Renesas e StradVision svilupperanno insieme una soluzione per il riconoscimento degli oggetti basata sul deep learning per le telecamere intelligenti utilizzate nelle applicazioni di prossima generazione di sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS).
"StradVision ha una vasta esperienza nello sviluppo di implementazioni ADAS utilizzando i SoC R-Car di Renesas e, con questa collaborazione, stiamo abilitando soluzioni pronte per la produzione che consentono una mobilità sicura e accurata in futuro", ha affermato Naoki Yoshida, Vicepresidente della divisione commerciale per i clienti tecnici automobilistici di Renesas. "Questa nuova soluzione congiunta basata sul deep learning ottimizzata per i SoC R-Car contribuirà alla diffusa adozione delle implementazioni ADAS di prossima generazione e supporterà l'escalation dei requisiti dei sensori di visione previsti per i prossimi anni."
"StradVision è entusiasta di unire le forze con Renesas per aiutare gli sviluppatori a far progredire efficacemente i loro sforzi per compiere il prossimo grande salto in ADAS", ha dichiarato Junhwan Kim, CEO di StradVision. "Questo sforzo congiunto non si tradurrà solo in valutazioni rapide ed efficaci, ma fornirà anche prestazioni ADAS notevolmente migliorate. Con l'enorme crescita prevista nel mercato delle fotocamere frontali nei prossimi anni, questa collaborazione mette sia StradVision che Renesas in una posizione eccellente per fornire la migliore tecnologia possibile."
Il software di riconoscimento degli oggetti basato sul deep learning di StradVision offre prestazioni elevate nel riconoscimento di veicoli, pedoni e segnaletica. Questo software di riconoscimento ad alta precisione è stato ottimizzato per i prodotti RC-Car V3H e R-Car V3M di Renesas, che vantano una comprovata esperienza nei veicoli di serie. Questi dispositivi R-Car incorporano un motore dedicato per l'elaborazione di deep learning chiamato CNN-IP (Convolution Neural Network Intellectual Property), che consente loro di gestire la rete di deep learning per l'automotive SVNet di StradVision ad alta velocità con un consumo minimo di energia. La soluzione di riconoscimento degli oggetti risultante da questa collaborazione realizza un riconoscimento degli oggetti basato sul deep learning mantenendo allo stesso tempo un basso consumo energetico, rendendolo adatto ai veicoli prodotti in serie e incoraggiando così l'adozione dei sistmei ADAS.
