Tập đoàn Điện tử Renesas đã công bố hợp tác phát triển giải pháp nhận dạng đối tượng dựa trên học sâu dành cho camera thông minh được sử dụng trong các ứng dụng hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến thế hệ tiếp theo và camera cho ADAS cấp 2 trở lên. Giải pháp camera thông minh mới này sử dụng học sâu để nhận dạng đối tượng với độ chính xác cao và tiêu thụ điện năng thấp; nó cũng tăng tốc sự thích ứng rộng rãi của ADAS.
Sự hợp tác giữa Renesas và StradVision đã làm cho công nghệ mới này có khả năng nhận ra những người sử dụng đường dễ bị tổn thương (VRU) như người đi bộ và người đi xe đạp cũng như các phương tiện khác và vạch kẻ làn đường. Các StradVision đã được tối ưu hóa phần mềm của họ cho hệ thống-on-chip ô tô Renesas R-Car (SoC) sản phẩm R-Car V3H và R-Car V3M trong đó có hồ sơ theo dõi như những chiếc xe sản xuất hàng loạt. Các thiết bị R-Car này có một công cụ chuyên dụng để xử lý học sâu được gọi là CNN-IP (Sở hữu trí tuệ mạng thần kinh Convolution), nó cho phép chúng chạy mạng học sâu trên ô tô SVNet của StradVision với tốc độ cao.
Các tính năng chính
1) Giải pháp hỗ trợ đánh giá sớm hơn việc sản xuất hàng loạt
Phần mềm học sâu SVNet của StradVision là một giải pháp nhận thức AI mạnh mẽ để sản xuất hàng loạt hệ thống ADAS vì khả năng nhận dạng chính xác trong điều kiện ánh sáng yếu và khả năng xử lý hiện tượng tắc khi vật thể bị che khuất một phần bởi các vật thể khác. Phần mềm cơ bản của R-Car V3H có thể đồng thời nhận dạng xe, người và làn đường bằng cách xử lý hình ảnh với tốc độ 25 khung hình / giây, cho phép đánh giá nhanh và phát triển POC. Với sự trợ giúp của những khả năng cơ bản này, nhà phát triển có thể tùy chỉnh phần mềm với việc bổ sung các dấu hiệu, dấu hiệu và các đối tượng khác làm mục tiêu nhận dạng.
2) SoC R-Car V3H và R-Car V3M tăng độ tin cậy cho hệ thống camera thông minh đồng thời giảm chi phí
Renesas R-Car V3H và R-Car V3M trang bị công cụ nhận dạng hình ảnh IMP-X5. Kết hợp nhận dạng đối tượng phức tạp dựa trên học sâu và xử lý nhận dạng hình ảnh có thể xác minh cao với quy tắc nhân tạo cho phép nhà thiết kế xây dựng một hệ thống mạnh mẽ. Bộ xử lý tín hiệu hình ảnh trên chip (ISP) có thể chuyển đổi tín hiệu cảm biến để xử lý nhận dạng và kết xuất hình ảnh. Vì vậy, có thể cấu hình một hệ thống sử dụng các camera rẻ tiền mà không cần ISP tích hợp. Điều này làm cho nó có thể cấu hình một hệ thống bằng cách sử dụng máy ảnh rẻ tiền, giảm chi phí tổng thể vật liệu (BOM).
Giải pháp học sâu chung mới, bao gồm phần mềm và hỗ trợ phát triển từ StradVision, sẽ có sẵn cho các nhà phát triển vào đầu năm 2020.