证券研究报告/行业研究 中投证券電子团队行业趋势热点前瞻解析系列之八 摄像头：多摄时代到来，消费+汽车齐发力 电子首席分析师： 孙远峰(S1) 参与人： 耿 琛(S2) 张 雷(S9) 张 磊(S3) 中国Φ投证券有限责任公司研究总部 2016年8月22 日 中投电子孙远峰团队 主要内容 ? 摄像头的基本构造是怎样的 1 ? 摄像头行业正在面临哪些变革？ 2 ? 掱机双摄像头有哪些技术路线 3 ? 摄像头在汽车电子与VR中的前景如何？ 4 ? 产业空间有多大 5 ? 哪些公司将受益？ 6 2 摄像头的基本构造是怎样嘚 中投电子孙远峰团队 ? 摄像头基本构造 资料来源：公开资料整理、中国中投证券研究总部 3 摄像头的基本构造是怎样的？ 中投电子孙远峰团队 摄像头成像过程 ：景物通过镜头,将生成的光学图像投射到图像传感器上,然后光学图 像被转换成电信号,电信号再经过模数转换变为数芓信号,数字信号经过图像处理器加 工处理,再被送到手机处理器中进行处理,最终转换成手机屏幕上能够看到的图像 ? 摄像头成像过程 数 图 咣线 模 像 存 转 处 储 换 理 器 光线 模拟图 器 数字图 器 压缩图 像信号 像信号 像信号 镜头 图像传感器 资料来源：公开资料整理、中国中投证券研究總部 4 摄像头的基本构造是怎样的？ 中投电子孙远峰团队 镜头（lens ） 镜头（lens ） 是生成影像的光学部件通常由多片透镜组成，用来在底片或幕仩形成 影像镜片分为玻璃镜片和树脂镜片，和树脂镜片相比玻璃镜片折射率大（同焦距下 更薄）、透光率高。此外玻璃镜片生产难喥大，良品率低成本高，因此玻璃镜片 多用于高端摄影器材，树脂镜片多用于低端摄影器材 ? 玻璃镜片与树脂镜片对比 ? 折射率与透咣率示意图 玻璃镜片

在不断的学习中发现了一个讲單目、双目与多目特别好的文章，复制过来共享不属于原创，如果原创作者追究版权问题可以直接与我联系。

摄像头在日常生活中非瑺常见一般用来完成拍照、摄像这些基本的功能。但自动驾驶以及人工智能的到来使得人们有了从摄像头中，获取更为智慧的结果的需求即通过摄像头的视野，分析感知环境的变化做出判断，将结果反馈到终端或者云端的处理器当中服务于更丰富的应用。

自动驾駛作为最先尝鲜的应用领域之一摄像头很早就进入了科研专家的考察范围。业内研究最早同时实力最强的是Mobileye。这家诞生于以色列的单目视觉公司有着在汽车高级辅助驾驶系统领域12年的研发经验，提供芯片搭载系统和计算机视觉算法运行 DAS 客户端功能

公司的产品可实现車道偏离警告 (LDW)、基于雷达视觉融合的车辆探测、前部碰撞警告 (FCW)、车距监测 (HMW)、行人探测、智能前灯控制 (IHC)、交通标志识别 (TSR)、仅视觉自适应巡航控制 (ACC) 等功能，产品占据全球市场超过70%的份额

之所以要花这么大的篇幅去介绍Mobileye，是因为他们是业内单双目和单目摄像头区别解决方案的绝對领导者

对，没有之一也没有任何含混不清，他们就是NO.1这也是为什么芯片巨头英特尔愿意花153亿美金买下这家在从前名不见经传的小公司的原因。

以上的表述中眼尖的人一定主要到了一个词：单双目和单目摄像头区别。那么什么是单双目和单目摄像头区别呢文章开頭提到的三双目和单目摄像头区别又是什么鬼？有没有双目的呢接下来，我将带大家一一解开这一困扰我一个多月的问题

目前应用于洎动驾驶的路况判断，多以单双目和单目摄像头区别方案为主也就是业界鼻祖Mobileye的看家本领。

但单双目和单目摄像头区别有一个问题是茬测距的范围和距离方面，有一个不可调和的矛盾即摄像头的视角越宽，所能探测到精准距离的长度越短视角越窄，探测到的距离越長这类似于人眼看世界，看的越远的时候所能覆盖的范围就窄，看的近的时候则覆盖的范围就广一些。

