أعلنت شركة Renesas Electronics Corporation عن التطوير المشترك لحل التعرف على الأشياء القائم على التعلم العميق للكاميرات الذكية المستخدمة في الجيل التالي من تطبيقات أنظمة مساعدة السائق المتقدمة والكاميرات الخاصة بمستوى ADAS 2 وما فوق. يستخدم حل الكاميرا الذكية الجديد هذا التعلم العميق للتعرف على الأشياء بدقة عالية واستهلاك منخفض للطاقة ؛ كما أنه يسرع من التكيف الواسع النطاق لـ ADAS.
أدى التعاون بين Renesas و StradVision إلى جعل هذه التقنية الجديدة قادرة على التعرف على مستخدمي الطريق المعرضين للخطر (VRUs) مثل المشاة وراكبي الدراجات وكذلك المركبات الأخرى وعلامات الممرات. قامت StradVision بتحسين برامجها لمنتجات Renesas R-Car الخاصة بنظام السيارات على الرقاقة (SoC) R-Car V3H و R-Car V3M التي تتمتع بسجل حافل كمركبات منتجة بكميات كبيرة. تحتوي أجهزة R-Car هذه على محرك مخصص لمعالجة التعلم العميق يسمى CNN-IP (الملكية الفكرية للشبكة العصبية الالتفافية) ، فهي تمكنها من تشغيل شبكة التعلم العميق للسيارات SVNet من StradVision بسرعة عالية.
دلائل الميزات
1) يدعم الحل إجراء تقييم سابق للإنتاج بالجملة
يعد برنامج التعلم العميق SVNet من StradVision حلاً قويًا لإدراك الذكاء الاصطناعي للإنتاج الضخم لأنظمة ADAS نظرًا لقدرته على التعرف بدقة في الإضاءة المنخفضة والقدرة على التعامل مع الانسداد عندما يتم إخفاء الكائنات جزئيًا بواسطة كائنات أخرى. يمكن للبرنامج الأساسي لـ R-Car V3H التعرف على السيارة والشخص والممر في نفس الوقت من خلال معالجة الصورة بمعدل 25 إطارًا في الثانية ، مما يتيح التقييم السريع وتطوير POC. بمساعدة هذه القدرات الأساسية ، يمكن للمطور تخصيص البرنامج بإضافة علامات وعلامات وكائنات أخرى كهدف للتعرف.
2) تعمل R-Car V3H و R-Car V3M SoCs على زيادة الموثوقية لنظام الكاميرا الذكية مع تقليل التكلفة
يتميز كل من Renesas R-Car V3H و R-Car V3M بمحرك التعرف على الصور IMP-X5. إن الجمع بين التعرف على الكائنات المعقدة القائم على التعلم العميق ومعالجة التعرف على الصور التي يمكن التحقق منها بدرجة كبيرة مع القاعدة من صنع الإنسان يسمح للمصمم ببناء نظام قوي. يمكن لمعالج إشارة الصورة على الرقاقة (ISP) تحويل إشارات المستشعر لعرض الصورة ومعالجة التعرف عليها. لذلك ، من الممكن تكوين نظام باستخدام كاميرات غير مكلفة بدون مزود خدمة الإنترنت المدمج. أتاح ذلك إمكانية تكوين نظام باستخدام كاميرات غير مكلفة ، مما قلل التكلفة الإجمالية لفاتورة المواد (BOM).
سيكون حل التعلم العميق المشترك الجديد ، بما في ذلك دعم البرامج والتطوير من StradVision ، متاحًا للمطورين بحلول أوائل عام 2020.