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08.10.2019

Kameralösung nutzt Deep Learning für die Objekterkennung

ADAS

Renesas Electronics und StradVision entwickeln gemeinsam eine Deep-Learning-basierte Objekterkennungslösung für smarte Kameras. Diese Lösung kommt in ADAS-Anwendungen (Advanced Driver Assistance Systems) der nächsten Generation und in Kameras für Stufe 2 und höher zum Einsatz. Die R-Car SoCs von Renesas mit der gemeinsamen Deep-Learning-Lösung, einschließlich Software- und Entwicklungsunterstützung von StradVision, sollen voraussichtlich bis Anfang 2020 für Entwickler verfügbar sein.

© Renesas Electronics/StradVision

© Renesas Electronics/StradVision

Um Gefahren im Stadtverkehr zu vermeiden, erfordern ADAS-Implementierungen der nächsten Generation eine präzise Objekterkennung, die gefährdete Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger und Radfahrer zuverlässig erkennt. Gleichzeitig müssen diese Systeme für Fahrzeuge des hochvolumigen Mittelklasse- und Kleinwagensegments einen geringen Stromverbrauch aufweisen. Die Lösung von Renesas und StradVision erreicht nach Firmenangaben beides und soll damit den ADAS-Einsatz auf breiter Basis beschleunigen.

Die auf Deep Learning basierende Objekterkennungssoftware von StradVision erkannt Fahrzeuge, Fußgänger und Fahrbahnmarkierungen. Die präzise Erkennungssoftware wurde für die Renesas Automotive-SoCs (Systems-on-Chip) R-Car V3H und R-Car V3M optimiert. Diese R-Car-Bausteine verfügen über eine spezielle Engine für Deep-Learning-Verarbeitung namens CNN-IP (Convolution Neural Network Intellectual Property). Damit lässt sich das für Automotive entwickelte Deep-Learning-Netzwerk SVNet von StradVision nach Renesas-Angaben mit hoher Leistung und minimalem Stromverbrauch betreiben. Dadurch eignet sich die gemeinsame Lösung für den hochvolumigen Einsatz in Serienfahrzeugen und bringt die Implementierung von ADAS-Funktionen voran.

© Renesas Electronics/StradVision

© Renesas Electronics/StradVision

Merkmale der Deep-Learning-basierten Objekterkennungslösung

Die Deep-Learning-Software SVNet von StradVision verfügt über eine hohe Erkennungspräzision bei schlechten Lichtverhältnissen und die Fähigkeit, teilweise verdeckte Objekte zu erkennen. Das Basis-Softwarepaket für den R-Car V3H führt die gleichzeitige Fahrzeug-, Personen- und Spurerkennung durch und verarbeitet die Bilddaten mit einer Geschwindigkeit von 25 Bildern pro Sekunde, was schnelle Auswertungen und Machbarkeitsnachweise ermöglicht. Wenn Entwickler die Software mit dem Hinzufügen von Verkehrszeichen, Markierungen und anderen Objekten als Erkennungsziele anpassen möchten, bietet StradVision Unterstützung für eine Deep-Learning-basierte Objekterkennung, die alle Schritte vom Training bis zur Integrierung der Software in Serienfahrzeuge abdeckt.

Zusätzlich zur dedizierten CNN-IP für Deep-Learning verfügen der Renesas R-Car V3H und R-Car V3M über die IMP-X5 Bilderkennungs-Engine. Die Kombination von Deep-Learning-basierter komplexer Objekterkennung und traditionellen, verifizierbaren Algorithmen zur Bilderkennung, ermöglicht es Designern, ein robustes System aufzubauen. Darüber hinaus ist der integrierte Bildsignalprozessor (ISP) zur Umwandlung von Sensorsignalen für die Bildwiedergabe und Bilderkennung ausgelegt. Dadurch ist es möglich, ein System mit kostengünstigen Kameras ohne integrierte ISPs zu entwickeln.

weitere Informationen

Unternehmensinformation

Renesas Electronics Europe GmbH

Arcadiastr. 10
DE 40472 Düsseldorf
Tel.: 0211 6503-230
Fax: 0211 6503-274

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