瑞萨电子与StradVision携手开发ADAS用智能镜头

瑞萨电子与StradVision公司宣布联合开发深度学习式的智能镜头物件识别解决方案，用于下一代先进驾驶辅助系统(ADAS)应用产品，以及用于ADAS第2级以上的镜头。

为了避免在市区发生危险，下一代ADAS的实作，要有能够检测出所谓弱势道路使用者(vulnerable road user；VRU)的高精度物件识别，例如行人和自行车骑士。同时，对于大众市场的中端到入门级车辆，这些系统必须只消耗非常低的功率。瑞萨和StradVision的新解决方案，实现了这两项目标，致力于让ADAS能更快得到广泛采用。

瑞萨汽车技术客户参与业务部副总裁吉田直树(Naoki Yoshida)表示，作为视觉处理技术的领导者，StradVision在使用瑞萨的R-Car SoC开发ADAS的实作上，拥有丰富的经验，透过这项合作，正在实现已量产的解决方案，在未来实现安全和准确的机动性。这种全新结合深度学习式，针对R-Car SoC来最佳化的解决方案，将有助于下一代ADAS实作被广泛采用，并支持预计在未来几年内推出，不断升级的视觉传感器要求。

StradVision的深度学习式物件识别软件，在识别车辆、行人和车道标在线，具有很高的效能。这款高精度识别软件，已针对瑞萨R-Car汽车SoC产品R-Car V3H和R-Car V3M，进行了最佳化，而这些芯片在量产的车种中，拥有良好的纪录。这些R-Car芯片采用称为CNN-IP(卷积神经网络知识产权)的深度学习处理专用引擎，能够以最低的功耗，高速执行StradVision的SVNet汽车深度学习网络。这项合作产生的物件办识解决方案，实现了深度学习式的物件识别，同时保持低功耗，使其适用在大规模生产的车辆。