Edge KI-Systemfamilie für Automotive-Anwendungen

VIA Technologies hat eine neue Produktfamilie von Edge KI-Systemen für die Bereiche Automotive, Enterprise IoT und Smart City vorgestellt. Dabei standen die Technologieplattformen des Unternehmens für Gesichts- und Objekterkennung, 360-Grad-Rundumsicht und ADAS (Advanced Driver Assistance System) im Mittelpunkt.

Edge-KI-Systeme können in Echtzeit ihre Umgebung visuell sowie akustisch erfassen und darauf reagieren, ohne sich dabei auf Verbindungen zur Cloud verlassen zu müssen. Mit skalierbaren Designs sind die VIA Edge KI-Systeme in der Lage, das Potenzial künstlicher Intelligenz für Automotive-Anwendungen zu nutzen.

Die Edge KI-Systeme basieren auf SoC-Plattformen wie der Qualcomm Snapdragon 820E Embedded Plattform und dem NVIDIA Jetson TX2-Modul. Funktionalität und Leistung der Systeme können durch die Integration der VIA Smart Facial Recognition-, VIA Mobile 360 ADAS- und VIA Mobile360 Surround View-Computer Vision-Technologieplattformen weiter optimiert werden. Diese ermöglichen eine Vielzahl von intelligenten, video-basierten KI-Anwendungen, darunter:

  • Fahrzeuginterne 360 °-Echtzeit-Überwachungs- und -Aufnahmefunktion für bis zu sechs einzelne HD-Kameraübertragungen - zur Verfolgung des Fahrerverhaltens und für eine verbesserte Wahrnehmung der Straßenverhältnisse
  • Spurhalteassistenz, vorausschauende Kollisions-Warnung, Überwachung des toten Winkels, Fußgängererkennung, Fahrzeugerkennung, Erkennung des Tempolimits und Kollisionsvermeidung für den Heckbereich - zur Verbesserung der Fahrzeugsicherheit

Um die Integration nativer Funktionen zur Verarbeitung tiefer neuronaler Netzwerke in Edge KI-Servern, -Systemen und -Geräten der nächsten Generation zu ermöglichen, hat VIA die Entwicklung der Neuronalen Netzwerk-Inferenz-Engine initiiert. Zusätzlich zur 8b & 16b quantisierten ganzzahligen Inferenz, die mit Googles 8B TensorFlow Lite kompatibel ist, bietet diese Hochleistungs-Engine auch 16 MB SRAM internen Speicher, 16 TB/s interne Bandbreite und 16 TOP/s sowie Architektur-Optimierungen für praxisgerechte KI-Anwendungen.

Veröffentlichung:
06. September 2018

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