Renesas / HELLA Aglaia presenta la solución extensible ADAS

Renesas Electronics y HELLA Aglaia han anunciado una solución de cámara frontal abierta y escalable para sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y piloto automático. La nueva solución de lentes de cámara para cámaras frontales automotrices combina el soporte de Renesas para vehículos nuevos Nuevo Programa de Evaluación de Automóviles (NCAP) con reconocimiento de imágenes de bajo rendimiento y alto rendimiento SoC - R-Car V3M y HELLA Aglaia's Field Proven y nuevo estándar internacional compatible con SAE J3016 Nivel 2 (Parcialmente automatizado) y el software de cámara Nivel 3 (Automatización condicional), la solución es escalable, lo que permite a los diseñadores del sistema crear una amplia gama de lentes frontales que admiten NCAP para aplicaciones de nivel 3.

Ian Riches, director de marketing autónomo de Strategy Analytics, dijo que la asociación impulsará el mercado de cámaras frontales, ya que se espera que la visión del sensor sea una importante necesidad de NCAP en los próximos años, con el mercado de cámaras frontales superando los 2 millones de unidades en los próximos cinco años. Debido a la popularización rápida de las funciones de seguridad de NCAP tales como la parada automática de emergencia, la advertencia de salida de carril y el reconocimiento de señal de tráfico.

Jean-Francois Chouteau, vicepresidente del Centro Global ADAS de Renesas, dijo que la compañía decidió combinar el software de cámara probado de HELLA Aglaia con la plataforma de autonomía de Renesas, que permitirá a los clientes aprovechar una latencia más baja y un tiempo de comercialización más rápido. Premise, el punto de venta único para su aplicación para lograr sus productos (USP).

Renesas R-Car V3M SoC utilizando una variedad de diferentes aceleradores (incluyendo motor de múltiples líneas (IMP) y el motor de la visión por ordenador (CVE), para implementar la plataforma de la visión por ordenador innovador y eficiente para V3M R-Car capaz de realizar objetos requerida para la red de clasificación convolucional neural (redes neuronales convolucionales), y un procesamiento tal como un flujo óptico (flujo óptico) y el tipo de algoritmos de detección de objeto.

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