中文 英语

更聪明,更安全的围绕汽车

制作汽车安全援助功能更加现实和信息。

受欢迎程度

随着汽车安全的现代进步,我们看到了先进的驾驶辅助系统(ADA),如环保视图成为现代汽车的新标准。此演示展示了如何通过添加准确的实时反射和AI来增强该应用,以检测使汽车更安全的危险。

首先,让我们从图形问题开始。你有没有看过现有的周边视图系统和思想“为什么这辆车看起来像PS1游戏中的东西?- 即平坦,沉闷的阴影。为什么它看起来不闪亮和凉爽,更真实 - 为什么我不能看到周围的环境?“

为了解决这一问题,我们创建了一个创新的解决方案,推动了汽车应用的视觉质量和准确性。以下是我们的智能环绕视图演示的截图,显示了柔和的灯光和周围环境映射到汽车上的实时反射,这些功能目前在市场上的任何环绕视图应用程序中都不存在。

要清楚,这意味着驾驶员不仅可以看到车辆的高质量现实3D模型,而且其实际的环境映射到汽车上 - 实时映射到汽车上。因此,驾驶员对周围环境进行准确反馈,使周围的特征甚至更安全。

这一切如何完成,我听到你问?首先,汽车钻机同时捕获来自相机的四个进料,将它们缝合在一起并将它们映射到半球。这提供了汽车和周围环境的自上而下景,使驾驶员能够安全有效地停放车辆。然后,我们能够使用这个半球来计算适应汽车周围环境的实时反射,并将它们映射到汽车的型号上进行额外的安全性,同时真正浸入环境中的汽车和司机。

该演示中的应用程序在Renesas R-Car H3内的相对较为谦逊的PowerVR GX6650 GPU上运行。当您与我们专用的神经网络加速器(NNA)配对时,PowerVR Series2NX AX2185,你开始看到了我们的“AI Synergy”的好处,我们从GPU卸载复杂的神经网络处理,同时增加GPU的计算利用率。

这个汽车渲染和相机拼接是在GPU上执行的。环境半球的快照被传递给NNA,然后NNA处理图像并检测物体和危险。一旦检测通过,检测到的危险将反馈给R-Car H3,并在半球的顶部合成。

使用在特定图像集上培训的神经网络检测到危险 - 在这种情况下,我们正在使用Googlenet单次检测器(SSD)来检测人,汽车和许多其他物体。当我们更接近看到自动车辆成为新标准时,这只是刮伤了AI侧可以在AI侧实现的表面。神经网络将是关键的,因为它们可用于增强一系列ADAS系统,例如驾驶员监测和道路标识。

随着我们的介绍汽车GPU的XS系列,想象力提供了一系列功能安全的GPU,具有独特的安全机制,可以与强大的NNA相结合,以通过电路板提供更快的更智能的应用。



1评论

蒂姆 说:

有趣的文章。我想知道特斯拉、蔚来和其他电动汽车厂商是否会把这项技术嵌入到他们的汽车中。从股价表现来看,蔚来汽车似乎将成为下一个特斯拉(Tesla)。

发表评论


(注意:此名称将被公开显示)