Společnost Renesas Electronics Corporation oznámila společný vývoj řešení pro rozpoznávání objektů založeného na hlubokém učení pro inteligentní kamery používané v pokročilých aplikacích asistenčního systému nové generace a kamerách pro úroveň ADAS 2 a vyšší. Toto nové řešení inteligentních kamer využívá hluboké učení pro rozpoznávání objektů s vysokou přesností a nízkou spotřebou energie; také urychluje rozsáhlou adaptaci ADAS.
Díky spolupráci mezi společnostmi Renesas a StradVision byla tato nová technologie schopna rozpoznat zranitelné účastníky silničního provozu (VRU), jako jsou chodci a cyklisté, a také další vozidla a značení jízdních pruhů. StradVision optimalizoval jejich software pro automobilový System-on-chip Renesas R-Car (SoC) produkty R-Car V3H a R-Car V3M který má pověst jako vozidla sériově vyráběných. Tato zařízení R-Car mají vyhrazený engine pro zpracování hlubokého učení s názvem CNN-IP (Convolution Neural Network Intellectual Property), který jim umožňuje provozovat síť SVNet automobilového hlubokého učení společnosti StradVision vysokou rychlostí.
Klíčové vlastnosti
1) Řešení podporuje dřívější hodnocení hromadné výroby
Software pro hluboké učení SVNet společnosti StradVision je výkonným řešením pro vnímání AI pro masovou výrobu systémů ADAS díky své schopnosti přesně rozpoznat při slabém osvětlení a schopnosti vypořádat se s okluzí, když jsou objekty částečně skryty jinými objekty. Základní software R-Car V3H dokáže současně rozpoznat vozidlo, osobu a jízdní pruh zpracováním obrazu rychlostí 25 snímků za sekundu, což umožňuje rychlé vyhodnocení a vývoj POC. S pomocí těchto základních funkcí může vývojář přizpůsobit software přidáním značek, značek a dalších objektů jako rozpoznávacího cíle.
2) SoC R-Car V3H a R-Car V3M zvyšují spolehlivost inteligentního kamerového systému a snižují náklady
Modely Renesas R-Car V3H a R-Car V3M jsou vybaveny technologií rozpoznávání obrazu IMP-X5. Kombinace komplexního rozpoznávání komplexních objektů založeného na hlubokém učení a vysoce ověřitelného zpracování rozpoznávání obrazu s pravidlem vytvořeným člověkem umožňuje návrháři vybudovat robustní systém. Procesor obrazových signálů na čipu (ISP) může převádět signály snímače pro vykreslování a zpracování obrazu. Je tedy možné konfigurovat systém pomocí levných kamer bez vestavěného ISP. Díky tomu bylo možné nakonfigurovat systém pomocí levných kamer a snížit tak celkovou cenu kusovníku (BOM).
Nové společné řešení hlubokého učení, včetně softwaru a podpory vývoje od StradVision, bude vývojářům k dispozici počátkem roku 2020.