Algolux推出嵌入式感知软件 适用于ADAS和自动驾驶汽车

据外媒报道，感知软件解决方案提供商Algolux推出了下一代Eos嵌入式感知软件，该软件可以帮助开发团队创建高度准确和可扩展的基于视觉的ADAS、自动驾驶汽车、智能城市和交通应用。

扩展后的Eos产品组合结合了深度学习、计算成像和计算机视觉方面的突破，将感知精度提高了三倍，并能够在所有条件下，特别是极端情况下进行稳健操作。为了实现这一目标，Algolux开发了优化的端到端架构和新的AI深度学习框架，极大地降低了模型训练的成本和时间，并消除了传感器和处理器的阻碍。到2025年，自动驾驶和车队管理的总市值预计将超过1450亿美元，而这一增长依赖于精确感知技术。然而，即使是先进的视觉系统也会出现视觉故障，导致碰撞等事故。最近，美国汽车协会的研究表明，行人检测等ADAS功能并不可靠，尤其是在夜间或恶劣天气条件下，容易发生事故，而设计用于辅助驾驶员的系统实际上会带来干扰。目前的视觉架构和监督学习方法在性能上受到限制，并阻碍了新感知功能的快速上市。由于数据集并没有涵盖所有的操作场景，例如照明不足和恶劣的天气条件，因此提供的结果并不理想。此外，由于缺乏可扩展性和高昂的开发成本，这样的系统并不实用。Algolux开发了一种新的人工智能深度学习框架，旨在克服这些限制，极大地提高鲁棒性，节省数十万美元的训练数据收集、管理和注释成本，同时还支持快速配置新相机。该框架实现了计算机视觉系统的端到端学习，利用成像和感知计算的协同设计将其有效地转化为“计算进化”视觉系统。这种方法允许客户轻松调整现有数据集，以满足新的系统需求；此外，与现有的培训方法相比，这种方法还可以减少工作量和成本。领域自适应包括感知和处理管道，可以在设计下游计算机视觉网络之前解决相机设计中的典型极端情况。现有的顺序感知堆栈完全依赖于使用大的、有偏差的数据集来处理边缘条件的监督学习；人工智能框架与感知堆栈一起学习相机捕捉的数据，从而克服这些限制。Eos提供了一整套符合NCAP要求的高鲁棒感知组件，支持L2以上的ADAS、高速公路自动驾驶、自动停车、L4级自动驾驶，以及视频安全和车队管理等智能城市应用。该产品组合的主要视觉功能包括物体和弱势道路使用者检测和跟踪、自由空间和车道检测、红绿灯状态和标志识别、传感器遮挡检测、反射消除和多传感器融合。

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