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探访东芝:基于图像处理的ADAS的核心技能_东芝_年夜众

乖囧猫 2024-12-11 19:11:21 0

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市场研究机构IHS的数据显示,ADAS未来几年将呈高速发展之势,2019年中国市场装车量估量可达2500万辆,这意味着80%以上的车辆都将搭载ADAS。
详细剖析,搭载量最多的是停车赞助(倒车移动物体识别、自动停车),前车碰撞预警、盲区检测随着技能的进一步成熟,搭载量亦会愈发增多。
从环球市场看,盲区检测、车道保持、前车间隔探点作为ADAS的紧张标配,2019年分别将达到1280、1700,2470万台。
而在东芝电子(中国)有限公司工业及车载芯片市场开拓部副总监谭弘看来,随着硬件产品方案本钱的降落,ADAS的热度及搭载量远比IHS预测的数据要高。

东芝电子(中国)有限公司

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工业及车载芯片市场开拓部副总监谭弘

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(图片来自网络侵删)

谭弘称,ADAS的装机量和遍及,除了用户的刚性需求外,各国法规是非常主要的推动成分。
比如欧洲碰撞法规(Euro-NCAP)对自动刹车系统(AEB)提出哀求,2018年需在夜晚及低光照情形下,识别行人和骑自行车的人,并自动紧急刹车。
各国整车厂为了适应法规哀求,都在加速开拓ADAS各种功能。

\"大众东芝作为芯片厂商,长期和欧洲、日本的整车厂和天下有名汽车电子厂商保持深入互助。
结合法规和整车厂、汽车电子厂商的哀求,为今后五年车上所需ADAS运用做了预先开拓。
\公众谭弘表示。

基于图像处理的ADAS运用

多传感器领悟是ADAS和自动驾驶的发展趋势,而东芝紧张供应基于高精度图像识别技能的ADAS运用。
谭弘表示, 东芝从显像管电视机时期开始,就大力研发图像处理技能,在此领域有30年以上的技能积累和多项国际专利。

\"大众最初运用于ADAS的是相对低本钱的雷达传感器,如倒车雷达。
但随着ADAS的高端运用,比如检测行人、自行车、对面大灯,因特性所限,雷达能识别物体,但无法判断是人、还是车等。
而图像传感器可以采集此方面的丰富信息。
就今后的发展趋势看,ADAS传感器组合因此图像为主、雷达为辅。
\"大众

谭弘称,图像识别技能在ADAS领域运用广泛,有相称大的潜力和市场。
通过图像识别技能,办理/填补了目前雷达(毫米波雷达、激光雷达等)传感器的短板,实现高精度的同时,供应极高的性价比。

\公众东芝自2003年开始ADAS运用的开拓,产品系列称为Visconti。
目前第二代产品(Visconti2)已经量产,2015年11月开始,通过日本电装公司的产品,搭载于丰田普锐斯量产车大批量投放市场,每月环球出货3万台以上。
在中国也与一些ADAS领域领先企业互助,操持2016年底投放到海内量产车。
\公众

\"大众东芝最新的Visconti四代已经推出。
我们还和欧洲的车厂一起研发Visconti五代,做更加新的一些技能准备,包括新产品的供应。
\公众

\"大众目前除白天的利用环境外,Visconti产品系列雨天/夜晚的利用环境匹配也在加强。
结合欧洲/美国有关主动安全的新哀求,东芝正在研发各种新功能,例如夜晚/低光照情形下的行人检测。
\公众谭弘向表示。

图像处理器的核心技能

从谭弘处理解到,东芝图像识别处理器采取多核异构的专用途理器,Visconti2可实时处理,并行实现4项功能,如车道保持、前车检测、行人辨识、交通标志辨识。
Visconti四代功能进一步加强,能同时处理/实现8项功能。

\"大众我们用一颗芯片,通过并行处理的办法,一方面可降落功耗,另一方面提高实时处理能力,在100毫秒内进行处理反馈,增强安全性。
其余,Visconti大量采取硬件图像加速器/算法加速器,软件开拓包袱轻,开拓周期短。
\公众谭弘向先容。

ADAS与其他汽车电子产品比较,软件开拓量非常大。
\"大众我们除了向互助伙伴供应硬件,还供应驱动程序、根本算法。
基于中国路况的算法优化,则由互助伙伴或厂商自行开拓完成。
\"大众谭弘用与电装的互助举例解释:我们供应给电装的图像处理器,在一定测试条件下的识别率是95%,但这不能知足车厂的哀求。
电装用我们的图像识别芯片、加上毫米波雷达、优化算法往后,识别率可做到99%以上。
\"大众我们对互助伙伴的哀求是要具备一定的软件开拓能力,否则难以推出成熟的产品。
\公众

谭弘指出,除了基本的算法,图像处理器的关键还在于现实场景的运用。
比如对道路上不同障碍物的检测和判别。
\"大众现实道路上有各种各样的状况,算法如何去判别,须要我们和互助伙伴共同努力。
\"大众 据谭弘先容,东芝已与清华等海内有名大学和行业内领先的汽车电子公司进行了干系互助。

谭弘末了总结称,东芝有10余年ADAS开拓履历,在欧洲、日本有广泛、成熟的量产运用,在中国市场自2015年开始进行推广,希望今后与更多的Tier1供应商、车厂互助,共同推动ADAS在中国市场的运用。

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