人眼是双目的在性能上要遠优于人造产品，但在观察周遭环境的时候也依然会遇到覆盖不全的问题。通俗点来讲眼观六路，耳闻八方常常用来形容一个人机敏能快速感知周围的环境状况。我们将这样的人视为聪慧的人一般人很难达到这样的水平。但一双眼睛怎能达到眼观六路？

这不过是漢字语言的一种比喻的说法并不能当真。因此即使是如人一般昂贵精妙的双眼，也在实际的使用环境中有力所不能及的时候。

车载攝像头是定焦的它无法像人眼一样快速变焦。不同的焦距可以满足不同的范围

目前的ADAS（高级辅助驾驶）所要求的是40米-120米的范围，未来將会达到200米甚至以上Mobileye现在的技术水平，所能达到的也是120米范围以内但从下一代EyeQ4、EyeQ5开始，Mobileye将会达到150-200米的视距

那么如何用一个定焦镜头解决不同距离的观察，就成为了困惑行业的难题也因此，业内产生了双目甚至多目的方案用来解决不同距离下摄像头看清、看准的问題。

不同焦距的摄像头与成像的清晰度是直接挂钩的。车载摄像头一般是固定焦距的目前车载摄像头每秒处理的图像在20帧左右，每秒處理的数据量巨大

一方面车载摄像头从技术上是很难达到频繁变焦的，另一方面单个摄像头频繁变焦根本无法应对秒级的巨量数据接收處理

这也是为什么Mobileye前两年开始多目研究的原因。多双目和单目摄像头区别可以通过不同的摄像头来覆盖不同范围的场景，既解决了摄潒头无法来回切换焦距的问题也可以一次性解决不同距离下识别清晰度的问题。

比如说广角镜头用来看近处的环境80度的覆盖30米左右的環境，60度覆盖中远距离40度负责远距离观察。不同的摄像头负责观察不同距离、角度范围的场景各司其职，互不干扰

但多双目和单目攝像头区别目前也并不是完美的解决方案，它会生出另外的一些难解问题

比如，第一在汽车上如何放置的问题。汽车挡风玻璃处通常昰各种配件聚集的地方这里本身需要安装雨量传感器，以及有可能额外添加的激光雷达、行车记录仪摄像头等等。这个地方本身已经擁挤不堪留给多余设备的空间并不大。

而多双目和单目摄像头区别本身又有一些要求比如摄像头之间的距离要在10-20cm左右，这就更加剧了擋风玻璃处的拥挤

第二，多双目和单目摄像头区别的成本会翻倍只从简单的硬件上就是单目的N倍，而且算法上的复杂度和成本也时成倍增加多路图像数据的处理比单路数据处理的难度要大，这对处理芯片的要求以及硬件的可靠性要求增高

因此，多双目和单目摄像头區别的出现既解决了一些现有问题，也衍生出了各种各样其它的问题

业内很多新兴的初创公司，为了避开与Mobileye的正面竞争选择从双目切入。但双目也存在两个关键的问题第一是成本问题，第二是安装位的问题

第一个问题是，双目的方案两个镜头理论上要一模一样，因为一旦存在差异会使得测量的准确性大打折扣。业内也会称之为立体摄像头

但一个摄像头是由6个光学的镜片和一些传感器组成，洏玻璃镜片的生产制造是打磨出来的并不是压制而成的。这就从根本上产生了镜片生产存在差异性的问题

所谓的单反摄像机，最昂贵嘚莫属一个个动辄数万的镜头原因就在这里。大家都听过卡尔蔡司镜头吧这个公司已经有超过100年的历史，他们的镜头在业内可谓鼎鼎夶名

曾经手机界的扛把子诺基亚，在自己的手机中使用的就是这家公司的镜头不客气的讲，当时同档次的诺基亚旗舰机N95的成像质量嫃真是甩了iPhone一座珠港澳大桥的距离。

摄像机镜头一般都有些参数比如畸变度，对焦度随着准确度的上升，误差范围的收窄成本也是扶摇直上的，业内一般使用的镜头误差在5%的范围内一般，单双目和单目摄像头区别的误差可通过后期算法的调教进行有效的处理。

但雙双目和单目摄像头区别由于本身测距的原理，导致会要求两个镜头之间的误差越小越好如果两个镜头各自都有5%左右的误差，那么对於后期调教的算法难度就会加大许多，而且还不能保证确定性

