La Renesas Electronics Corporation ha annunciato lo sviluppo congiunto di una soluzione di riconoscimento degli oggetti basata sul deep learning per le telecamere intelligenti utilizzate nelle applicazioni di sistemi avanzati di assistenza alla guida di prossima generazione e telecamere per ADAS di livello 2 e superiore. Questa nuova soluzione per fotocamera intelligente utilizza il deep learning per il riconoscimento degli oggetti con alta precisione e basso consumo energetico; accelera anche l'adattamento diffuso di ADAS.
La collaborazione tra Renesas e StradVision ha reso questa nuova tecnologia in grado di riconoscere gli utenti della strada vulnerabili (VRU) come pedoni e ciclisti e anche altri veicoli e segnaletica orizzontale. Lo StradVision ha ottimizzato il proprio software per i prodotti Renesas R-Car automotive system-on-chip (SoC) R-Car V3H e R-Car V3M che hanno il track record come veicoli prodotti in serie. Questi dispositivi R-Car dispongono di un motore dedicato per l'elaborazione del deep learning denominato CNN-IP (Convolution Neural Network Intellectual Property), che consente loro di eseguire la rete di deep learning automobilistico SVNet di StradVision ad alta velocità.
Caratteristiche principali
1) La soluzione supporta una valutazione precedente della produzione di massa
Il software di deep learning SVNet di StradVision è una potente soluzione di percezione dell'intelligenza artificiale per la produzione di massa di sistemi ADAS grazie alla sua capacità di riconoscere con precisione in condizioni di scarsa illuminazione e la capacità di affrontare l'occlusione quando gli oggetti sono parzialmente nascosti da altri oggetti. Il software di base della R-Car V3H può riconoscere simultaneamente il veicolo, la persona e la corsia elaborando l'immagine a una velocità di 25 fotogrammi al secondo, il che consente una rapida valutazione e sviluppo POC. Con l'aiuto di queste funzionalità di base, uno sviluppatore può personalizzare il software con l'aggiunta di segni, segni e altri oggetti come target di riconoscimento.
2) I SoC R-Car V3H e R-Car V3M aumentano l'affidabilità del sistema di telecamere intelligenti riducendo i costi
La Renesas R-Car V3H e R-Car V3M sono dotate del motore di riconoscimento delle immagini IMP-X5. La combinazione del riconoscimento di oggetti complessi basato sul deep learning e dell'elaborazione del riconoscimento delle immagini altamente verificabile con regole create dall'uomo consente al progettista di costruire un sistema robusto. Il processore di segnali di immagine (ISP) su chip può convertire i segnali del sensore per il rendering delle immagini e l'elaborazione del riconoscimento. Quindi, è possibile configurare un sistema utilizzando telecamere poco costose senza un ISP integrato. Ciò ha permesso di configurare un sistema utilizzando telecamere poco costose, riducendo il costo complessivo della distinta base (BOM).
La nuova soluzione di deep learning congiunta, compreso il software e il supporto allo sviluppo di StradVision, sarà disponibile per gli sviluppatori all'inizio del 2020.