核心技术

  • 深度学习计算机视觉技术(深度学习)

    · 深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征(或属性类别),只需简单的网络结构即可实现复杂函数的逼近

    · 和传统机器学习算法相比,深度学习无需手工设计特征算子,能够从海量数据中自动学习特征并进行分类和判断;

    · 365体育手机版官网把以CNN为代表的多种网络架构运用到ADAS产品中,完成和整合目标检测,语义分割,趋势预测等关键任务。

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    嵌入式AI

    充分利用FPGA内部的并行资源,实现CNN并行加速优化及神经网络权值精度的优化;

    采用定制化BNN网络和模块化的FPGA架构,实现大规模神经网络嵌入式化。

    AI芯片设计能力

  • 像素级语义分割技术

    高度优化压缩过的PSPnet,可实现30fps的道路语义分割和目标检测
    高次多项式拟合,实现高检出率、高精度、多车道识别的车道线检测

  • DMS检测技术

    国内首家采用深度学习技术,实现驾驶员状态监控和身份识别

    在极端环境仍能保持检测的鲁棒性和高精度,如面部遮挡、眼镜反光、头部偏转

    过大、黑暗强光侧光逆光等

  • 多传感器融合感知技术

    深度融合摄像头与毫米波雷达,图像和雷达数据同时参与运算,克服单传感器的局限性,增强信号冗余,提高检测的准确度和鲁棒性。

  • 视觉与组合惯导、高精地图融合定位技术

    利用视觉特征构建三维地图,利用高精地图与组合惯导的数据全面修正定位,并双重认证提高自动驾驶系统的安全性

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