据国外媒体报道，当地时间9月26日，瑞萨电子公司宣布与StradVision合作，共同开发基于深度学习的下一代高级驾驶辅助系统(ADAS)智能摄像机的目标识别解决方案，适用于L2及以上ADAS。Renesa Electronics是先进半导体解决方案的主要供应商，而StradVision是自动驾驶汽车视觉处理技术解决方案的供应商，该公司拥有深入的学习专业知识。
(图片来源:Reisa Electronics)为了避免在城市环境中遭遇危险，下一代ADAS需要具备高精度的目标识别能力，能够检测到行人和骑自行车的人等弱势道路使用者(vru)。同时，对于大众市场中的中级到入门级型号，这种系统必须消耗非常低的功率。Reza和StradVision开发的新解决方案可以实现这两个目标，从而加速ADAS的广泛采用。StratVision的深度学习目标识别软件在识别车辆、行人和车道标线方面具有很高的性能，这种高精度的识别软件专门针对Reiza的R-Car片上系统(SoC)产品R-Car V3H和R-Car V3M进行了优化，这些产品在量产中有很好的口碑。而且，这种类型的R-Car设备还集成了一个用于深度学习处理的专用引擎——CNN-IP(卷积神经网络知识产权)，使其能够以最小的功耗高速运行StratVision的SVNet汽车深度神经网络。这种合作产生的目标识别解决方案可以实现基于深度学习的目标识别功能，同时保持低功耗。适用于量产车，可以促进ADAS的普及。基于深度学习的目标识别解决方案具有以下关键特征:(1)该解决方案可以支持早期评估和量产车辆。用于StradVision的SVNet深度学习软件是一个强大的AI感知解决方案，可用于大规模生产ADAS系统。该软件因其在弱光环境下实现高精度识别功能的能力，以及在其他物体遮挡被识别物体的部分时能够处理遮挡情况而受到赞赏。R-Car V3H的基础软件包可以同时识别车辆、人员和车道，并以每秒25帧的速度处理图像数据，从而实现快速评估和POC开发。如果R&D人员希望通过添加徽标、标签和其他对象作为识别目标来定制软件，他们可以使用上述功能作为基础。而且，StradVision还提供了基于深度学习的目标识别软件，涵盖了训练神经网络和将软件嵌入量产车的所有步骤。(2)R-Car V3H和R-Car V3M片上系统降低了成本，同时提高了智能摄像机系统的可靠性。除了CNN-IP专用的深度学习模块，R-Car V3H和R-Car V3M还配备了IMP-X5图像识别引擎。将基于深度学习的复杂目标识别与高度可验证的图像识别处理和手动制定的规则相结合，设计人员能够创建一个强大的系统。此外，该方案还设计了一个片上图像信号处理器(ISP)来转换传感器信号以进行图像渲染和识别处理，这使得可以使用廉价的相机来配置系统，而无需内置ISP，从而降低整体材料(BOM)成本。供应信息:Reza的R-Car片上系统采用了最新的联合开发的深度学习解决方案，包括StradVision提供的软件和研发支持，将于2020年初提供给开发者。
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