NIR传感器与FIR传感器：特性和应用

适合ADAS汽车摄像机的设计,使处理系统更容易地识别任务且更具有鲁棒性。它包括特殊传感器的使用,这种传感器能够获取人眼感知波长范围以外的辐射光。在汽车应用中,有两个主要频率范围：近红外线光（NIR）与远红外线光（FIR）。

NIR是缩写,用来表示波长在700～3000nm的电磁波。人眼不能感知这种辐射光,但是这种辐射光尤其在夜间包含着重要的信息。而且,当现场的照明是由远光灯辐射的NIR范围内的光时,在其他车上的人不能感知这种照明系统的光^[4],然而视觉系统能在这种完全照明场景下执行检测。近红外线的光很有价值,因为物体在这个范围内有不同的反射率。在可见光域照明条件不好的现场,包含的丰富信息,在NIR域时,这些信息仍是可得到的。因此,对获得这些图像以及对图像执行检测时,使用近红外线通常比使用可见光图像的效果更好。

由于硅的物理特性,大多数商业/工业装置能吸收NIR辐射光,所以需要把滤光玻璃插在镜头与传感器之间,滤除这个范围内辐射能量,从而使获得的图像颜色更逼真。

特殊的制造工艺可以改善其在NIR域内的灵敏度。这种情况下,过滤掉由可见光得到的图像,就能获得完全由NIR得到的图像。由于可见光的截止滤波器,使得到达传感器的光通量就会大大减少,因此为了获得合适的曝光,应该使用较长的百叶窗和/或者较高的增益。在NIR区域拍摄的图像适合于对车道的检测和行人的检测。并不是所有的材料都有良好的反射率。一些PVC（聚氯乙烯）的衣服吸收这种光,这使得识别任务更加艰巨。当使用这种图像作行人检测时,它是很大的一个限制因素。

远红外通常是波长在3到25～40μm之间的电磁波的频谱。通过测量物体的温度来测量物体发出远红外辐射的强度。有时把波段范围从3～5μm称为是MWIR（中波红外）,而把波段从5～14μm的命名为LMIR（长波红外）。

传感器能够生成取景器内的热图像,可作为夜视驾驶辅助产品的组件^[322]。热图像中每个像素值与物体表面的温度有关,在典型传输函数的作用下,通过透镜组把像素的投影覆盖在物体表面上。

关于FIR在汽车行业有趣的一点是,它与这些波长在高空中的透射率有关。图18.1描述了空气透射率随辐射波长的变化。这个函数看上去像高衰减与高透射序列的范围。这个范围称为“大气窗口”。长波范围的透射率是高的,因此,辐射在很长一段距离没有衰减。另一方面,在MWIR范围内发生明显的衰减,使距离几十米的高空对这种辐射的透射率大大降低。(www.xing528.com)

图18.1 在远红外范围内,空气透射率存在一个大气窗口

FIR图像用于汽车系统中,去检测行人和动物,这是由于人与动物的身体对于同一的背景有不同温度（如图18.2a）。然而,这种方法存在局限,由于冬天穿的衣服颜色深—掩盖了人自身的辐射率,而夏天的热背景—夏天的背景或许物体更热,如图18.2b所示。

图18.2 a）在冬天的场景中,FIR图像能很容易检测到人和车辆。 b）在夏天的场景中,左边那个人的温度比背景中门的温度要低

尽管这种系统仅仅在中、低温时,才对于人的检测确实有效,但是考虑到传感器的成本,它们并没有广泛应用。