而如果要将两个摄像头的误差缩减到1%左右，达到使用的要求那么摄像頭的成本就会高不可攀。同时无论镜头生产商还是采购方都需要面对产品不良率的问题。

双双目和单目摄像头区别同时也存在摆放位置嘚问题两个镜头之间的距离是10-20cm之间，这个距离需要非常精准因为这会直接关系到测距的准确性。

由于汽车使用的环境复杂多变只是溫度要求，都是在-40—85度而传统器材必然有热胀冷缩的问题，那么这就会影响到两个镜头之间的距离因此只有很高端的一些车型，会使鼡到立体摄像头而且即使是使用了，场景也会非常有限主动巡航和自动驾驶根本做不到。

业内做的好的公司能够将单双目和单目摄潒头区别的误差控制在3%以内。理论上立体摄像头的误差可以做到1%以内但从实际的应用层面来看，1%跟3%在现有的应用环境下并不存在太大嘚差别。尤其是在单双目和单目摄像头区别搭配一些毫米雷达等传感器以后完全可以达到类似的精度。

双双目和单目摄像头区别的方案在成本、制造工艺、可靠性、精准度等等综合因素的制约下，导致其难以在市场上推广而单双目和单目摄像头区别低成本可靠性的解決方案，搭配其他传感器完全可以满足L1、L2以及部分L3场景下的功能。因此在现有市场环境下单双目和单目摄像头区别的解决方案依然会昰主流。

ES8的全系产品都搭载了三目前向摄像头、4个环视摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达

除了较为多见的双双目和单目摄像头区别方案，三双目和单目摄像头区别也进入了一些公司的视野如蔚来的ES8。但三双目和单目摄像头区别是终极的解决方案吗目前看来，并不昰

三双目和单目摄像头区别诞生之初，目的是为了解决汽车前向测距的问题众所周知，汽车行驶的过程中如果要满足自动驾驶的要求，需要车身感知设备对前方两百米左右的道路环境做到精准测量以求做出相应的控制决策。

三个摄像头在判断、测算障碍物距离的时候会有一个核心的逻辑问题。由于摄像头的精准度是有一定的误差范围因此三个不同的摄像头，检测障碍物的精准性都会有一定的误差

那么在不同摄像头覆盖距离范围的交汇处，两个相邻摄像头测算出障碍物的距离很可能是不同的会存在10米左右的误差。

还有同样一個场景两个镜头获取到的图像可能会不一样。对于这些“不寻常”的情况专家并没有良策。而这些数据都是在同一时间获取到的后囼的算法会随时处理，运算的结果也会直接反馈到中央控制器用来对汽车的驾驶行为做出调整。

不同摄像头获取到同一场景的不同数据需要在后台进行融合，某种意义上而言就是数据处理结果的PK，谁更准确就采纳谁但由于硬件的差异性本身存在，导致后台目前对于這种误差并没有合理的规则和解决方案去进行优胜劣汰的处理

这种无法决策的局面，还会同其它的传感器如激光雷达、毫米波雷达探测箌的结果再进行一次融合（PK）多重的不确定性导致最终难以做出普遍意义上“正确合理”的决策。

Mobileye也正是因为无法解决这一根本性的逻輯处理问题导致在尝试了三双目和单目摄像头区别的方案之后，又回到了原来的单双目和单目摄像头区别的方案上

处理摄像头数据的芯片，是制约摄像头解决方案的重要因素Mobileye花了十年，才制造出了满足汽车电子规范要求的芯片可见，符合车规要求的芯片难度之大

目前市场上，还未出现可以满足双目图像处理、符合车规要求、大规模商业化量产的芯片已经量产的一些车型中类似于斯巴鲁使用的，仍然配合使用了FPGA的方案来达到双目算法处理所需的算力要求。

现在市场上并没有商业化的芯片能够支持多双目和单目摄像头区别的方案都是FPGA的方式。而Mobileye的EyeQ4和 EyeQ5可以满足这样的要求但Mobileye本身觉得这样的搭配方案并没有太大的必要。

人眼实际上就是立体摄像头但人都需要大規模的训练，才能达到测距的准确性但坦白讲，印象中只有特种兵才可以通过手指比对的方式手动测出较为精准的距离而我们普通人偠通过双眼判断物体的准确距离，其实还是很困难的

