眼擎科技CEO朱继志自动驾驶视觉成像系统解析

在自动驾驶与辅助驾驶中，目标识别是核心任务之一，而现实中复杂的光线、路况等对自动驾驶的成像系统提出了很大的挑战。这些视觉复杂光线产生的原因是什么？会对成像系统产生怎样的干扰？该如何解决AI视觉在复杂光线下成像准确率低的问题？

6月14日（周四）晚19:30，量子位邀请到eyemore眼擎科技CEO朱继志，他将从现有车载ISP成像系统及其弊端讲起，提出视觉成像的系统接入方法及多感融合，以eyemore成像引擎自动驾驶复杂光线解决方案为例，说明如何定制一套视觉成像系统。

嘉宾介绍

朱继志

眼擎科技创始人兼CEO

毕业于北京大学电子学系专业，曾任职于中兴视频通讯部，积累了10年视频图像技术开发及产品管理经验，然后任职于国内最大的芯片分销商担任VP，有8年面向汽车、手机、工业、家电等行业的芯片推广营销经验，2014年年初创立眼擎科技，总部位于深圳，并在北京、杭州设立分公司以便于研发和技术支持。

分享提纲

1、视觉复杂光线产生的原因、现象、及后果。

2、现有车载ISP成像系统及其弊端。

3、视觉成像的系统接入方法及多感融合。

4、eyemore成像引擎自动驾驶复杂光线解决方案。

5、如何定制一套视觉成像系统。

6、从成像角度看AI视觉现状。

活动详情

活动主题

自动驾驶视觉成像系统解析

活动时间

5月31日（周四）晚19:30

活动形式

线上直播（内部群分享）

如何参与

扫码添加小助手，通过后即可获取参与方式，报名成功后可加入活动群，与嘉宾以及其他小伙伴互动交流，还能在第一时间获取分享PPT、视频回放、量子位文字整理材料。

由于本次为内部群分享，已经在量子位社群的同学请联系相应小助手，带上暗号“eyemore”，获取参与方式~

主办

眼擎科技

专注于研发成像引擎的原创高端数字芯片企业，致力于解决AI视觉产品现场部署的实施问题；除了成像芯片，还通过提供成像开发套件、成像模组、成像算法IP以及深度定制成像方案等一系列全套的成像技术方案及服务。

2018年1月，在全球范围内率先发布人工智能视觉应用场景解决复杂光线的eyemore X42专用成像芯片；同年4月，针对无人驾驶/辅助驾驶推出了国内首个宽动态能力达到120dB 的专用解决方案 eyemore DX120，可广泛应用于自动驾驶、无人货运、物流配送机器人、车辆道路/车内监测等场景。

量子位

追踪人工智能产品和技术新趋势，我们只专注报道AI

—完—

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