STMicroelectronics和eYs3D Microelectronics将在CES 2023上重点展示3D立体视觉相机

发布时间：2023-01-05 13:17
作者：Ameya360
来源：网络
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　　STMicroelectronics和eYs3D Microelectronics将在CES2023上重点展示3D立体视觉相机STMicroelectronics和eYs3D Microelectronics将在CES2023上展示他们在高质量机器视觉方面的合作成果。

STMicroelectronics和eYs3D Microelectronics将在CES 2023上重点展示3D立体视觉相机

　　STMicroelectronics和eYs3D Microelectronics将于1月5日至8日在拉斯维加斯举行的CES2023上展示他们在高质量机器视觉方面的合作成果。通过现场演示，两家公司将重点介绍由先进的主动编码红外技术制成的立体视频和深度摄像头如何增强中长工作范围内的特征识别和自主引导等能力。

　　eYs3D Microelectronics首席战略与销售官JamesWang表示：“STMicroelectronics的高级图像传感器采用专有工艺技术，提供一流的像素尺寸，同时具有高灵敏度和低串扰。”“这种价格具有竞争力的高性能图像传感器使我们能够实现极其紧凑的系统尺寸，同时确保出色的机器视觉性能。我们与ST建立的紧密联系增强了我们开发引领机器视觉市场新产品的信心。”

　　“与eYs3D Microelectronics的合作，通过他们在捕获、感知理解和3D融合方面的专业知识，为ST提供了更多的商业机会、用例和生态系统，以满足机器人、家庭自动化、家用电器等应用中对立体视觉的需求，以及许多其他公司，”意法半导体成像分部业务线经理David Maucotel说。“虽然在CES上展示的参考设计使用的是单色传感器，但我们已经可以预见使用我们传感器的RGB和RGB-IR版本的令人兴奋的增强功能和更多用例。”

　　CES演示突出了两个联合开发的参考设计，Ref-B6和Ref-B3ASV（主动立体视觉）视频和深度相机。两者都将eYs3DCV处理器和eSP876立体3D深度图芯片组与ST的全局快门图像传感器相结合，可提供增强的近红外(NIR)灵敏度。嵌入式eYs3D芯片组增强了物体边缘检测，优化了深度去噪，并输出高达60fps帧速率的高清质量3D深度数据。ST的图像传感器使相机能够以视频/深度分辨率和帧速率的各种组合输出数据流，以实现最佳质量的深度感测和点云创建。

　　此外，经过优化的镜头、滤光片和VCSEL主动红外投影仪源优化了红外光路并最大限度地提高了对环境光噪声的免疫力。专门开发的控制算法交替打开和关闭红外投影仪，以捕获无伪影的灰度图像。利用这种先进的硬件设计，Ref-B6立体摄像机实现了6厘米基线和85度（水平）x70度（垂直）深度视野。


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2023-09-21 09:30 阅读量：1821
ST机器学习解决方案助力车企探索汽车AI可能性
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ST机器学习解决方案助力车企探索汽车AI可能性

　　意法半导体的首款车规机器学习解决方案SL-AIAID012401V1由AEKD-AICAR1评估套件、AI人工智能插件和AutoDevKit车规开发板组成，能够识别驻车、正常路况、崎岖道路、车轮侧滑或突然转向四种汽车状态。这是一个难得的机会，可以通过测试和开发汽车人工智能应用，以确定该技术是否适合这个市场。事实上，许多车企还在探索在行业现阶段，机器学习对他们是否有意义。从头开始创建算法需要投入大量的人力和资金。把评估解决方案导入我们的AutoDevKit平台，可以让开发人员更轻松地探索车规人工智能的可行性。　　将机器学习引入汽车的挑战在寻找正确的应用　　▲汽车状态识别系统的整体架构　　虽然机器学习的热度在消费市场上稳步上升，但是，汽车行业仍在探究机器学习技术可以为汽车带来什么。几十年来，人工智能一直是汽车行业的一个热门话题，研究人员早在2001年就已经在探索如何在导航系统中应用机器学习。然而，人工智能趋向于用在几种应用场景，例如，自动驾驶或事故检测。此外，出于安全性和可靠性考虑，汽车行业几十年来一直依赖启发式方法。简而言之，汽车制造商在不需要训练神经网络的情况下就已经擅长提供先进的功能。因此，开发平台必须降低汽车机器学习的技术门槛，同时又不影响设计者构想较为传统的应用。       找到正确的工具　　为了帮助开发人员创建他们的杀手级应用程序，无论它是否使用机器学习算法，AEKD-AICAR1都配备了一个带有4mb闪存的MCU，以及AEK-LCD-DT028V1显示屏，用于UIs和更一般的应用程序。主板还提供两个CAN FD收发器和两个电位器，用于测试模数转换器的性能。因此，这个电路板可以连接执行器板驱动电机，处理无线通信功能，或者管理LED等设备。因此，这块板子的灵活性足以帮助开发团队用其他的系统开发应用。然而，顾名思义，我们的开发团队用AEKD-AICAR1开发应用，因为汽车行业要求降低机器学习的技术门槛。　　AEKD-AICAR1：让机器学习变得更好用的解决方案在指引开发者　　▲AEKD-AICAR1套件　　AEKD-AICAR1配有AEK-CON-SENSOR1连接器板和AIS2DW12三轴加速度计。开发人员可以获取MEMS数据，并使用长短期记忆（LSTM）递归神经网络(RNN)确定汽车的四种状态。该套件还旨在简化演示应用的开发，因为AEKD-AICAR1在MCU闪存内预装了提前训练好的神经网络。LSTM RNN当前版本是在Google Colab环境中使用TensorFlow 2.4.0框架开发的神经网络，然后，我们使用意法半导体的工具将提前训练好的神经网络转换为适合在STM32上运行的C代码库。　　为了进一步指导和培训开发者，我们为用户提供了一份Google Colab环境、模型训练、数据采集等工具的用户入门指南。用户可以使用TensorFlow等众多热门机器学习框架创建、训练和验证神经网络，从而使团队能够借用许多现有的社区项目。然后，我们还展示了意法半导体神经网络所用人工智能插件是如何优化算法，使其适合在微控制器上运行。简而言之，我们分享我们的知识经验和实用工具，以便开发人员可以更轻松地测试项目，确定机器学习是否适合汽车应用。　　使用真实环境　　最终，工程师将获得一个程序，这个程序可以让他们尝试用传感器开发新应用，评估自己的需求，并更好地了解从头开始需要付出的成本的一小部分内是可行的需求。在AEKD-AICAR1捆绑包中有连接器板，这意味着用户可以轻松换用另一个传感器，做进一步的评测。汽车行业固有的安全性和可靠性限制要求让开发者无法用市面上可以买到的消费级电路板测试汽车产品概念。AEKD-AICAR1通过在许多人用于开发实际应用的汽车级平台上进行实验，从而解决了这个问题。　　构想原创应用　　由于汽车行业的机器学习仍处于起步阶段，用户经常寻找具有最大灵活性的平台。事实上，用一个系统开发多个项目有助于节省时间和资源，例如，有一位客户对LSTM节点稍加改动，即可分析车辆悬架的响应性能，确定弹簧补偿程度，从而改善驾驶体验。同样，开发人员可以用传感器开发新应用，例如，预测电池的充电状态，或将传感器安装在方向盘上，用于检查驾驶员的心率。简而言之，AEKD-AICAR1灵活多变，应用不限于传统的汽车应用及状态检测。
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