A Renesas Electronics Corporation bejelentette, hogy közösen fejlesztenek egy mély tanuláson alapuló objektum-felismerési megoldást az intelligens kamerák számára, amelyeket a következő generációs fejlett járművezető-támogatási rendszerek alkalmazásaiban használnak, valamint az ADAS 2. vagy annál magasabb szintű kameráihoz. Ez az új intelligens kameramegoldás mély pontosságú és alacsony energiafogyasztású objektumfelismerési tanulást alkalmaz; felgyorsítja az ADAS széles körű alkalmazkodását is.
A Renesas és a StradVision együttműködésével ez az új technológia alkalmassá vált arra, hogy felismerje a veszélyeztetett úthasználókat (VRU-kat), például a gyalogosokat és a kerékpárosokat, valamint más járműveket és a sávjelzéseket. A StradVision optimalizálta szoftvereit a Renesas R-Car Automotive system-on-chip (SoC) termékekhez, az R-Car V3H és az R-Car V3M termékekhez, amelyeknek a sorozatgyártású járművek a múltja. Ezeknek az R-Car eszközöknek van egy speciális motorja a mély tanulás feldolgozásához, az úgynevezett CNN-IP (Convolution Neural Network Intellectual Property), amely lehetővé teszi számukra a StradVision SVNet autóipari mélytanulási hálózatának nagy sebességű futtatását.
Főbb jellemzők
1) A megoldás támogatja a tömegtermelés korábbi értékelését
A StradVision SVNet mélytanulási szoftvere hatékony AI-érzékelési megoldás az ADAS-rendszerek tömeggyártásához, mivel képes gyenge fényben pontosan felismerni és képes az elzáródás kezelésére, amikor az objektumokat más tárgyak részben elrejtik. Az R-Car V3H alapszoftvere egyszerre képes felismerni a járművet, a személyt és a sávot, a kép 25 másodpercenkénti sebességgel történő feldolgozásával, ami lehetővé teszi a gyors kiértékelést és a POC fejlesztését. Ezen alapvető képességek segítségével a fejlesztő testreszabhatja a szoftvert, felismerési célként jelek, jelölések és egyéb objektumok hozzáadásával.
2) Az R-Car V3H és az R-Car V3M SoC növeli az intelligens kamerarendszer megbízhatóságát, miközben csökkenti a költségeket
A Renesas R-Car V3H és R-Car V3M az IMP-X5 képfelismerő motorral rendelkezik. A mély tanuláson alapuló komplex objektumfelismerés és a nagyon ellenőrizhető képfelismerési feldolgozás kombinálása az ember alkotta szabályokkal lehetővé teszi a tervező számára, hogy robusztus rendszert építsen fel. A chipen lévő képjel-processzor (ISP) képes átalakítani az érzékelő jeleit képmegjelenítés és felismerés feldolgozásához. Tehát be lehet állítani egy rendszert olcsó kamerák használatával, beépített ISP nélkül. Ez lehetővé tette a rendszer konfigurálását olcsó kamerák segítségével, csökkentve ezzel az anyagköltségek teljes költségét.
Az új közös mélyoktatási megoldás, beleértve a StradVision szoftverét és fejlesztési támogatását, 2020 elejére elérhetővé válik a fejlesztők számára.