Kfz-Nachtsichtsystem fusioniert IR- und RGB-Kamera per KI

Kyocera hat ein Nachtsichtsystem für Fahrzeuge entwickelt, das Objekte, die eine Kollisionsgefahr darstellen, auch unter schlechten Sicht­verhält­nissen, wie z. B. bei Nacht, Regen, Schnee, Nebel oder Rauch, genau erkennen kann. Das System soll helfen, ab der Markteinführung im Jahr 2027 die Zahl der Verkehrsunfälle zu verringern, und die Sicherheit im Straßenverkehr zu erhöhen.

Nach Angaben von Kyocera verfügt das Nachtsichtsystem für Fahrzeuge „über den weltweit ersten Scheinwerfer, der sowohl weißes (RGB) als auch Nahinfrarot-Licht (NIR) auf derselben optischen Achse aus­senden kann“, wobei das Unternehmen damit Scheinwerfer meint, die weißes und nahinfrarotes Licht in einem einzigen SMD-Bauelement verwenden. Dies ermögliche eine genauere Objekterkennung als bei alternativen Technologien. Das System integriert RGB-NIR-Sensoren und eine spezielle KI-basiserte Technologie zur Bildfusion und Erkennung, die das Unternehmen selbst für die Objekterkennung entwickelt hat. Darüber hinaus hat Kyocera eine weitere generative KI-Funktion entwickelt, um Trainingsdaten für eine kosteneffizientere Lern- und Produktentwicklung zu erstellen.

Das System von Kyocera integriert sowohl weißes als auch Nahinfrarotlicht aus einem Laserscheinwerfer auf einer einzigen optischen Achse. Dies eliminiert die Bildparallaxe und verbessert die Bilderkennung erheblich. Der integrierte Scheinwerfer enthält außerdem einen besonders hellen, hocheffizienten, miniaturisierten GaN-Laser, der von Kyocera SLD Laser entwickelt wurde. Darüber hinaus verfügt das System über eine automatische Strahlformungsfunktion für das RGB- und NIR-Licht. Sie verhindert das Blenden entgegenkommender Fahrer, indem das sichtbare Licht bei Bedarf automatisch in einen Abblendlichtwinkel umgeschaltet wird, während das NIR-Licht im Fernlichtmodus verbleiben kann.

Der fahrzeugmontierte RGB-NIR-Sensor von Kyocera nutzt die von den Kyocera Advanced Technology Laboratories entwickelte KI-Technologie zur Bildfusions­erkennung. Anstatt die Bilddaten aus den beiden Quellen einfach zu kombinieren, nutzt Kyoceras System qualitative KI, um sowohl RGB- als auch NIR-Bilder zu vergleichen und zu bewerten und so selbst bei schlechten Sichtverhältnissen mit hoher Genauigkeit zwischen Fußgängern und Fahrzeugen zu unterscheiden.

Herkömmliche Methoden erfordern das Sammeln großer Mengen von NIR-Trainings­daten. Dies stellt einen zeit- und kostenintensiven Prozess dar. Die KI-Technologie von Kyocera hingegen generiert Trainingsdaten automatisch. Dadurch kann dieser Ansatz die Trainingskosten erheblich reduzieren und gleichzeitig eine hohe Erkennungsgenauigkeit gewährleisten.

Um die Zahl der Verkehrsunfälle zu verringern und autonomes Fahren zu fördern, benötigen Automobilhersteller fortschrittlichere Systeme zur Gefahrenerkennung. Kyocera zufolge hatte der Weltmarkt für Kraft­fahrzeug-Nachtsichtsysteme gemäß Reportocean im Jahr 2020 ein Volumen von etwa 2,17 Milliarden Dollar. Darüber hinaus erwarte Reportocean für diesen Markt von 2020 bis 2027 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von mehr als 16,5%. Das neue Nachtsichtsystem von Kyocera soll dazu beitragen, Verkehrsunfälle zu vermeiden, indem es Autofahrer in ungünstigen Fahr­umgebungen auf Gefahren hinweist. Und durch die Integration von sichtbaren sowie Nahinfrarot-Bildern mithilfe einer proprietären KI-Technologie für die Bild­fusions­erkennung ergeben sich diverse Vorteile.