随着新技术的出现，（美国）国家公路交通安全管理局（NHTSA）、联合国（联合国第46号法规）和自动驾驶汽车安全法规世界大会等组织正在发布更严格和更全面的安全和图像质量法规。许多作为车辆选项提供的功能现在将成为所有新车的必备救生技术。使用基于摄像头的传感器的高级驾驶辅助系统（ADAS）帮助驾驶员和车辆对驾驶环境有更多的了解。摄像机被安置在车辆的前部、后部和侧面，以捕捉道路、路标、行人、车辆和其他障碍物的图像。摄像机拍摄的图像由支持软件进行分析，然后信息会触发反应以提高安全性。这可能是自动启动紧急制动，提醒司机他们正在偏离车道或在他们的盲点有一辆车，或帮助他们停车。目标物体通过镜头（LENS）生成光学图像投射到图像传感器上，光信号转变为电信号，再经过A/D（模数转换）后变为数字图像信号，最后送到DSP（数字信号处理芯片）中进行加工处理，由DSP将信号处理成特定格式的图像传输到显示屏上进行显示。
镜头：聚集光线，把景物投射到成像介质表面，有的是单镜头，有的成像效果要好，需要多层玻璃的镜头。
滤色片：人眼看到的景物是可见光波段，而图像传感器可辨识的光波段多大于人眼，因此增加了滤色片将多余的光波段过滤掉，使图像传感器能拍摄多人眼所见到的实际景物。
图像COMS传感芯片：即成像介质，将镜头投射到表面的图像（光信号）转换为电信号。
数据处理线路板基板：将图像传感器的电信号传输到后端，针对车载摄像头这里的线路基板会更多一些电路，需要把并行的摄像头信号转为串行传输，这样抗干扰能力更强一些。
工作流程：图像输入 — 预处理 — 特征提取 — 特征分类 — 匹配 — 完成识别
即输入摄像头的数据，以每帧信息为基础进行检测、分类、分割等计算，最后利用多帧信息进行目标跟踪，输出相关结果；
1）预处理包括成帧、颜色调整、白平衡、对比度均衡、图像扭正等工作；
2）特征提取在预处理的基础上提取出图像中的特征点；
3）目标识别是基于特征数据的输出，对图像中的物体进行识别分类 —— 人 ，车 、交通标志等，运用到机器学习、神经网络等算法。
本培训将概述汽车摄像头模块以及与这些系统相关的不同挑战，无论是效率、尺寸、灵活性、可扩展性还是成本。提出的挑战可以是系统独立的，也可以是互连的，这就需要为电源管理、诊断和通信选择适当的器件。将讨论各种电源解决方案，从完全分立到完全集成，以实现设计目标，并将有助于为客户提供未来相机模块设计的基础。
