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据了解，无人驾驶汽车主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪，即无人驾驶先进驾驶辅助系统（简称ADAS）。ADAS利用安装在车上的各式传感器（侦测光、热、压力等变数），第一时间收集车内外的环境数据，将可能遇到的危险情况反馈给驾驶者，引起其注意并提高警惕。作为ADAS收集车内外环境信息的主要手段，深度相机的开发一直备受瞩目。
ADAS系统的眼睛——深度相机会将“看”到的景物信息传入计算机系统，并通过数据分析和整合，助力智能系统做出准确判断并指导相关汽车行动。实现安全的智能驾驶必须有高质量的图像信息。然而，传统的深度相机一般是通过提高传感器的质量来提升成像的分辨率，该方法大大提高了深度相机的成本，使其只能装配在高端车辆上，很难普及推广。
从2016年3月开始，东北大学信息学院本科生姚明德和他的小伙伴们便对智能技术产生了兴趣，埋头于新型摄像头方面的研究。他们在算法上加以改进，采用了TOF模组和CMOS模组相结合的方法，同时获取场景的深度图像和彩色图像，再利用融入的新型深度学习增强算法，极大地提高了深度图像的质量和辨识度。
“曾经让车代脚走，现在让车代眼‘看’。我们将进一步提高深度相机的性价比，早日应用到普通车辆，让更多人可以享受无人驾驶。”姚明德说。
目前，该团队的这一技术已和天使基金签署合作协议，首轮融资300万元，并与比亚迪公司达成了合作意向。未来，该团队还将进一步进行市场推广，采用先进的机器学习方法逐步加入行人检测、交通行为识别等辅助驾驶的功能。
