תאגיד האלקטרוניקה Renesas הודיע על פיתוח משותף של פתרון זיהוי אובייקטים מבוסס למידה עמוק עבור מצלמות חכמות המשמשות בדור הבא של יישומי מערכת לסיוע נהגים מתקדמים ומצלמות עבור ADAS ברמה 2 ומעלה. פתרון חדש זה למצלמה חכמה מעסיק למידה עמוקה לזיהוי אובייקטים בדיוק גבוה ובצריכת חשמל נמוכה; זה גם מאיץ את ההסתגלות הנרחבת של ADAS.
שיתוף הפעולה בין Renesas ו- StradVision הפך את הטכנולוגיה החדשה הזו למסוגלת לזהות משתמשי דרך פגיעים (VRU) כמו הולכי רגל ורוכבי אופניים וגם רכבים אחרים וסימני נתיבים. ה- StradVision מיטבה את התוכנה שלהם עבור מוצרי R-Car R-Car system-on-chip (SoC) של מוצרי R-Car V3H ו- R-Car V3M שיש להם רקורד של כלי הרכב המיוצרים בהמונים. למכשירי R-Car אלו מנוע ייעודי לעיבוד למידה עמוקה הנקרא CNN-IP (Convolution Neural Network Intellectual Property), הוא מאפשר להם להפעיל את רשת הלמידה העמוקה לרכב SVNet של StradVision במהירות גבוהה.
תכונות עיקריות
1) הפתרון תומך בהערכה מוקדמת יותר של ייצור המוני
תוכנת הלמידה העמוקה SVNet של StradVision היא פיתרון רב עוצמה לתפיסת AI לייצור המוני של מערכות ADAS בגלל יכולתו לזהות במדויק באור חלש והיכולת להתמודד עם חסימה כאשר אובייקטים מוסתרים חלקית על ידי עצמים אחרים. התוכנה הבסיסית של ה- R-Car V3H יכולה לזהות בו זמנית את הרכב, האדם והמסלול על ידי עיבוד התמונה בקצב של 25 פריימים לשנייה, מה שמאפשר הערכה מהירה ופיתוח POC. בעזרת יכולות בסיסיות אלו, מפתח יכול להתאים אישית את התוכנה בתוספת שלטים, סימונים וחפצים אחרים כמטרת זיהוי.
2) R-Car V3H ו- R-Car V3M SoCs מגבירים את האמינות למערכת מצלמות חכמות תוך הפחתת עלות
Renesas R-Car V3H ו- R-Car V3M כוללים את מנוע זיהוי התמונה IMP-X5. שילוב של זיהוי אובייקטים מורכב המבוסס על למידה עמוקה ועיבוד זיהוי תמונות המאומת מאוד עם כלל מעשה ידי אדם מאפשר למעצב לבנות מערכת חזקה. מעבד אותות התמונה שבב (ISP) יכול להמיר את אותות החיישן לעיבוד תמונה ועיבוד זיהוי. לכן, ניתן להגדיר מערכת באמצעות מצלמות זולות ללא ספק שירותי אינטרנט מובנה. זה איפשר להגדיר מערכת באמצעות מצלמות זולות, ולהפחית את עלות חשבון החומרים הכוללת (BOM).
הפיתרון המשותף החדש של למידה עמוקה, כולל תוכנה ותמיכה בפיתוח של StradVision, יהיה זמין עבור המפתחים בתחילת 2020.