A Renesas Electronics Corporation anunciou o desenvolvimento conjunto de uma solução de reconhecimento de objeto baseada em aprendizado profundo para câmeras inteligentes usadas em aplicativos de sistema de assistência ao driver avançado de próxima geração e câmeras para ADAS nível 2 e acima. Esta nova solução de câmera inteligente emprega aprendizado profundo para reconhecimento de objetos com alta precisão e baixo consumo de energia; também acelera a adaptação generalizada do ADAS.
A colaboração entre Renesas e StradVision tornou esta nova tecnologia capaz de reconhecer usuários vulneráveis da estrada (VRUs), como pedestres e ciclistas e também outros veículos e marcações de faixa. A StradVision otimizou seu software para os produtos automotivos System-on-chip (SoC) R-Car da Renesas R-Car V3H e R-Car V3M, que tem o histórico de veículos produzidos em massa. Esses dispositivos R-Car têm um mecanismo dedicado para processamento de aprendizado profundo chamado CNN-IP (Convolution Neural Network Intellectual Property), que permite que eles executem a rede de aprendizado profundo automotivo SVNet da StradVision em alta velocidade.
Características principais
1) A solução oferece suporte a uma avaliação anterior da produção em massa
O software de aprendizagem profunda SVNet da StradVision é uma solução de percepção de IA poderosa para a produção em massa de sistemas ADAS devido à sua capacidade de reconhecer com precisão em pouca luz e a capacidade de lidar com a oclusão quando os objetos estão parcialmente ocultos por outros objetos. O software básico do R-Car V3H pode reconhecer simultaneamente o veículo, a pessoa e a pista, processando a imagem a uma taxa de 25 quadros por segundo, o que permite uma avaliação rápida e desenvolvimento de POC. Com a ajuda desses recursos básicos, um desenvolvedor pode personalizar o software com a adição de sinais, marcações e outros objetos como alvo de reconhecimento.
2) Os SoCs R-Car V3H e R-Car V3M aumentam a confiabilidade do sistema de câmera inteligente, reduzindo custos
O Renesas R-Car V3H e R-Car V3M apresentam o mecanismo de reconhecimento de imagem IMP-X5. Combinar o reconhecimento de objetos complexos com base no aprendizado profundo e o processamento de reconhecimento de imagem altamente verificável com regras criadas pelo homem permite ao designer construir um sistema robusto. O processador de sinal de imagem (ISP) no chip pode converter os sinais do sensor para renderização de imagem e processamento de reconhecimento. Portanto, é possível configurar um sistema usando câmeras baratas sem um ISP integrado. Isso tornou possível configurar um sistema usando câmeras baratas, reduzindo o custo geral da lista de materiais (BOM).
A nova solução de aprendizagem profunda conjunta, incluindo software e suporte de desenvolvimento da StradVision, estará disponível para os desenvolvedores no início de 2020.