資料介紹
作者:MIKE BARNES
隨著現代汽車安全技術的進步,我們看到諸如全景環視等先進駕駛輔助(ADAS)技術成為現代汽車的新標準。本演示展示了如何通過精確的實時反射和AI來檢測障礙,以提升全景環視系統的性能,讓汽車駕駛更安全。尤其是,當全景環視系統內嵌Imagination全新的XS GPU系列產品安全機制后,你可以清楚地看到為什么XS GPU系列是讓汽車駕駛最安全的技術。
首先,讓我們從圖形顯示說起。當你看到現有的全景環視系統時,你是否會想說“為什么車內屏幕顯示的畫面像PS1游戲畫面?比如扁平的汽車顯示、暗淡的陰影。為什么畫面不能更明亮、汽車看起來更酷、更真實,為什么我無法看到周圍環境?”
放心,我們已經設計了一個創新性的解決方案,提高了視覺質量以及汽車自動駕駛應用的精確性。下面是我們的智能全景環視系統演示的屏幕截圖,展示了光照和周圍環境光映射到汽車上的實時反射,而這些功能在當前市場上已有的全景環視應用中是看不到的。
明確的說,這些功能意味著駕駛員不僅可以看到高質量逼真的3D汽車模型,還可以將汽車周圍環境實時投射到車內中控屏上。這樣一來,駕駛員可以獲得關于周圍環境的準確反饋,使全景環視功能更加安全有效。
那么,這是怎么做到的?首先,汽車同時從攝像頭捕捉四路信號,將它們整合在一起并映射到一個球面內。這會呈現出汽車及其周圍環境的全景鳥瞰圖,使駕駛員能夠安全有效的泊車。然后我們可以使用全景鳥瞰圖來計算實時反射以適應汽車周圍的環境,并將其映射到汽車3D模型上,以獲得額外的安全邊界,同時讓汽車和駕駛員能真實地感知到周圍的環境。
這個Demo中的應用程序運行在RenesasR-Car H3處理器上,內部集成了PowerVR GX6650 GPU。當你將其與我們的專用神經網絡加速器(NNA)PowerVR Series2NX AX2185匹配時,你就會看到我們的“AI Synergy”的優勢,即我們將復雜的神經網絡處理從GPU移植到NNA上,并且提高了GPU的計算利用率。
汽車渲染和攝像頭拼接操作是在GPU上執行的,環境的球面映射傳遞給NNA(神經網絡加速器),后者處理圖像并檢測物體和障礙。一旦檢測通過完成,檢測結果將會反饋給R-Car H3并將圖像在球面內合成。
障礙物檢測是通過訓練在特定圖像集合的神經網絡來實現的。在本案例中我們使用GoogleNet單次掃描探測器(SSD)來檢測行人、車輛以及許多其他物體。這僅僅涉及到人工智能(AI)淺層次應用,而我們也越來越清晰的看到自動駕駛成為汽車的新標準。神經網絡將在這方面發揮關鍵作用,因為它們可以用來增強一系列ADAS系統,比如駕駛員監控以及路標識別等。
隨著我們面向汽車行業的XS GPU系列產品的推出,Imagination提供一系列功能安全的GPU產品,這些GPU具有獨特的安全機制,可以與強大的神經網絡加速器(NNA)相結合,從而提供更快更智能的應用。
來源:電子創新網
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