正文
搭载着 ULSee 智能驾驶集成方案的汽车上，4 个摄像头分别安装在车身的前后左右，用于采集车辆在行车过程中四周的影像。无论是在高速还是低速行车期间，图像都可以在经过实时图像拼接技术处理后，形成一幅无缝完整的车周全景图，实时直观呈现在车内的显示设备上，使驾驶员可以 360 度地了解行车环境并结合前方安全警示系统做出相应决策判断。与此同时，车内的 3 个摄像头协同工作实现对驾驶员行为的监测分析，进而判断驾驶员是否走神、疲劳、偏离开车焦点并在第一时间发出警报确保行车安全。
2017 上海国际车展期间，ULSee 将其智能驾驶集成方案铺陈在汽车厂商眼前，并首次展示了自主研发的 3D 全景行车监控影像系统。这套系统着重于软件及算法功能的提升，不需要特殊硬件，CPU 占用率小于 8M。据透露，该解决方案已经与德国一线车厂达成合作意向并进入测试阶段。成立于 2014 年的 ULSee，专注于计算机视觉技术与人工智能，目前的研发涵盖图像处理、人脸追踪与识别、手部及肢体的跟踪、3D 重构、AR/VR 内容创建、自然人机交互等，并被广泛应用于国内外的安防、金融、交通、娱乐等行业领域。
汽车年销售量稳步上升，因疲劳和分心导致的交通事故数量不容小觑。维吉尼亚理工大学交通运输研究院的调查显示，车祸发生的原因有 93% 都是人为因素造成的，其中有高达 80% 都是由于事故发生前三秒注意力不集中所导致。自动驾驶被认为能够改善此类事故的高发生率。NHTSA 数据统计预测，到 2040 年，自动驾驶技术将会减少 80% 的交通事故。
盲区是驾驶员的梦魇，主要分为车头盲区、车尾盲区、后视镜盲区以及 AB 柱盲区。（一般轿车车身每侧有三个立柱，前挡风玻璃两侧的斜柱称为 A 柱，前后门之间的立柱称为 B 柱、后挡风玻璃两侧的立柱则被称为 C 柱。）为了避免由于盲区造成事故，全景影像系统应运而生。
市场上现有的 2D AVM 系统虽然可以实现 360 度环景，但 2D 可视距离较短，仅可以在停车的时候使用。传统 3D AVM 系统也存在各种局限性，如富士通提出的 3D AVM 系统可视距离较远，但视角有限；BMW 在去年的 CES 展上提出了无后视镜 Mirrorless 概念，利用摄像头取代真正的后外视镜，利用 6 个摄像头在高速情况下将左中右三个影像缝合在一起，但是由于立体 3D 缝合会出现高速影像信息失真、低速影像重叠频繁等问题，所以在低速情况下转换成三分割模式，驾驶员需要自己来通过所呈现的画面做路况分辨。
