芯耀
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與非網(wǎng) 10 月 8 日訊，據(jù)外媒報道，半導體供應商瑞薩電子與軟件供應商 StradVision 宣布，雙方將共同研發(fā)具有深度學習功能的目標物識別方案，用于下一代高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的智能攝像頭，適用于 L2 及以上的 ADAS。
瑞薩電子成立于 2003 年，公司總部位于日本東京。作為半導體芯片供應商，瑞薩電子在移動通信、汽車電子等多個領域占據(jù)了較高的市場份額。
StradVision 是一家視覺軟件初創(chuàng)企業(yè)，公司目前已經(jīng)取得了 LG 電子和現(xiàn)代汽車等企業(yè)的投資，正在與汽車原始設備制造商及一級供應商合作，可利用汽車前置攝像頭實現(xiàn)自動緊急制動、利用后置攝像頭實現(xiàn)盲點監(jiān)測等功能。StradVision 還表示，公司研發(fā)的軟件可以幫助客戶打造自動代客泊車系統(tǒng)。
據(jù)悉，為了避免在城市環(huán)境中遇到危險，下一代 ADAS 需要具備高精度的目標識別功能，能夠探測行人和騎行人等弱勢道路使用者（VRU）。與此同時，對于大眾市場中的中檔至入門級車型來說，此類系統(tǒng)必須只消耗非常低的電力。而瑞薩和 StradVision 合作的新解決方案就可以實現(xiàn)上述兩個目標，從而加速 ADAS 的廣泛采用。
StradVision 的深度學習目標識別軟件在識別車輛、行人和車道標記方面具備很高的性能，而且該款高精度識別軟件特別針對瑞薩的 R-Car 汽車片上系統(tǒng)（SoC）產(chǎn)品 R-Car V3H 和 R-Car V3M 進行了優(yōu)化，上述兩款產(chǎn)品在量產(chǎn)中的口碑很好。而且此類 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(jīng)網(wǎng)絡知識產(chǎn)權），使其能夠以最低的功耗高速運行 StradVision 的 SVNet 汽車深度神經(jīng)網(wǎng)絡。此次合作產(chǎn)生的目標識別解決方案能夠在保持低功耗的同時，實現(xiàn)基于深度學習的目標識別功能，適用于量產(chǎn)車，能夠促進 ADAS 的普及。
基于深度學習的目標識別解決方案具備以下關鍵特性：
（1）該解決方案能夠同時支持早期評估及量產(chǎn)車型
StradVision 的 SVNet 深度學習軟件是一個強大的 AI 感知解決方案，能夠用于量產(chǎn)的 ADAS 系統(tǒng)。該軟件能夠在低光照的環(huán)境中實現(xiàn)高精度識別功能，而且在其他物體遮擋了被識別物體的部分時，能夠處理此種遮擋情況，因而其一直受到贊賞。R-Car V3H 的基本軟件包能夠?qū)崿F(xiàn)同時識別車輛、人和車道的功能，而且能夠以每秒 25 幀的速度處理圖像數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)快速評估和 POC 開發(fā)。如果研發(fā)人員希望通過添加標識、標記和其他物體作為識別目標，以定制軟件，可以采用上述功能作為基礎，而且 StradVision 也提供了基于深度學習的目標識別軟件，涵蓋了訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，并將軟件嵌入至量產(chǎn)車中的所有步驟。
（2）R-Car V3H 和 R-Car V3M 片上系統(tǒng)在降低成本的同時，提升了智能攝像頭系統(tǒng)的可靠性
除了 CNN-IP 專用深度學習模塊之外，瑞賽 R-Car V3H 和 R-Car V3M 還配備了 IMP-X5 圖像識別引擎。結合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以及人工制定的規(guī)則，設計人員得以打造一個強大的系統(tǒng)。此外，方案還設計了片上圖像信號處理器（ISP），對傳感器信號進行轉(zhuǎn)換，用于圖像渲染和識別處理，這使得在沒有內(nèi)置 ISP 的情況下，就可以采用便宜的攝像頭來配置系統(tǒng)，從而降低了總體材料（BOM）成本。
未來數(shù)年內(nèi)，StradVision 預計汽車攝像頭市場將取得較高增長。因此，這次合作將幫助雙方占據(jù)更多的市場份額，并提供可行的技術方案。
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