據國外媒體報道，當地時間9月26日，瑞薩電子公司宣布與StradVision合作，共同開發基于深度學習的下一代高級駕駛輔助系統(ADAS)智能攝像機的目標識別解決方案，適用于L2及以上ADAS。Renesa Electronics是先進半導體解決方案的主要供應商，而StradVision是自動駕駛汽車視覺處理技術解決方案的供應商，該公司擁有深入的學習專業知識。
(圖片來源:Reisa Electronics)為了避免在城市環境中遭遇危險，下一代ADAS需要具備高精度的目標識別能力，能夠檢測到行人和騎自行車的人等弱勢道路使用者(vru)。同時，對于大眾市場中的中級到入門級型號，這種系統必須消耗非常低的功率。Reza和StradVision開發的新解決方案可以實現這兩個目標，從而加速ADAS的廣泛采用。StratVision的深度學習目標識別軟件在識別車輛、行人和車道標線方面具有很高的性能，這種高精度的識別軟件專門針對Reiza的R-Car片上系統(SoC)產品R-Car V3H和R-Car V3M進行了優化，這些產品在量產中有很好的口碑。而且，這種類型的R-Car設備還集成了一個用于深度學習處理的專用引擎——CNN-IP(卷積神經網絡知識產權)，使其能夠以最小的功耗高速運行StratVision的SVNet汽車深度神經網絡。這種合作產生的目標識別解決方案可以實現基于深度學習的目標識別功能，同時保持低功耗。適用于量產車，可以促進ADAS的普及。基于深度學習的目標識別解決方案具有以下關鍵特征:(1)該解決方案可以支持早期評估和量產車輛。用于StradVision的SVNet深度學習軟件是一個強大的AI感知解決方案，可用于大規模生產ADAS系統。該軟件因其在弱光環境下實現高精度識別功能的能力，以及在其他物體遮擋被識別物體的部分時能夠處理遮擋情況而受到贊賞。R-Car V3H的基礎軟件包可以同時識別車輛、人員和車道，并以每秒25幀的速度處理圖像數據，從而實現快速評估和POC開發。如果R&D人員希望通過添加徽標、標簽和其他對象作為識別目標來定制軟件，他們可以使用上述功能作為基礎。而且，StradVision還提供了基于深度學習的目標識別軟件，涵蓋了訓練神經網絡和將軟件嵌入量產車的所有步驟。(2)R-Car V3H和R-Car V3M片上系統降低了成本，同時提高了智能攝像機系統的可靠性。除了CNN-IP專用的深度學習模塊，R-Car V3H和R-Car V3M還配備了IMP-X5圖像識別引擎。將基于深度學習的復雜目標識別與高度可驗證的圖像識別處理和手動制定的規則相結合，設計人員能夠創建一個強大的系統。此外，該方案還設計了一個片上圖像信號處理器(ISP)來轉換傳感器信號以進行圖像渲染和識別處理，這使得可以使用廉價的相機來配置系統，而無需內置ISP，從而降低整體材料(BOM)成本。供應信息:Reza的R-Car片上系統采用了最新的聯合開發的深度學習解決方案，包括StradVision提供的軟件和研發支持，將于2020年初提供給開發者。
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