双双目和单目摄像头区别的方案，理论上是可以达到很高的精度但需要非常专业嘚技术团队，才有可能研发出来但即使研发出来，也会面临严重的成本问题

企业本身做产品的目的就是推而广之，让产品大规模应用而非束之高阁，以作观瞻一个产品如果价格居高不下，对于实际的商业化应用并没有太大的意义。

也因此有部分业内人士表示，臸少在5年内单双目和单目摄像头区别还将会是市场的主流，多目的方案还需匍匐前行

异形镜头可能是新的出路

新的传感器技术，从镜頭成像到特殊异形镜头的设计，传感器技术的迭代更新将有可能解决现有摄像头存在的问题。

Mobileye用到的传感器是1/2.7寸的或者1/3寸的，现在噺的传感器技术可以达到1/1.7或1/1.5寸已经提高了一到两倍。Mobileye跟摄像头厂商类似于舜宇这样的企业正在共同研发下一代的异形摄像头。

通常業内使用的镜头是球形、椭圆形的，而新的异形镜头光圈很大可以覆盖不同的测距范围，同时保证成像质量

另外，目前大部分摄像头廠家使用的摄像头都是100万像素而Mobileye下一代的EyeQ4或者EyeQ5则会使用到400万甚至800万像素的摄像头。

随着更大尺寸的传感器应用单个摄像头可以保证1-200米內，任何一个焦段成像清晰这将会彻底解决多双目和单目摄像头区别现存的一些问题，虽然目前成本较高但它的前景还是非常值得期待的。

本来上周计划这周要更新PCL的知识点老师临时调整研究任务，目前在做深度图可能又会更一些关于深度图的相关理论知识，还没囿跑代码不知道会怎么样、、、、

目前视觉方案做既有双目也有单目两者在距离检测上用了不同的技术路线，产品化时也存在各自优缺点对此作者谈了谈自己的看法。本文作者姜安为中科慧眼CTO。

功能的第一步是感知也就是观察车辆周边负责的路况环境。在这个基础上才能做出相应的路径规划和驾驶行为决策目前感知所采用的传感器包含各种形式的雷达、单双目和单目摄像头区别、双双目和单目摄像头区别等，或是由这些传感器进行不同组合形成的感知系统而這些传感器件各有利弊，传感器融合是大势所趋

在这其中，摄像头不可或缺可以通过采集前方道路图像，实现车道线障碍物以及行人檢测功能关于ADAS摄像头选用有哪些讲究？单双目方案存在哪些差异在此谈一谈我的看法。

ADAS摄像头成像哪些要求

根据ADAS检测需要，摄像头茬选择时需要具备下面2个特点：

一是要看得足够远看的越远就能有更加充裕的时间做出判断和反应，从而避免或者降低事故发生造成的損失这类摄像头关注的参数是焦距，焦距越长看的会越远但是焦距越长，带来的问题是视角越窄所以需要折衷考虑。

二是要求高动態选用具有高动态范围的黑白相机，可以有效抑制光晕现象并增强暗处的细节，从而提高成像质量另外，彩色图像在镜头表面进行叻镀膜虽然提升了人眼的感知体验，但实际上降低了信噪比或者说信息量这对后续的图像处理不利。

根据这些要求很容易发现目前荇业里的一种炒作现象。很多车上使用的智能硬件多是行车记录仪、云镜等产品会在原来成像系统的基础上添加ADAS功能，其实只是厂家赚取噱头的方式

因为行车记录仪的目的是记录车辆周边的状况，看的越清晰越好、越全面越好即“人友好”。这就需要成像系统具有超高的分辨率、超好的色彩还原性、超大的广角镜头视角增大意味着焦距的缩小。这与ADAS对成像系统的要求截然相反ADAS要求的图像质量是“機器友好”，因此在行车记录仪的成像系统基础上开发ADAS功能是不切实际的目前很多号称有ADAS功能的行车记录仪，一般都只有车道线检测这┅个功能有的虽然有别的如碰撞预警的功能，但是用户体验极差

单/双目的测距原理区别

目前摄像头ADAS有单目和双目两种方案，两者的共哃特点就是通过摄像头采集图像数据，然后从图像数据上得到距离信息ADAS一个很重要的作用是碰撞预警。碰撞预警需要关注距离的变化需要估计即将碰撞的时间。有了距离测量才会有距离变化，有距离变化才会有碰撞时间的估计最后才会有预警。

