国际标准

IEEE-2020

IEEE-2020 KPIs 测试解决方案

IEE-2020 是第一个国际公认的标准，它定义了评估 ADAS 图像质量性能的指标和测试方法。

我们非常高兴地宣布，IEEE-2020 标准于2025年3月21日正式向公众发布。自标准制定以来，我们的许多工程师积极参与了这项工作，我们期待最终能与业界分享它。现在可以从 IEEE-2020 网站下载。

IEEE-2020 是第一个国际公认的 ADAS 图像质量性能标准。它定义了评估这些 ADAS 应用性能的指标和测试方法。

指标包括：

对比度指标
- CTA
- CSNR
Flicker (MMP)
Dynamic Range（基于 CNR）
Flare
SFR
Noise
几何校准

在这些指标的开发过程中，IEEE-2020 工作组建立了定义、测试方法和性能指标来描述 ADAS 性能。其中许多指标植根于传统的电子成像标准（例如 ISO）。然而，其他指标，如 CTA 和 MMP，则是在明确 ADAS 应用需要新的指标来定义性能时建立的。在测试 ADAS 应用时，这些新指标变得更加关键，因为这些系统在快速变化的环境中运行，并将负责消费者的安全。

对于每个指标，IEEE-2020 概述了可在测试实验室中用于评估设备性能的测试方法。在 Image Engineering，我们的研发团队密切关注标准的进展，并为每个指标开发了测试设备。

随着 IEEE-2020 的正式发布，我们期待协助您建立一个 ADAS 测试实验室。请查看下面针对每个指标的解决方案，或直接联系我们的销售团队获取更多详情。

对比度指标 - CTA

IEEE-2020 将CTA 定义为被测系统识别和分离不同对比度的能力。CTA 是 ADAS 应用在进行调整以确保消费者安全时的关键 KPI。

下图显示了一个热力图，指示了 CTA 准确（黄色）和薄弱（紫色）的区域。

我们提供 VLS（多功能 Light System）解决方案，用于创建热力图和测试 CTA 性能。该设备允许您在测试实验室舒适地创建动态测试场景。

VLS solution for testing CTA performance — 用于测试 CTA 性能的 VLS 解决方案

对比度指标 - CSNR

CSNR 指的是 Camera 通过比较平均对比度与标准差来分离对比度的能力。由于 ADAS 应用会遇到广泛的对比度，因此了解系统分离这些对比度并进行适当调整的能力至关重要。

VLS（多功能 Light System）解决方案可用于评估 CSNR 性能。该解决方案可在测试实验室中舒适地创建动态测试场景。

VLS solution for testing CSNR performance — 用于测试 CSNR 性能的 VLS 解决方案

Flicker - MMP

MMP 或Flicker 定义为 Camera 对闪烁光线情况的响应能力，例如闪烁的破损路标和迎面而来的车流。Vega 光源在测试实验室中利用直流驱动技术生成 Flicker 场景。它非常适合具有极短曝光时间的 Camera，例如 ADAS 应用中使用的 Camera。

Using the Vega device to evaluate flicker performance

Dynamic Range

Dynamic Range 是所有电子成像行业的关键图像质量因素。在 IEEE-2020 中，Dynamic Range 基于 CNR（信噪比），定义为 Camera 同时捕捉场景中明亮和黑暗区域的能力。对于在截然不同的光照环境中运行的 ADAS 应用而言，此 KPI 至关重要。

下图显示了一个热力图，指示了场景的 Dynamic Range 性能取决于 Luminance 的情况。

我们提供 VLS（多功能 Light System）和专门设计的灰度 Test Charts，用于根据 IEEE-2020 测量 Dynamic Range。

Dynamic Range test results — Dynamic Range 测试结果

VLS solution for testing dynamic range performance — 用于测试 Dynamic Range 性能的 VLS 解决方案

Camera flare

Flare 是图像中并非源自相关场景对象的杂散光。它是更难测试的 KPI 之一，因为它可能根据环境或 Camera 硬件而具有很大的随机性。

我们的研发团队正在开发测试 Flare 的高级解决方案，已进入最后阶段。请联系我们的销售团队获取更多信息。

SFR

SFR 描述了场景的Resolution 或细节。此 KPI 对汽车应用至关重要，这些应用需要分离和识别场景中的特定对象。在此类设置中，SFR 通常更具主观性，因为它用于为消费者重现图像（例如倒车 Camera）。

IEEE-2020 概述了使用斜边 Test Charts 的测试方法。我们提供各种斜边 Test Charts，例如 TE283C 和其他多用途 Test Charts。

A slanted edge test chart for SFR measurements — 用于 SFR 测量的斜边 Test Chart

Noise

Noise 定义为 Camera 系统数字输出中出现的有害伪影。在汽车应用中，过多的 Noise 可能导致场景中的错误识别或物体遗漏。

HDR 场景（例如汽车系统所遇到的场景）可能导致更多的 Noise。我们使用先进的 OECF Test Charts，例如TE269（如上所示），来评估测试场景中不需要的 Noise。

几何校准

ADAS 应用程序需要对其看到的场景进行映射，以进行正确的读取和调整。因此，这些系统需要进行几何校准以确保准确性。

传统的几何校准方法使用 Test Charts 进行验证。然而，这种测试方法通常需要多种尺寸的多个 Test Charts 和中继镜头。这种设置需要大量的实验室空间才能进行适当的校准。我们的研发团队开发了一种替代方法，使用 GEOCAL。GEOCAL 是一种紧凑型设备，它使用扩展光束激光器和源自无限远的网格光斑，而不是 Test Charts。

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