8月31日，自适应计算公司Xilinx，Inc和嵌入式AI自动驾驶供应商Motovis宣布合作，将Xilinx Automotive (XA) ZNQ片上系统(SoC)平台与Magic Vision的卷积神经网络(CNN)IP相结合，共同推出面向汽车市场的解决方案，致力于前视摄像头系统的车辆感知。基于Xilinx的公司计划，该解决方案旨在为客户提供一个强大的平台，以加强和加速开发。
(来源:赛灵思)
前视摄像头系统可以为安全关键功能提供高级感知，包括车道保持辅助(LKA)、自动紧急制动(AEB)和自适应巡航控制(ACC)，因此它是自动驾驶辅助系统(ADAS)的关键组件。该方案采用卷积神经网络实现低延迟图像处理，具有灵活性和可扩展性。该方案非常经济高效，目前已经投入市场，可以支持2022版欧洲新车评估计划(NCAP)要求的一系列参数。
Strategy Analytics全球汽车业务部门(GAP)副总裁伊恩·里奇斯(Ian Riches)表示:“此次合作是前瞻性相机市场的重要里程碑，将使汽车原始设备制造商加速创新。前瞻相机市场增长潜力巨大。预计2020-2025年，该市场年出货量将同比增长20%。随着新标准的推出和不断增长的需求，赛灵思和魔视智能推出的高度优化的软硬件解决方案将极大地满足汽车主机厂的需求。”
前瞻性的摄像头解决方案使用Magic Vision的智能CNN IP扩展到28纳米和16纳米的Zynq SoC系列设备，从而提供不同性能水平和价位的高性价比解决方案。其中，魔视智能的CNN IP是优化软硬件功能的独特组合，依托魔视智能深度学习网络的可定制CNN专用引擎进行功能划分。该解决方案支持高达800万像素的图像分辨率。这是OEM厂商和一流供应商第一次将自己独有的算法叠加在魔视智能的感知算法栈上，从而推出一款具有自己特色、面向未来的设计。
Magic Vision Intelligence首席执行官余华政博士表示:“我们很高兴与Xilinx联合推出这一新解决方案，并将我们的CNN前瞻性相机解决方案推向市场。在设计具有AEB和LKA功能的系统时，客户需要在SoC中进行高效的神经网络处理，以便灵活地实现未来的功能。魔视有可定制的深度学习网络，Xilinx Zynq平台有能力支持CNN专用引擎。凭借双方的超级效率和优化，我们以满足客户需求为目标，帮助创造面向未来的设计。”
Xilinx汽车业务高级总监Willard Tu表示:“凭借面向前瞻性相机市场的全面解决方案，我们扩大了XA解决方案阵容，为客户提供成本优化的高性能解决方案。我们非常高兴将这一解决方案投放市场，推动行业向前发展。魔视智能在嵌入式深度学习领域拥有丰富的专业知识，可以通过优化神经网络应对前瞻相机感知的巨大挑战，因此可以为双方赢得市场份额提供独特优势，也将帮助我们的OEM客户加快上市时间。”8月31日，自适应计算公司Xilinx，Inc和嵌入式AI自动驾驶供应商Motovis宣布合作，将Xilinx Automotive (XA) ZNQ片上系统(SoC)平台与Magic Vision的卷积神经网络(CNN)IP相结合，共同推出面向汽车市场的解决方案，致力于前视摄像头系统的车辆感知。基于Xilinx的公司计划，该解决方案旨在为客户提供一个强大的平台，以加强和加速开发。
(来源:赛灵思)
前视摄像头系统可以为安全关键功能提供高级感知，包括车道保持辅助(LKA)、自动紧急制动(AEB)和自适应巡航控制(ACC)，因此它是自动驾驶辅助系统(ADAS)的关键组件。该方案采用卷积神经网络实现低延迟ima……处理，并具有灵活性和可扩展性。该方案非常经济高效，目前已经投入市场，可以支持2022版欧洲新车评估计划(NCAP)要求的一系列参数。
Strategy Analytics全球汽车业务部门(GAP)副总裁伊恩·里奇斯(Ian Riches)表示:“此次合作是前瞻性相机市场的重要里程碑，将使汽车原始设备制造商加速创新。前瞻相机市场增长潜力巨大。预计2020-2025年，该市场年出货量将同比增长20%。随着新标准的推出和不断增长的需求，赛灵思和魔视智能推出的高度优化的软硬件解决方案将极大地满足汽车主机厂的需求。”
前瞻性的摄像头解决方案使用Magic Vision的智能CNN IP扩展到28纳米和16纳米的Zynq SoC系列设备，从而提供不同性能水平和价位的高性价比解决方案。其中，魔视智能的CNN IP是优化软硬件功能的独特组合，依托魔视智能深度学习网络的可定制CNN专用引擎进行功能划分。该解决方案支持高达800万像素的图像分辨率。这是OEM厂商和一流供应商第一次将自己独有的算法叠加在魔视智能的感知算法栈上，从而推出一款具有自己特色、面向未来的设计。
Magic Vision Intelligence首席执行官余华政博士表示:“我们很高兴与Xilinx联合推出这一新解决方案，并将我们的CNN前瞻性相机解决方案推向市场。在设计具有AEB和LKA功能的系统时，客户需要在SoC中进行高效的神经网络处理，以便灵活地实现未来的功能。魔视有可定制的深度学习网络，Xilinx Zynq平台有能力支持CNN专用引擎。凭借双方的超级效率和优化，我们以满足客户需求为目标，帮助创造面向未来的设计。”
Xilinx汽车业务高级总监Willard Tu表示:“凭借面向前瞻性相机市场的全面解决方案，我们扩大了XA解决方案阵容，为客户提供成本优化的高性能解决方案。我们非常高兴将这一解决方案投放市场，推动行业向前发展。魔视智能在嵌入式深度学习领域拥有丰富的专业知识，可以通过优化神经网络应对前瞻相机感知的巨大挑战，因此可以为双方赢得市场份额提供独特优势，也将帮助我们的OEM客户加快上市时间。”
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