Renesas Electronics Corporation va anunciar el desenvolupament conjunt d’una solució de reconeixement d’objectes basada en l’aprenentatge profund per a càmeres intel·ligents que s’utilitzen en aplicacions avançades del sistema d’assistència de conductors de nova generació i càmeres per a ADAS de nivell 2 i superior. Aquesta nova solució de càmeres intel·ligents utilitza un aprenentatge profund per al reconeixement d’objectes amb alta precisió i baix consum d’energia; també accelera l’adaptació generalitzada d’ADAS.
La col·laboració entre Renesas i StradVision va fer que aquesta nova tecnologia sigui capaç de reconèixer els usuaris vulnerables de la carretera (VRU), com ara vianants i ciclistes, així com altres vehicles i marques de carrils. El StradVision ha optimitzat el seu programari per als productes Renesas R-Car per a sistemes automàtics amb xip (SoC) R-Car V3H i R-Car V3M, que té un historial de vehicles fabricats en massa. Aquests dispositius R-Car tenen un motor dedicat per al processament d'aprenentatge profund anomenat CNN-IP (Convolution Neural Network Intellectual Property), que els permet executar la xarxa d'aprenentatge profund de l'automòbil SVNet de StradVision a alta velocitat.
Característiques clau
1) La solució admet una avaluació anterior de la producció en massa
El programari d’aprenentatge profund SVNet d’StradVision és una potent solució de percepció d’IA per a la producció en massa de sistemes ADAS a causa de la seva capacitat per reconèixer amb precisió amb poca llum i la capacitat de fer front a l’oclusió quan altres objectes estan parcialment ocults. El programari bàsic del R-Car V3H pot reconèixer simultàniament el vehicle, la persona i el carril processant la imatge a una velocitat de 25 fotogrames per segon, cosa que permet una avaluació ràpida i el desenvolupament de POC. Amb l'ajut d'aquestes funcions bàsiques, un desenvolupador pot personalitzar el programari afegint signes, marques i altres objectes com a objectiu de reconeixement.
2) Els SoC R-Car V3H i R-Car V3M augmenten la fiabilitat del sistema de càmeres intel·ligents alhora que redueixen els costos
Les Renesas R-Car V3H i R-Car V3M compten amb el motor de reconeixement d’imatges IMP-X5. La combinació d’un reconeixement d’objectes complex basat en l’aprenentatge profund i un processament de reconeixement d’imatges altament verificable amb una regla feta per l’home permet al dissenyador construir un sistema robust. El processador de senyal d’imatge (ISP) on-chip pot convertir els senyals del sensor per a la representació i el processament de reconeixement d’imatges. Per tant, és possible configurar un sistema mitjançant càmeres econòmiques sense un ISP integrat. Això va permetre configurar un sistema mitjançant càmeres econòmiques, reduint el cost total de la factura de materials (BOM).
La nova solució conjunta d’aprenentatge profund, que inclou programari i suport al desenvolupament de StradVision, estarà disponible per als desenvolupadors a principis del 2020.