Renesas Electronics Corporation объявила о совместной разработке решения по распознаванию объектов на основе глубокого обучения для интеллектуальных камер, используемых в приложениях системы помощи водителю нового поколения, и камерах для ADAS уровня 2 и выше. Это новое решение для интеллектуальной камеры использует глубокое обучение для распознавания объектов с высокой точностью и низким энергопотреблением; это также ускоряет повсеместную адаптацию ADAS.
Сотрудничество между Renesas и StradVision сделало эту новую технологию способной распознавать уязвимых участников дорожного движения (VRU), таких как пешеходы и велосипедисты, а также другие транспортные средства и разметку полос. StradVision оптимизировал свое программное обеспечение для автомобильной системы на кристалле Renesas R-Car (SoC) продукты R-автомобили V3H и Р-автомобили V3M, который имеет опыт в качестве серийных транспортных средств. Эти устройства R-Car имеют специальный механизм обработки глубокого обучения под названием CNN-IP (интеллектуальная собственность сверточной нейронной сети), который позволяет им запускать автомобильную сеть глубокого обучения SVNet компании StradVision на высокой скорости.
Ключевая особенность
1) Решение поддерживает более раннюю оценку массового производства
Программное обеспечение для глубокого обучения SVNet от StradVision - это мощное решение для восприятия искусственного интеллекта для массового производства систем ADAS из-за его способности точно распознавать при слабом освещении и способности справляться с окклюзией, когда объекты частично скрыты другими объектами. Базовое программное обеспечение R-Car V3H может одновременно распознавать автомобиль, человека и полосу движения, обрабатывая изображение со скоростью 25 кадров в секунду, что обеспечивает быструю оценку и разработку POC. С помощью этих базовых возможностей разработчик может настраивать программное обеспечение, добавляя знаки, маркировки и другие объекты в качестве цели распознавания.
2) SoC R-Car V3H и R-Car V3M повышают надежность системы интеллектуальных камер при одновременном снижении затрат
Renesas R-Car V3H и R-Car V3M оснащены механизмом распознавания изображений IMP-X5. Сочетание распознавания сложных объектов на основе глубокого обучения и обработки распознавания изображений с высокой степенью проверки с искусственными правилами позволяет разработчику создать надежную систему. Встроенный процессор обработки изображений (ISP) может преобразовывать сигналы датчиков для обработки изображений и распознавания. Таким образом, можно настроить систему с использованием недорогих камер без встроенного интернет-провайдера. Это позволило сконфигурировать систему с использованием недорогих камер, что снизило общую стоимость спецификации (BOM).
Новое совместное решение для глубокого обучения, включая программное обеспечение и поддержку разработки от StradVision, будет доступно для разработчиков в начале 2020 года.