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与非网 10 月 8 日讯，据外媒报道，半导体供应商瑞萨电子与软件供应商 StradVision 宣布，双方将共同研发具有深度学习功能的目标物识别方案，用于下一代高级驾驶辅助系统（ADAS）的智能摄像头，适用于 L2 及以上的 ADAS。
瑞萨电子成立于 2003 年，公司总部位于日本东京。作为半导体芯片供应商，瑞萨电子在移动通信、汽车电子等多个领域占据了较高的市场份额。
StradVision 是一家视觉软件初创企业，公司目前已经取得了 LG 电子和现代汽车等企业的投资，正在与汽车原始设备制造商及一级供应商合作，可利用汽车前置摄像头实现自动紧急制动、利用后置摄像头实现盲点监测等功能。StradVision 还表示，公司研发的软件可以帮助客户打造自动代客泊车系统。
据悉，为了避免在城市环境中遇到危险，下一代 ADAS 需要具备高精度的目标识别功能，能够探测行人和骑行人等弱势道路使用者（VRU）。与此同时，对于大众市场中的中档至入门级车型来说，此类系统必须只消耗非常低的电力。而瑞萨和 StradVision 合作的新解决方案就可以实现上述两个目标，从而加速 ADAS 的广泛采用。
StradVision 的深度学习目标识别软件在识别车辆、行人和车道标记方面具备很高的性能，而且该款高精度识别软件特别针对瑞萨的 R-Car 汽车片上系统（SoC）产品 R-Car V3H 和 R-Car V3M 进行了优化，上述两款产品在量产中的口碑很好。而且此类 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），使其能够以最低的功耗高速运行 StradVision 的 SVNet 汽车深度神经网络。此次合作产生的目标识别解决方案能够在保持低功耗的同时，实现基于深度学习的目标识别功能，适用于量产车，能够促进 ADAS 的普及。
基于深度学习的目标识别解决方案具备以下关键特性：
（1）该解决方案能够同时支持早期评估及量产车型
StradVision 的 SVNet 深度学习软件是一个强大的 AI 感知解决方案，能够用于量产的 ADAS 系统。该软件能够在低光照的环境中实现高精度识别功能，而且在其他物体遮挡了被识别物体的部分时，能够处理此种遮挡情况，因而其一直受到赞赏。R-Car V3H 的基本软件包能够实现同时识别车辆、人和车道的功能，而且能够以每秒 25 帧的速度处理图像数据，从而实现快速评估和 POC 开发。如果研发人员希望通过添加标识、标记和其他物体作为识别目标，以定制软件，可以采用上述功能作为基础，而且 StradVision 也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，并将软件嵌入至量产车中的所有步骤。
（2）R-Car V3H 和 R-Car V3M 片上系统在降低成本的同时，提升了智能摄像头系统的可靠性
除了 CNN-IP 专用深度学习模块之外，瑞赛 R-Car V3H 和 R-Car V3M 还配备了 IMP-X5 图像识别引擎。结合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以及人工制定的规则，设计人员得以打造一个强大的系统。此外，方案还设计了片上图像信号处理器（ISP），对传感器信号进行转换，用于图像渲染和识别处理，这使得在没有内置 ISP 的情况下，就可以采用便宜的摄像头来配置系统，从而降低了总体材料（BOM）成本。
未来数年内，StradVision 预计汽车摄像头市场将取得较高增长。因此，这次合作将帮助双方占据更多的市场份额，并提供可行的技术方案。
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