安全作为研究引擎
照明是道路交通中的核心安全因素之一。现代车辆照明系统通过自动照明功能、摄像头和传感器为道路交通提供最佳照明。但在人、动物和物体的自动检测方面，尤其是在夜间，却仍存在巨大的改善潜力。智能照明系统在夜间检测到行人的最短距离和可靠性如何，这方面目前仍缺乏有效数据。因此，ZKW 与维也纳工业大学进行了大量测量，以改善自动检测和提高夜间驾驶的安全性。

人工智能成就智能照明
在 CarVisionLight 研究项目期间，在测试车辆中安装了摄像头样机，从而收集日间与夜间不同交通情况下有关摄像头图像处理的数据。借助人工智能和来自 emotion3D 的监控软件，对信息进行分析并确定模式。这些模式可作为“光算法”传输至智能摄像头系统，以提高其准确性。“在夜间、高速和长距离驾驶时，在最复杂的条件下对各种场景实行基于摄像头的 3D 分析，这对传感器、照明和图像处理提出了严峻挑战。在这一方面，我们的智能图像处理解决方案能够为提高交通安全和自动驾驶作出重大贡献，”emotion3D 公司的 CEO Florian Seitner 博士如此认为。

研究作为创新文化的一部分
通过 CarVisionLight 项目，ZKW 正在寻求一种在创新中整合研究的整体性方法。因此，我们作为照明系统专家会定期与维也纳工业大学或约翰内斯·开普勒大学等高校以及 emotion3D 等专业公司开展合作。“我们携手合作伙伴，共同研究图像采集和处理以及自适应照明。将用于环境检测的 3D 立体观测与高分辨率头灯技术集成在一起，为下一代头灯奠定了基石。最高目标是为夜间驾驶提供最大的安全性，Schubert 解释道。

与维也纳工业大学合作
ZKW 目前委托维也纳工业大学撰写两份有关图像检测的学位论文。对此，维也纳工业大学视觉计算和以人为本技术研究所的大学教授、工程硕士、博士Margrit Gelautz 表示：“我们正在研发有关图像处理和机器学习的新方法，借此，即使是在复杂的条件下和在夜间驾驶时，也能分析和展示道路交通场景。与 ZKW 和 emotion3D 的合作，使学生们能够在学位论文中研究与基础研究和工业应用有关的最新自动驾驶主题。”