系统与设计
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更聪明,更安全的汽车围观

做一个汽车安全援助功能更现实的和信息。

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与现代汽车安全的进步,我们看到先进驾驶辅助系统(ADAS)等围观成为现代汽车的新标准。这个演示展示了这个应用程序可以增强的准确实时反射和人工智能检测使车辆更安全的危害。

首先,让我们先从图形问题。你有没有看着现有的围观系统,认为“为什么车看起来就像一部PS1游戏吗?——也就是平的,沉闷的阴影。为什么它看起来不闪亮的酷和更真实,为什么我不能看到周围的环境吗?”

为了解决这个问题,我们创建了一个创新的解决方案,推动信封的视觉质量和准确性的汽车应用程序。下面是一个从我们的智能围观演示截图显示柔和的灯光和实时反射映射到汽车从周围环境中,功能目前不存在在任何市场上围观的应用程序。

很明显,这意味着不仅司机看到一个高质量的车辆的真实的3 d模型,但其实际环境映射到汽车——在真正的时间。因此,司机准确的反馈对他们的环境,让围观的特性甚至更安全、更有能力。

这一切是怎么做的,我听说你问吗?首先,汽车平台同时从摄像机捕获四个提要,缝合在一起,把它们映射到一个半球。这提供了一种自上而下的汽车和周围的环境,可以让司机把车安全有效地。然后我们可以使用这个半球计算实时反映,适应汽车的环境并将它们映射到模型车的一个额外的安全层,而真正沉浸环境内的车和司机。

在这个演示应用程序运行在一个相对温和的PowerVR GX6650在瑞萨R-Car H3 GPU。当你对这个与我们的专用神经网络加速器(NNA)PowerVR Series2NX AX2185,你就会看到我们的“人工智能协同”的好处,我们将GPU的复杂神经网络处理到我们NNA同时增加GPU的计算利用率。

这辆车的渲染和相机缝合在GPU上执行。环境的快照半球传递给NNA,然后处理图像和检测对象和危害。一旦完成了检测通过检测到危险是然后反馈给R-Car H3和合成的半球。

危害检测使用神经网络训练在一组特定的形象——在本例中,我们使用的是GoogleNet单发射击检测器(SSD)来检测人,汽车和其他对象。这只是皮毛可以在人工智能方面所取得的成就当我们靠近看到自驾车辆成为新的标准。神经网络将在这个关键时可以用来提高司机等一系列ADAS系统监控和路标识别。

的介绍XS家庭汽车的GPU,想象力提供了一系列functionally-safe gpu具有独特的安全机制,可以结合强大的NNAs交付更快更聪明的应用程序。



1评论

蒂姆 说:

有趣的文章。我想知道特斯拉,NIO和其他电动汽车玩家将这种技术嵌入他们的汽车。NIO似乎将成为下一个特斯拉,从它的股价表现。

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