电装和东芝将合作为下一代图像识别系统开发人工智能技术
2016-10-28 21:48:08 来源：麦姆斯咨询 评论：0 点击：
日本电装公司和东芝公司已达成一项基本协议，共同开发一种名为“深度神经网络-知识产权”的人工智能技术，该人工智能技术将用于一直由两家公司自主开发的图像识别系统，以帮助实现先进的驾驶员辅助和自动驾驶技术。
据麦姆斯咨询报道，日本电装公司（DENSO Corporation）和东芝公司（Toshiba Corporation）已达成一项基本协议，共同开发一种名为“深度神经网络-知识产权”（Deep Neural Network-Intellectual Property , DNN-IP）的人工智能技术，该人工智能技术将用于一直由两家公司自主开发的图像识别系统，以帮助实现先进的驾驶员辅助和自动驾驶技术。
深度神经网络(DNN)是一种模仿人类大脑神经网络的算法，它有望像人脑一样精确地执行识别处理，甚至比人脑更精确。为了实现自动驾驶，汽车计算机需要能够识别不同的道路交通情况，包括各种各样的障碍物、道路标记、驾驶道路的路况以及潜在的危险情况。在基于传统图形识别和机器学习的图像识别中，需要被计算机识别的物体必须提前被表征和提取。在基于DNN的图像识别中，计算机可自行提取和了解物体的特征，从而显著提高各种物体的检测和识别精确度。
由于两家公司在DNN技术领域的快速发展，它们计划使该技术能够向各种网络配置进行灵活地扩展。他们还将使该技术能够装配在尺寸更小、功耗更低且具备其它优化性能的车载处理器上。
电装公司一直在开发适用于车载应用的DNN-IP，将通过此次合作加快DNN-IP的商业化进程，并在车载摄像头中整合DNN-IP，来开发高性能先进驾驶辅助系统和自动驾驶系统，除了服务于驾驶员和行人，还将继续致力于为全人类创建安全可靠的汽车社会。
除了传统的图像处理技术外，东芝公司还将把这一联合开发的DNN-IP技术应用到专门的硬件组件中，并在其车载图像识别处理器中应用它们，以提高其图像处理性能，使他们能够利用比搭载数字信号处理器（DSP）或图形处理器（GPU）的图像处理系统更低的功耗来处理图像。