车内监控
近红外（NIR）与RGB-IR图像质量

车内监控系统的图像质量测试与解决方案 | 随着汽车行业向全自动驾驶迈进，车内监控系统（通常称为驾驶员和乘员监控系统，DMS/OMS）已成为一个关键的关注领域。 这些系统通过摄像头和传感器监测车内环境以及驾驶员对驾驶环境的反应，从而提升安全性和舒适性。通过追踪驾驶员的警觉状态，它们有助于减少人为失误导致的事故，例如在检测到驾驶员困倦时自动减速。 这项技术的重要性体现在欧盟《通用安全法规》（GSR）中，该法规规定从2024年起，所有新车必须配备DMS。随着这些系统成为道路安全不可或缺的一部分，制造商需要在整个开发过程中采用可靠的校准和特性分析解决方案，以确保最高的图像质量和安全性能。 车内系统通过采集Video和图像来评估乘员行为和面部特征。 它们主要依赖于带主动 Illumination 的 NIR 传感器（例如 LED 或 VCSEL，波长通常约为 850 nm 或 940 nm），可在极低光照条件下确保检测精度，且不会因可见光源而分散乘员注意力。 采集的数据被输入到嵌入式机器视觉软件中，用于执行诸如检测困倦、视线、手部位置、安全带使用情况、儿童安全座椅以及乘员姿势等任务，从而优化安全气囊的展开。当车辆进行自动驾驶时，这些系统还可以支持视频通话或自拍等人眼视觉应用。 如今，越来越多的单芯片传感器将RGB和红外功能集成于一体，这种优雅的解决方案带来了新的特性表征挑战，使得在真实条件下进行全面测试比以往任何时候都更为重要。

随着汽车行业向全自动驾驶迈进，车内监测系统（通常称为驾驶员和乘员监测系统，DMS/OMS）已成为关键的关注领域。 这些系统利用摄像头和传感器监测车内环境以及驾驶员对驾驶环境的反应，从而同时提升安全性和舒适性。通过追踪驾驶员的警觉状态，它们有助于减少人为失误导致的事故，例如在检测到驾驶员困倦时自动减速。

这项技术的重要性体现在欧盟《通用安全法规》（GSR）中，该法规规定从2024年起，所有新车都必须配备DMS。随着这些系统成为道路安全不可或缺的一部分，制造商在整个开发过程中需要可靠的校准和特性分析解决方案，以确保最高的图像质量和安全性能。

车内系统通过采集Video和图像来评估乘员行为和面部特征。 这些系统主要依赖于带主动 Illumination 的 NIR（近红外）传感器（例如 LED 或 VCSEL，波长通常约为 850 nm 或 940 nm），可在极低光照条件下确保检测精度，且不会使用会分散乘员注意力的可见光源。 采集的数据被输入到嵌入式机器视觉软件中，用于执行诸如检测困倦、视线、手部位置、安全带使用情况、儿童安全座椅以及乘员姿势（以优化安全气囊的展开）等任务。

当车辆处于自动驾驶状态时，这些系统还能支持视频通话或自拍等人眼视觉应用。如今，越来越多的单芯片传感器将RGB和红外功能集成于一体，这种优雅的解决方案带来了新的特性表征挑战，使得在真实条件下进行全面测试比以往任何时候都更为重要。

RGB-IR传感器在同一色滤光片阵列中，将专用红外像素与红、绿、蓝像素并排布置，使一台相机既能在白天提供清晰的彩色图像，又能夜间提供可用的红外图像。 这种便利性伴随着真实的图像质量风险：红外线泄漏到可见光通道、色彩污染，以及只有在特定测试条件下才会显现的去马赛克伪影。

要验证单台设备能否在整个可见光至NIR波段范围内，以及在摄像头设计覆盖的每个人员位置均能正常工作，就需要采用与应用本身覆盖光谱范围一致的测量方法和测试设备。这正是我们iQ-Lab实验室的设立初衷。

我们的 iQ-Lab 可针对车载及 RGB-IR 相机，在从可见光到 NIR（近红外）的完整波段范围内，提供独立且符合标准的特性分析，从而让您的团队无需自行搭建和维护具备 NIR（近红外）测试能力的测试系统，即可获得可靠且可重复的图像质量数据。

一份报告，双通道数据——通过单一测量程序，并排呈现传感器在 RGB 和红外波段的性能表现。

贴近实际应用的测试条件——混合光源、高对比度场景以及与您的实际应用场景相匹配的NIR Illumination。

可直接用于开发的测试结果——客观的关键绩效指标（KPI）和文档，您的工程团队CAN立即据此采取行动。