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瑞萨电子和 StradVision 合作,开发下一代 ADAS 用智慧型镜头


2020-07-24

瑞萨电子和 StradVision 合作,开发下一代 ADAS 用智慧型镜头

先进半导体解决方案供应商瑞萨电子与 StradVision 公司(其为自动驾驶车辆提供视觉处理技术的解决方案,具备深度学习式(deep learning)的专门技术)26 日宣布联合开发深度学习式的智慧型镜头物件辨识解决方案,用于下一代先进驾驶辅助系统(ADAS)应用产品,以及用于 ADAS 第 2 级以上的镜头。

为了避免在市区发生危险,下一代 ADAS 的实作,要有能够检测出所谓弱势道路使用者(vulnerable road user,VRU)的高精準度物件辨识,例如行人和自行车骑士。同时,对于大众市场的中阶到入门级车辆,这些系统必须只消耗非常低的功率。瑞萨和 StradVision 的新解决方案,实现了这两项目标,致力于让 ADAS 能更快得到广泛採用。

瑞萨汽车技术客户参与业务部副总裁吉田直树(Naoki Yoshida)表示:「做为视觉处理技术的领导者,StradVision 在使用瑞萨的 R-Car SoC 开发 ADAS 的实作上,拥有丰富的经验,透过这项合作,我们正在实现已量产的解决方案,在未来实现安全和準确的机动性。这种全新结合深度学习式,针对 R-Car SoC 来最佳化的解决方案,将有助于下一代 ADAS 实作被广泛採用,并支援预计在未来几年内推出,不断升级的视觉感测器要求。」

StradVision 执行长 Junhwan Kim 也表示:「StradVision 很高兴能够与瑞萨相结合,帮助开发人员有效地加强努力,实现 ADAS 的下一次重大飞跃。这项共同努力,不仅可以转化为快速有效的评估,而且还可以大幅提高 ADAS 的效能。随着未来几年前置镜头市场的大幅成长,这项合作将使 StradVision 和瑞萨在提供最佳技术方面,处于优势的地位。」

StradVision 的深度学习式物件辨识软体,在辨识车辆、行人和车道标线上,具有很高的性能。这款高精準度辨识软体,已针对瑞萨 R-Car 汽车系统单晶片(SoC)产品 R-Car V3H 和 R-Car V3M,进行了最佳化,而这些晶片在量产的车种中,拥有良好的纪录。这些 R-Car 晶片採用称为 CNN-IP(卷积神经网路智慧财产权)的深度学习处理专用引擎,能够以最低的功耗,高速执行 StradVision 的 SVNet 汽车深度学习网路。这项合作产生的物件办识解决方案,实现了深度学习式的物件辨识,同时保持低功耗,使其适用在大规模生产的车辆,并促进了 ADAS 的採行。

深度学习式物件辨识解决方案重要特点:解决方案可支援从早期评估一直到量产

StradVision 的 SVNet 深度学习软体,是强大的 AI 感知解决方案,用于 ADAS 系统的量产。其高度重视在低光环境下的辨识精确度,以及当物体被其他物体部分隐藏时处理遮蔽的能力。R-Car V3H 的基本套装软体可同时执行车辆、人员和车道辨识,以每秒 25 图框的速度处理图像资料,实现快速评估和 POC 开发。以这些功能做为基础,如果开发人员希望藉由添加标誌、标线和其他物件,做为辨识目标来客製化软体,StradVision 也提供深度学习式物件辨识的支援,为量产的车辆涵盖从训练到嵌入软体的所有步骤。

R-Car V3H 和 R-Car V3M SoC 提高了智慧型镜头系统的可靠度,同时降低了成本

除了 CNN-IP 专用深度学习模组之外,瑞萨 R-Car V3H 和 R-Car V3M 还配备了 IMP-X5 图像辨识引擎。将深度学习式的複杂物件辨识和高度可验证,具有人为规则的图像辨识处理相结合,使设计人员能够建置一个强固的系统。此外,晶片内建图像讯号处理器(ISP)被设计来转换感测器讯号,以用于图像彩现(image rendering)和辨识处理。这样就可以使用没有内建 ISP 的平价镜头来配置系统,因而降低了整体物料清单(BOM)的成本。

瑞萨 R-Car SoC 採用全新的结合深度学习解决方案,包括 StradVision 的软体和开发支援,计划于 2020 年初提供给开发人员。


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