Renesas Electronics Corporation ilmoitti kehittävänsä syvän oppimispohjaisen objektintunnistusratkaisun älykameroille, joita käytetään seuraavan sukupolven kehittyneissä kuljettajan apujärjestelmäsovelluksissa, sekä ADAS-tason 2 ja sitä korkeammille kameroille. Tämä uusi älykameraratkaisu käyttää syvällistä oppimista esineiden tunnistamiseen tarkalla ja pienellä virrankulutuksella; se myös nopeuttaa ADAS: n laajaa sopeutumista.
Renesasin ja StradVisionin yhteistyön ansiosta tämä uusi tekniikka pystyi tunnistamaan haavoittuvat tienkäyttäjät, kuten jalankulkijat ja pyöräilijät, sekä muut ajoneuvot ja kaistamerkinnät. StradVision on optimoitu niiden ohjelmistoja Renesas R-Car autojen system-on-chip (SoC) tuotteet R-Auto V3H ja R-Car V3M jolla on maine kuin massatuotantona ajoneuvoja. Näillä R-Car-laitteilla on syväoppimiskäsittelyyn tarkoitettu moottori, nimeltään CNN-IP (Convolution Neural Network Intellectual Property), jonka avulla ne voivat ajaa StradVisionin SVNet-autoteollisuuden syväoppimisverkkoa suurella nopeudella.
Avainominaisuudet
1) Ratkaisu tukee massatuotannon aikaisempaa arviointia
StradVisionin SVNet-syväoppimisohjelmisto on tehokas tekoälyn havaintoratkaisu ADAS-järjestelmien massatuotantoon, koska sillä on kyky tunnistaa tarkasti hämärässä ja kyky käsitellä tukoksia, kun muut esineet piilottavat esineitä osittain. R-Car V3H: n perusohjelmisto tunnistaa samanaikaisesti ajoneuvon, henkilön ja kaistan käsittelemällä kuvaa nopeudella 25 kuvaa sekunnissa, mikä mahdollistaa nopean arvioinnin ja POC-kehityksen. Näiden perusominaisuuksien avulla kehittäjä voi mukauttaa ohjelmiston lisäämällä merkkejä, merkintöjä ja muita objekteja tunnistuskohteeksi.
2) R-Car V3H- ja R-Car V3M SoC -laitteet lisäävät älykkäiden kamerajärjestelmien luotettavuutta ja vähentävät kustannuksia
Renesas R-Car V3H: ssa ja R-Car V3M: ssä on IMP-X5-kuvan tunnistustoiminto. Yhdistämällä syvälliseen oppimiseen perustuva monimutkainen objektintunnistus ja erittäin todennettavissa oleva kuvantunnistuskäsittely ihmisen tekemiin sääntöihin suunnittelija voi luoda vankan järjestelmän. Sirulla oleva kuvasignaaliprosessori (ISP) voi muuntaa anturisignaalit kuvan renderointia ja tunnistamista varten. Joten on mahdollista määrittää järjestelmä käyttämällä halpoja kameroita ilman sisäänrakennettua Internet-palveluntarjoajaa. Tämä mahdollisti järjestelmän konfiguroinnin edullisilla kameroilla, mikä pienensi kokonaiskustannuksia.
Uusi yhteinen syväoppimisratkaisu, mukaan lukien StradVisionin ohjelmistot ja kehitystuki, on kehittäjien saatavilla vuoden 2020 alkuun mennessä.