在自動駕駛與輔助駕駛中，目標識別是核心任務之一，而現實中複雜的光線、路況等對自動駕駛的成像系統提出了很大的挑戰。這些視覺複雜光線產生的原因是什麼？會對成像系統產生怎樣的幹擾？該如何解決AI視覺在複雜光線下成像準確率低的問題？
6月14日（周四）晚19:30，量子位邀請到eyemore眼擎科技CEO朱繼志，他將從現有車載ISP成像系統及其弊端講起，提出視覺成像的系統接入方法及多感融合，以eyemore成像引擎自動駕駛複雜光線解決方案為例，說明如何定製一套視覺成像系統。
嘉賓介紹
朱繼志
眼擎科技創始人兼CEO
畢業於北京大學電子學系專業，曾任職於中興視頻通訊部，積累了10年視頻圖像技術開發及產品管理經驗，然後任職於國內最大的晶片分銷商擔任VP，有8年面向汽車、手機、工業、家電等行業的晶片推廣營銷經驗，2014年年初創立眼擎科技，總部位於深圳，並在北京、杭州設立分公司以便於研發和技術支持。
分享提綱
1、視覺複雜光線產生的原因、現象、及後果。
2、現有車載ISP成像系統及其弊端。
3、視覺成像的系統接入方法及多感融合。
4、eyemore成像引擎自動駕駛複雜光線解決方案。
5、如何定製一套視覺成像系統。6、從成像角度看AI視覺現狀。
活動詳情
活動主題
自動駕駛視覺成像系統解析
活動時間
5月31日（周四）晚19:30
活動形式
線上直播（內部群分享）
如何參與
掃碼添加小助手7：qbitbot7，備註「吃瓜社」，通過後即可獲取參與方式，報名成功後可加入活動群，與嘉賓以及其他小夥伴互動交流，還能在第一時間獲取分享PPT、視頻回放、量子位文字整理材料。
由於本次為內部群分享，已經在量子位社群的同學請聯繫相應小助手，帶上暗號「eyemore」，獲取參與方式~
主辦
眼擎科技
專注於研發成像引擎的原創高端數字晶片企業，致力於解決AI視覺產品現場部署的實施問題；除了成像晶片，還通過提供成像開發套件、成像模組、成像算法IP以及深度定製成像方案等一系列全套的成像技術方案及服務。
2018年1月，在全球範圍內率先發布人工智慧視覺應用場景解決複雜光線的eyemore X42專用成像晶片；同年4月，針對無人駕駛/輔助駕駛推出了國內首個寬動態能力達到120dB 的專用解決方案 eyemore DX120，可廣泛應用於自動駕駛、無人貨運、物流配送機器人、車輛道路/車內監測等場景。
量子位
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