单双目和单目摄像頭区别的大致测距原理是先通过图像匹配进行目标识别（各种车型、行人、物体等），再通过目标在图像中的大小去估算目标距离这僦要求在估算距离之前首先对目标进行准确识别，是汽车还是行人是货车、SUV还是小轿车。准确识别是准确估算距离的第一步

要做到这┅点，就需要建立并不断维护一个庞大的样本特征数据库保证这个数据库包含待识别目标的全部特征数据。比如在一些特殊地区为了專门检测大型动物，必须先行建立大型动物的数据库；而对于另外某些区域存在一些非常规车型也要先将这些车型的特征数据加入到数據库中。

如果缺乏待识别目标的特征数据就会导致系统无法对这些车型、物体、障碍物进行识别，从而也就无法准确估算这些目标的距離导致ADAS系统的漏报。

而双目检测的方式就是通过对两幅图像视差的计算直接对前方景物（图像所拍摄到的范围）进行距离测量，而无需判断前方出现的是什么类型的障碍物所以对于任何类型的障碍物，都能根据距离信息的变化进行必要的预警或制动。

双双目和单目攝像头区别的原理与人眼相似人眼能够感知物体的远近，是由于两只眼睛对同一个物体呈现的图像存在差异也称“视差”。物体距离樾远视差越小；反之，视差越大视差的大小对应着物体与眼睛之间距离的远近，这也是3D电影能够使人有立体层次感知的原因

图中的囚和椰子树，人在前椰子树在后，最下方是双目相机中的成像可以看出右侧相机成像中人在树的左侧，左侧相机成像中人在树的右侧这是因为双目的角度不一样。再通过对比两幅图像就可以知道人眼观察树的时候视差小而观察人时视差大，因为树的距离远人的距離近。这就是双目三角测距的原理双目系统对目标物体距离感知是一种绝对的测量，而非估算

单/双目方案的优势与难点

单目的优势在於成本较低，对计算资源的要求不高系统结构相对简单。其缺点在于必须不断更新和维护一个庞大的样本数据库才能保证系统达到较高的识别率；无法对非标准障碍物进行判断；距离并非真正意义上的测量，准确度较低

双目系统成本比单目系统要高，但尚处于可接受范围内并且与激光雷达等方案相比成本较低；二是没有识别率的限制，因为从原理上无需先进行识别再进行测算而是对所有障碍物直接进行测量；三是精度比单目高，直接利用视差计算距离；四是无需维护样本数据库因为对于双目没有样本的概念。

双目系统的一个难點在于计算量非常大对计算单元的性能要求非常高，这使得双目系统的产品化、小型化的难度较大所以在芯片或FPGA上解决双目的计算问題难度比较大。国际上使用双目的研究机构或厂商绝大多数是使用服务器来进行图像处理与计算的；也有部分将算法进行简化后，使用FPGA進行处理目前，中科慧眼在芯片上的计算效率已经达到15fps在FPGA+ARM架构上的计算效率达到了40fps。

另一个难点在于双目的配准效果通过双双目和單目摄像头区别的图像配准可以计算生成表示距离的二维图像。下图是中科慧眼双目方案对实际场景信息采集与计算得到的距离的对应关系不同饱和度颜色代表不同距离，从暖色调至冷色调为距离由近及远在计算过程中，需要对噪点与空洞做很好的抑制从右图可以看絀，色调（距离）是平滑过渡没有跳变。

△中科慧眼距离计算获得的二维图像

一些FPGA方案中有很多噪点与空洞对后续计算不利，存在安铨风险对于小障碍物的识别，既要做到没有杂点和空洞又要表现细节。否则比如一条横着的栏杆无法识别会增加驾驶的风险。下面嘚图表现的是小物体和行人的探测上中科慧眼双目方案与国际上其他算法的对比

△Our为中科慧眼算法小障碍物的双目配准效果，其它为国際流行传统方法的处理效果

因为检测原理上的差异双双目和单目摄像头区别在距离测算上相比单目有自己的特点，其硬件成本和计算量級的加倍是难关也是突破口。就像谷歌自动驾驶汽车不断积累大量的经验和使用数据才可能一步步积累实现自动驾驶。中科慧眼的双目产品目前完成了样机也正在进行大规模路测。从产品理论技术原型走到真正被用户接受的产品还有很长的路要走。