极目智能亮相CES 2019 ,发布车规级乘用车驾驶辅助方案
2019-01-09

1月8日,全球消费电子展CES2019如期开幕,智能驾驶技术提供商极目智能展示了旗下最新技术和解决方案。

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JIMU @ CES 2019: Westgate Smart Cities 2200



1.深度学习:高效轻量,实现更高精度的环境感知

深度学习对于实现更高精度的环境感知、复杂场景下的控制决策必不可少。自成立以来,极目智能坚持深耕计算机视觉算法,获得众多国内外顶级OEM厂商的认可。在此次展会上,极目智能展示了旗下最新的深度学习算法,可准确识别车辆、车道线、行人、交通标志、可驾驶区域等。

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极目最新深度学习技术展示

为实现运算性能和精度的平衡,极目智能将深度学习与传统算法结合,搭建出一套独特高效的深度学习结构,自主研发的高效网络模型JMNet在开源数据集上的指标优于计算量同级别的MobileNet V1/V2。极目智能在前期网络设计中考虑了量化需求,量化后的网络精度损失较小,可高效运行在FPGA或嵌入式平台上

为提升模型在复杂场景中的适用性,在数据样本方面,极目智能研发一套高效的数据自动采集与处理系统,目前可达50000张/天的数据采集量。这一数据随用户量的增加将持续增长,以形成庞大的数据库支撑深度学习算法的训练及更新。


2.传感器融合:视觉与毫米波雷达融合,助力AEB、LKA落地

在实现AEB、LKA等驾驶辅助功能的技术路径上,极目智能选择将视觉与雷达融合,两者相互配合共同构成汽车的感知系统。

相比单视觉或单雷达方案,融合方案在系统功能可靠性、鲁棒性、数据可信度、系统分辨能力等方面更具优势。

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视觉毫米波雷达融合技术演示


3. 乘用车方案:车规级ADAS驾驶辅助与DMS方案

展会上,极目智能展示了面向前装乘用车市场的前向视觉驾驶辅助方案JM600 C1。该方案采用极目智能最新的深度学习算法,能够准确识别车辆、车道、行人、交通标志牌等道路元素,并支持视觉与雷达融合,实现AEB自动紧急刹车等更高级别的驾驶辅助功能。

与前一代算法相比,极目最新深度学习技术能够识别出包括车辆尾部、侧面等多种车身姿态,并且在行人局部特征检测、夜间检测等方面有明显提升。

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传统算法 VS. 深度学习


JM600 C1搭载高性价比车规级FPGA平台,并针对FPGA特性设计出高效的卷积操作,资源利用率高,运算延时低,帧率达到30帧。相对于ASIC等平台,FPGA方案支持引入最新的深度学习技术提升检测效果,支持按照需求调整网络结构,在灵活性、性价比等方面更有优势。

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JM600 C1前装乘用车ADAS方案


此外,极目智能还展示了面向前装乘用车市场的DMS驾驶员监测方案,支持人脸检测、驾驶员身份识别等功能,通过人车匹配提供个性化的驾驶体验。此外,系统通过检测驾驶员面部表情、眼部状态等特征识别,判断驾驶员状态,如出现驾驶员疲劳或分神等危险状态,系统将发出提醒。



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JIMU前装乘用车DMS方案



4. AR导航:基于传统导航及计算机视觉的车道级AR导航技术

在一系列驾驶辅助方案之外,极目智能还展示了基于传统导航及计算机视觉的车道级AR导航方案。该方案基于开放地图API实现实时导航路径指示,无需额外地图数据支持,将导航、预警等信息输出到HUD或车机上,提供ADAS+AR导航的安全舒畅驾驶体验。

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极目AR导航技术

此外,极目智能还展示了针对后装市场的驾驶辅助一体机JM600 H2,方案集成ADAS前向驾驶辅助功能及DMS驾驶员监测功能,针对追尾、疲劳驾驶等高风险驾驶场景,通过提前预警减少碰撞事故,并可实时将告警图片/视频上传至车联网数据服务平台,为开展精细化车队管理、驾驶员风险评估等奠定数据基础。

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JM600 H2驾驶辅助一体机


欢迎各位业内伙伴莅临参观,极目展位号:Westgate Smart Cities 2200,2019.1.8-1.11,等你来撩!


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