Renesas Electronics Corporation najavila je zajednički razvoj rješenja za prepoznavanje objekata zasnovanih na dubokom učenju za pametne kamere koje se koriste u naprednim aplikacijama sustava za pomoć vozaču sljedeće generacije i kamere za ADAS razinu 2 i više. Ovo novo rješenje pametne kamere koristi duboko učenje za prepoznavanje objekata s velikom preciznošću i malom potrošnjom energije; ona također ubrzava široku prilagodbu ADAS-a.
Suradnja između Renesasa i StradVisiona učinila je ovu novu tehnologiju sposobnom za prepoznavanje ranjivih sudionika u prometu (VRU), poput pješaka i biciklista, kao i ostalih vozila i oznaka traka. StradVision je optimiziran njihov softver za Renesas R-Car automobilski sustav na čipu (SoC) proizvodi R-Car V3H i R-Car V3M koji ima track record kao i vozila masovne proizvodnje. Ovi R-Car uređaji imaju namjenski mehanizam za obradu dubokog učenja pod nazivom CNN-IP (Convolution Neural Network Intellectual Property), što im omogućuje da velikom brzinom pokreću StradVisionovu SVNet automobilsku mrežu dubokog učenja.
Ključne značajke
1) Rješenje podržava raniju procjenu masovne proizvodnje
StradVisionov SVNet softver za duboko učenje moćno je rješenje percepcije AI za masovnu proizvodnju ADAS sustava zbog svoje sposobnosti preciznog prepoznavanja pri slabom osvjetljenju i sposobnosti rješavanja okluzije kada objekti djelomično skrivaju drugi predmeti. Osnovni softver R-Car V3H može istovremeno prepoznati vozilo, osobu i traku obrađivanjem slike brzinom od 25 sličica u sekundi, što omogućava brzu procjenu i razvoj POC-a. Uz pomoć ovih osnovnih mogućnosti, programer može prilagoditi softver dodavanjem znakova, oznaka i drugih objekata kao cilja prepoznavanja.
2) SoC-ovi R-Car V3H i R-Car V3M povećavaju pouzdanost sustava pametnih kamera, a istovremeno smanjuju troškove
Renesas R-Car V3H i R-Car V3M sadrže IMP-X5 mehanizam za prepoznavanje slika. Kombiniranje dubokog prepoznavanja složenih objekata temeljenog na učenju i vrlo provjerljive obrade prepoznavanja slika s umjetnim pravilom omogućuje dizajneru da izgradi robustan sustav. Ugrađeni procesor slikovnih signala (ISP) može pretvoriti senzorske signale za obradu slike i obradu prepoznavanja. Dakle, moguće je konfigurirati sustav pomoću jeftinih kamera bez ugrađenog ISP-a. To je omogućilo konfiguriranje sustava pomoću jeftinih kamera, smanjujući ukupnu cijenu troška materijala.
Novo zajedničko rješenje za dubinsko učenje, uključujući softver i razvojnu podršku tvrtke StradVision, bit će dostupno programerima početkom 2020.