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Neueste Bilderkennungstechnik für ADAS rettet Leben

Menschen sind fehlbar, und hinter dem Steuer eines schnell fahrenden Autos kann eine kleine Unaufmerksamkeit tödliche Folgen haben.

Bilderkennungstechnik bietet als Teil von Fahrerassistenzsystemen (ADAS; Advanced Driver Assistance Systems) erhebliche Sicherheitsvorteile. Von Spurhalteassistenten bis hin zur Fußgänger- und Objekterkennung ermöglicht die Technik den Fahrzeugherstellern, dass sie die Anforderungen derzeitiger und zukünftiger Regelungen nach dem EuroNCAP (European New Car Assessment Program) erfüllen.

Fahrzeugsicherheitsgremien wie das EuroNCAP wissen um die Vorteile von ADAS, die auf Bilderkennungstechnik beruhen. Damit können Gefahren erkannt und dem Fahrer mitgeteilt werden. Auch eine automatische Aktivierung von Systemen wie die Notbremsung ist möglich. Dazu zählen  auch Kollisionswarnsysteme (FCW; Forward Collision Warning) und autonome Bremssysteme (AEB; Autonomous Emergency Braking), die seit 2014 Teil der EuroNCAP-Tests sind.

Neueste Bilderkennungstechnik für ADAS rettet Leben

Zwischen 2015 und 2018 wird EuroNCAP neue Tests für Speed Assistance Systems (SAS), einschließlich Verkehrszeichenerkennung und Schutz in Kombination mit AEB für ungeschützte Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger und Radfahrer einführen. NCAPs in großen Märkten wie China und Australien/Asien sollen bis zum Jahr 2018 an die EuroNCAP-Protokolle angepasst werden.

Da die Anforderungen steigen, brauchen Entwickler kostengünstige, spezielle Prozessoren, die Echtzeit-Leistungsfähigkeit bieten, wenig Strom verbrauchen und eine geringe Verlustleistung aufweisen.

Historisch gesehen wurden Bilderkennungssysteme nicht mit Automotive-Anwendungen in Verbindung gebracht. Die Designansätze für herkömmliche Anwendungen wie Spiele oder Sicherheitssysteme sind hauptsächlich softwarebasiert und basieren auf hochleistungsfähigen digitalen Signalprozessoren (DSPs) mit Taktfrequenzen im hohen MHz-Bereich.

Toshiba hat eine Bilderkennungs-Prozessorarchitektur entwickelt, die mittels umfangreicher Hardware und Firmware die Ausführung regelmäßig genutzter Algorithmen rationalisiert. Die Architektur ist skalierbar, um die zunehmende Zahl gleichzeitig laufender Anwendungen zu bedienen. Diese Skalierbarkeit ermöglicht die Einhaltung strengster Protokolle für Rundumsicht-orientierte Fahrerassistenzsysteme, wie sie durch das EuroNCAP vorgegeben werden.

Hier klicken, um mehr über die Implementierung bilderkennungsbasierter ADAS zu erfahren

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