--課程已於 2020 年 2 月更新--
自動駕駛汽車,已迅速成為最具變革性的技術之一。 在深度學習演算法的推動下,不斷地促進我們的社會向前發展,並在出行領域創造新的機會。
在課程結束時,你將建立一個完全由深度學習推動的全自動駕駛汽車。 這種強大的模擬將會給最高級別的開發者留下深刻印象,並確保你在神經網路中擁有可以貢獻任何專案或公司的技能。
本課程將教你如何:
✅透過 OpenCV 使用電腦視覺技術識別自動駕駛汽車的行車線。
✅學習訓練基於感知器的神經網路( Perceptron-based Neural Network )來分類二進位制的類( binary classes )。
✅學習訓練卷積神經網路( Convolutional Neural Networks )以識別不同的交通標誌。
✅訓練深度神經網路以適應複雜的資料集。
✅精通 Keras,一個用 Python 編寫的優越神經網路程式庫。
✅建造和訓練一輛全自動駕駛汽車來自己駕駛!
https://softnshare.com/applied-deep-learningtm-the-complete-self-driving-car-course/
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#嵌入式系統 #先進駕駛輔助系統ADAS #V2H #3D環景影像
#Ethernet AVB #ISO-26262歐洲車規
【3D環景影像偵測,讓行車更安全】
開車上路,因視線死角所造成的車禍屢見不鮮,尤其在天候不佳或駕駛大型車時更常發生;於是,各家車廠相繼投入發展「透視」技術,希望減少此類憾事,並為日後無人自駕趨勢鋪路。瑞薩電子 (Renesas) 的 R-Car V2H 系統單晶片 (SoC),在先進駕駛輔助系統 (ADAS) 的高解析度 2D/3D 環景影像及物體辨識應用表現不俗;不只有畫面呈現功能,更能幫駕駛人環顧並偵測周遭人車或障礙物,或許是不錯的選項。
曾榮獲德國Electronic Products網站票選為2014年度產品的R-Car V2H,不論前行、左右轉或倒車,R-Car V2H 的專屬IP都能以「多視角」的3D畫面顯示車輛周邊影像,把行人或障礙物的所在位置及距離明確標示出來,避免因視線盲點引發交通意外。它具有六個IMR通道、可分別支援高解析度攝影機,每一個鏡頭最多可鎖定三個障礙物。有鑑於角度越大、影像失真狀況會越嚴重,R-Car V2H的硬體架構有兩個 2D/3D 圖形加速顯示器。
它透過專門用於視角轉換核心的 IMR 處理大型影像拼接,並由影像辨識核心 IMP-X4 進行遠距失真影像校正;結合六個可程式影像處理加速器,辨識來自多部攝影機的輸入訊號,並視需要切換組態,即時處理從攝影機擷取的影像資料。就設計端來看,R-Car V2H 的整體架構經過平衡效能與功耗、整合核心的斷電功能,以及DDR3-SDRAM備用電源功能等最佳化,可降低記憶體頻寬的使用量及整體延遲,解決一般軟體功耗高、開機速度慢的問題,加速影像辨識及演算程序。
此外,瑞薩的獨家影像辨識程式庫支援已擴大為包含開放原始碼程式庫 (OpenCV),可協助客戶大幅提升軟體開發效率;不須微調即可完全發揮影像辨識核心的穩定效能,並可順利進行軟體升級。考慮到乙太網路AVB具有保證頻寬及多部攝影機的同步特性,未來可能成為汽車高速網路的主流技術;R-Car V2H 搭載Gigabit乙太網路AVB控制器以滿足次世代汽車網路所需,最多可同時支援五部並列的高解析度攝影機。
將影像檔以H.264/ MJPEG Codec壓縮後,透過內建 ARM A15x2 雙核CPU的AVB控制器傳送,以符合ISO-26262歐洲車規標準等新式車輛安全法規與保險安全評等要求。R-Car V2H設計已可達到高階安全,例如:外部記憶體與中央處理器 (CPU) 快取已內嵌錯誤修正碼 (ECC) 電路,且硬體循環冗餘檢查 (Cyclic Redundancy Check, CRC) 功能有助於端對端的資料傳輸保護。它還優先採用Green Hills Software的INTEGRITY即時作業系統,兼顧軟硬體功能的安全架構。
展示影片:《Renesas 3D環景監視——駕駛輔助解決方案》
http://www.compotechasia.com/a/CTOV/2015/0719/29524.html…
#瑞薩電子Renesas #R-Car V2H #IMR #IMP-X4
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