让摄像头变聪明的法宝：博世全新计算机视觉加速IP v2.0

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ADAS和自动驾驶技术一直是车界*热议的话题之一，其中图像传感器和图像处理是实现自动驾驶的关键因素，也是各大车企竞争的核心领域。根据S&P Global的分析显示，当前许多车企正在多个地区广泛部署L2+及L3级别的自动驾驶技术；预计到2035年，装备这些系统的车辆将至少占到全球新车总销量的31%。（注1）

在ADAS或自动驾驶系统中，例如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和车道巡航控制（LCC）等功能，均依赖车辆的前视摄像头实时且精确地捕捉前方道路、车辆以及周边环境的信息，这给图像传感器的感知和处理算法能力带来了*大的挑战。

那么如何让摄像头从“看见”到“看懂”，变得更聪明灵敏呢？博世汽车电子推出的全新计算机视觉（Computer Vision，以下简称CV）加速器IP，能帮助具备图像处理能力的SoC（片上系统）芯片***高效实现常用的CV算法，如密集光流、立体视差、目标分类等。

博世光流算法实现效果

博世的CV半导体IP产品家族包含一组多个硬件加速器IP模块，能支持*高12M像素的输入。用户可以根据自身的应用场景挑选和组合适合的模块，以增强ADAS和自动驾驶系统的性能。所有这些IP模块均可支持ASIL-D功能安全等级的应用，协助SoC***灵活构建高功能且高安全性的芯片架构。

得益于博世在前视摄像头技术方面的深厚积累，自2019年起，博世汽车电子已向汽车SoC供应商交付了**代v1.0产品。基于这些经验积累，此次推出全新的第二代v2.0产品家族在提高图像分辨率的同时，还深度优化了功耗和数据吞吐率。

新产品家族包括：

• U/M Flow IP: 密集光流IP

先进的光流估计算法，可生成密集且准确的前向和后向光流矢量场。

• SMD IPs：Structure from motion detection

运动恢复结构检测，包括，

-SMD-PS IP: Priority Sampling

基于优先级采样，选择*佳的光流矢量，去除由3D场景重建检测到的运动目标。

-SMD-EST IP：Ego-Motion Estimation

自运动估计（Ego-Motion Estimation）用于估算相机的平移和旋转。

-MD-POST IP：Post Processing

3D场景重建（3D Scene Reconstruction），移除光流中的自我旋转，并计算深度和高程图。

• DISP IP: Stereo disparity Engine

立体视差引擎，在一组debayer格式、无畸变且对*线矫正的灰度输入图像之间进行高质量的立体视差计算。

• CLE IP：Classifier Engine

分类器引擎，基于ACF目标检测分类器，支持在图像中的不同分辨率和多个感兴趣区域（ROIs）对多个类进行分类。

博世预计将在2025年**季度交付全新IP产品家族。目前，博世汽车电子已与多家国内外意向客户就技术应用、性能提升和市场需求等方面进行了深入讨论，并取得了初步的共识，为未来的合作奠定了坚实的基础。

这一产品家族的推出预计将引导市场新趋势，并在提高ADAS及自动驾驶系统的性能和安全性方面发挥重要作用，从而加速自动驾驶技术的推广和应用。

注1：S&P Global Mobility, Autonomous Vehicle Reality Check: Widespread Adoption Remains at Least a Decade Away

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