瑞薩電子宣布與StradVision公司聯合開發深度學習式的智慧型攝影機物件辨識解決方案，用於下一代先進駕駛輔助系統(ADAS)應用產品，以及用於ADAS 第2級以上的攝影機。
為了避免在市區發生危險，下一代ADAS的實作，要有能夠檢測出所謂弱勢道路使用者(vulnerable road user，VRU)的高精度物件辨識，例如行人和自行車騎士。同時，對於大眾市場的中階到入門級車輛，這些系統必須只消耗非常低的功率。瑞薩和StradVision的新解決方案，實現了這兩項目標，致力於讓ADAS能更快得到廣泛採用。
瑞薩汽車技術客戶參與業務部副總裁吉田直樹(Naoki Yoshida)表示，作為視覺處理技術的領導者，StradVision在使用瑞薩的R-Car SoC開發ADAS的實作上，擁有豐富的經驗，透過這項合作，我們正在實現已量產的解決方案，在未來實現安全和準確的機動性。這種全新結合深度學習式，針對R-Car SoC來最佳化的解決方案，將有助於下一代ADAS實作被廣泛採用，並支援預計在未來幾年內推出，不斷升級的視覺感測器要求。
StradVision執行長Junhwan Kim也指出，StradVision很高興能夠與瑞薩相結合，幫助開發人員有效地加強努力，實現ADAS的下一次重大飛躍。這項共同努力，不僅可以轉化為快速有效的評估，而且還可以大幅提高ADAS的效能。隨著未來幾年前置攝影機市場的大幅成長，這項合作將使StradVision和瑞薩在提供最佳技術方面，處於優勢的地位。
StradVision的深度學習式物件辨識軟體，在辨識車輛、行人和車道標線上，具有很高的性能。這款高精度辨識軟體，已針對瑞薩R-Car汽車系統單晶片(SoC)產品R-Car V3H和R-Car V3M，進行了最佳化，而這些晶片在量產的車種中，擁有良好的記錄。這些R-Car晶片採用稱為卷積神經網路智慧財產權(CNN-IP)的深度學習處理專用引擎，能夠以最低的功耗，高速執行StradVision的SVNet汽車深度學習網路。這項合作產生的物件辦識解決方案，實現了深度學習式的物件辨識，同時保持低功耗，使其適用在大規模生產的車輛，並促進了ADAS的採行。
