Toshiba ha annunciato lo sviluppo dell'IP hardware Deep Neural Network (DNN) che aiuterà a realizzare sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) e funzioni di guida autonoma. L'azienda integrerà l'IP hardware DNN con la tecnologia di elaborazione delle immagini convenzionale e inizierà le spedizioni di campioni di Visconti5, la prossima generazione del processore di riconoscimento delle immagini di Toshiba, a settembre 2019.
L'IP hardware DNN si basa sul deep learning per fornire un rilevamento e un'identificazione più accurati di una gamma più ampia di oggetti rispetto al riconoscimento delle immagini basato sul riconoscimento di modelli convenzionali e sull'apprendimento automatico. Consente a Visconti ™ 5 di riconoscere i segnali stradali e le situazioni stradali ad alta velocità con un basso consumo energetico.
Toshiba promuoverà Visconti ™ 5 dotato di IP hardware DNN come componente chiave dei sistemi avanzati di assistenza alla guida di prossima generazione. I sistemi avanzati di assistenza alla guida come la frenata autonoma di emergenza sono ora ampiamente adottati, dalle auto di lusso alle utilitarie. Si prevede inoltre che offrano capacità sempre più avanzate: ad esempio, la versione 2020 dell'influente programma europeo di valutazione delle nuove auto (Euro NCAP), lo standard di sicurezza sostenuto dall'UE, aggiunge test per evitare collisioni agli incroci. Questa tendenza aumenterà la domanda di sistemi più avanzati e capaci.
Schema di Visconti ™ 5
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Nome serie prodotto |
Serie TMPV770 |
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Core della CPU |
Arm® Cortex®-A53 |
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Processore Arm® Cortex®-R4 con unità a virgola mobile |
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Elaborazione delle immagini DSP |
DSP generale |
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Acceleratore di elaborazione delle immagini |
Conversione affine |
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Generatore di immagini a piramide |
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Support Vector Machine CoHOG migliorato basato su funzionalità |
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Flusso ottico denso |
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Corrispondenza dei modelli |
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Abbinamento stereo denso |
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Rete neurale profonda |
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Processore del segnale di immagine |
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Interfaccia di ingresso video |
MIPI CSI-2 RX |
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Interfaccia di uscita video |
MIPI CSI-2 TX |