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Elektronik Renesas und Stradvision entwickeln Objekterkennung für smarte Kameras

| Redakteur: Maximiliane Reichhardt

Renesas und Stradvision haben eine Deep-Learning-basierte Objekterkennung konstruiert. Sie eignet sich für smarte Kameras in Fahrerassistenzsystemen.

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Renesas und Stradvision haben gemeinsam eine Objekterkennung für smarte Kameras entwickelt.
Renesas und Stradvision haben gemeinsam eine Objekterkennung für smarte Kameras entwickelt.
(Bild: Renesas)

Der Halbleiterhersteller Renesas und der Technikanbieter Stradvision haben die Entwicklung einer Deep-Learning-basierte Objekterkennungslösung für smarte Kameras bekannt gegeben. Das Produkt soll in ADAS-Anwendungen (Advanced Driver Assistance Systems) der nächsten Generation und in Kameras für Stufe 2 und höher zum Einsatz kommen.

Präzise Erkennung, geringer Stromverbrauch

Um Gefahren im Stadtverkehr zu vermeiden, erfordern ADAS-Implementierungen der nächsten Generation eine präzise Objekterkennung, die Verkehrsteilnehmer zuverlässig erkennt. Gleichzeitig dürfen diese Systeme für Fahrzeuge des Mittelklasse- und Kleinwagensegments nur wenig Strom verbrauchen. Renesas und Stradvision wollen diesen Anforderungen mit ihrer neuen Entwicklung gerecht werden: Die auf Deep Learning basierende Objekterkennungssoftware von Stradvision erkenne Fahrzeuge, Fußgängern und Fahrbahnmarkierungen präzise. Die Software wurde für die Renesas Automotive-SoCs (Systems-on-Chip) R-Car V3H und R-Car V3M optimiert, die sich in der Serienproduktion bewährt haben.

Diese R-Car-Bausteine verfügen über eine spezielle Engine für Deep-Learning-Verarbeitung namens CNN-IP (Convolution Neural Network Intellectual Property). Damit lasse sich das für Automotive entwickelte Deep-Learning-Netzwerk „SVNet“ von Stradvision mit hoher Leistung und minimalem Stromverbrauch betreiben. Die gemeinsame Entwicklung eigne sich so für den hochvolumigen Einsatz in Serienfahrzeugen.

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