Die KI fusioniert die Daten der Weißlicht und IR-Sensoren zu einem Bild und führt die Objekterkennung durch.

Die KI fusioniert die Daten der Weißlicht und IR-Sensoren zu einem Bild und führt die Objekterkennung durch. (Bild: Kyocera)

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.

Das Nachtsystem besteht aus einer kombinierten Lichtquelle, die sowohl weißes als auch IR-Licht aussendet einem Empfänger für IR- und Weißlicht sowie der Auswerte-Elektronik.
Das Nachtsystem besteht aus einer kombinierten Lichtquelle, die sowohl weißes als auch IR-Licht aussendet einem Empfänger für IR- und Weißlicht sowie der Auswerte-Elektronik. (Bild: Kyocera)

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.

So funktioniert das KI-basierte Nachtsichtsystem

Dieses Video erklärt, wie die Nachtsichttechnologie funktioniert, und wo die Vorteile der Datenfusion der beiden Kameras/Sensoren (IR und Weißlicht) liegen.

Laserscheinwerfer integriert weißes und Nahinfrarotlicht auf derselben optischen Achse

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.

Kyocera kombiniert weißes und IR-Licht auf derselben optischen Achse innerhalb eines Kfz-Scheinwerfers.
Kyocera kombiniert weißes und IR-Licht auf derselben optischen Achse innerhalb eines Kfz-Scheinwerfers. (Bild: Kyocera)

Genauere Objekterkennung durch den Einsatz von KI zur Bildfusionserkennung

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.

KI-Technologie verbessert die Qualität der fusionierten Sensordaten.
KI-Technologie verbessert die Qualität der fusionierten Sensordaten. (Bild: Kyocera)

KI soll „deutliche Senkung der Entwicklungskosten bei gleichzeitiger Verbesserung der Erkennungsleistung“ ermöglichen

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.

Generierung von Trainingsdaten durch die KI-Technologie
Generierung von Trainingsdaten durch die KI-Technologie (Bild: Kyocera)

Warum eine KI-basierte Fusion aus Weißlicht- und NIR-Kameradaten sinnvoll ist

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.

 

Der GaN-Laser des Systems leuchtet das Sichtfeld des Fahrers bis in eine Entfernung von 250 m aus.
Der GaN-Laser des Systems leuchtet das Sichtfeld des Fahrers bis in eine Entfernung von 250 m aus. (Bild: Kyocera)

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