Предоставление решений для интеллектуальных камер, в которых используется глубокое обучение для распознавания объектов с высокой точностью и низким энергопотреблением
Renesas Electronics Corporation, ведущий поставщик передовых полупроводниковых решений, и StradVision, Inc., поставщик решений для обработки изображений для автономных транспортных средств с опытом в области глубокого обучения, объявили о совместной разработке системы распознавания объектов на основе глубокого обучения, - решение для интеллектуальных камер, используемых в приложениях усовершенствованной системы помощи водителю (ADAS) следующего поколения, и камер для ADAS уровня 2 и выше.
StradVision рада объединить усилия с Renesas, чтобы помочь разработчикам эффективно продвигать свои усилия для реализации следующего большого скачка в ADAS
Чтобы избежать опасностей в городских районах, реализации ADAS следующего поколения требуют высокоточного распознавания объектов, способного обнаруживать так называемых уязвимых участников дорожного движения (VRU), таких как пешеходы и велосипедисты. В то же время, для массового рынка автомобилей среднего и начального уровня эти системы должны потреблять очень мало энергии. Новое решение от Renesas и StradVision соответствует обоим условиям и призвано ускорить широкое внедрение ADAS.
«Компания StradVision является лидером в области технологий обработки изображений и имеет богатый опыт разработки реализаций ADAS с использованием SoC R-Car от Renesas, и благодаря этому сотрудничеству мы обеспечиваем готовые к производству решения, обеспечивающие безопасную и точную мобильность в будущем», - сказала Наоки Йошида, Вице-президент автомобильного технического отдела по взаимодействию с клиентами компании Renesas. «Это новое совместное решение на основе глубокого обучения, оптимизированное для SoC R-Car, будет способствовать широкому внедрению реализаций ADAS следующего поколения и поддержит растущие требования к датчикам зрения, которые, как ожидается, появятся в ближайшие несколько лет».
«StradVision с радостью объединяет усилия с Renesas, чтобы помочь разработчикам эффективно продвигать свои усилия, чтобы сделать следующий большой скачок в ADAS», - сказал Юнхван Ким, генеральный директор StradVision. «Эти совместные усилия не только приведут к быстрой и эффективной оценке, но и значительно улучшат производительность ADAS. Благодаря огромному росту, который ожидается на рынке фронтальных камер в ближайшие годы, это сотрудничество дает StradVision и Renesas отличные возможности для предоставления наилучших технологий».
Программное обеспечение для распознавания объектов на основе глубокого обучения StradVision обеспечивает высокую производительность при распознавании транспортных средств, пешеходов и разметки полосы движения. Это высокоточное программное обеспечение для распознавания было оптимизировано для продуктов R-Car V3H и R-Car V3M от Renesas R-Car, которые уже давно зарекомендовали себя в серийных автомобилях. Эти устройства R-Car включают специальный механизм для глубокой обработки обучения, который называется CNN-IP (интеллектуальная собственность нейронной сети Convolution), что позволяет им запускать автомобильную сеть глубокого обучения SVNet StradVision на высокой скорости с минимальным энергопотреблением. Решение для распознавания объектов, полученное в результате этого сотрудничества, реализует глубокое распознавание объектов на основе обучения, сохраняя при этом низкое энергопотребление, делая его пригодным для использования в серийных автомобилях, поощряя широкое распространение ADAS-систем.
Ключевые особенности решения для распознавания объектов на основе глубокого обучения:
- Решение поддерживает раннюю оценку для массового производства
Программное обеспечение глубокого обучения SVNet от StradVision - это мощное решение для восприятия ИИ для массового производства систем ADAS. Он высоко ценится за точность распознавания в условиях низкой освещенности и способность справляться с окклюзией, когда объекты частично скрыты другими объектами. Базовый пакет программного обеспечения для R-Car V3H выполняет одновременное распознавание транспортных средств, лиц и полос движения, обрабатывая данные изображения со скоростью 25 кадров в секунду, обеспечивая быструю оценку и разработку POC. Используя эти возможности в качестве основы, если разработчики желают настроить программное обеспечение с добавлением знаков, маркировок и других объектов в качестве целей распознавания, StradVision предоставляет поддержку для глубокого распознавания объектов на основе обучения, охватывающего все этапы от обучения до встраивания программного обеспечения для серийные автомобили. - SoC R-Car V3H и R-Car V3M повышают надежность интеллектуальных систем камер и снижают затраты
В дополнение к специализированному модулю глубокого обучения CNN-IP, Renesas R-Car V3H и R-Car V3M оснащены модулем распознавания изображений IMP-X5. Сочетание распознавания сложных объектов на основе глубокого обучения и проверяемой обработки изображений с искусственными правилами позволяет дизайнерам создать надежную систему. Кроме того, встроенный процессор сигналов изображений (ISP) предназначен для преобразования сигналов датчиков для обработки изображений и обработки распознавания. Это позволяет конфигурировать систему с использованием недорогих камер без встроенных интернет-провайдеров, что снижает общую стоимость спецификации (BOM).
