致性，可在恒定光谱条件下实现宽范围的亮度调节。与其他 Vega 设备结合使用，您可以在舒适的测试实验室中构建一个真实且可量化的 ADAS 测试场景，而无需依赖户外测试。
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