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COMPRESSION DRIVING AUTOMOTIVE
世界初、車載用低遅延センサーと画像圧縮のビルトアップ
車載ビジョンとAI処理の最適化！
- ADAS AIベースのビジョンのための完璧な画像精度を保証します。
- あらゆる段階で品質に妥協することなく、帯域幅とストレージを削減。
- Ultra-low latency (<1ms) for real-time processing.
- 低消費電力・軽量処理
intoPIXが違いをもたらす主なアプリケーション ！
ストレージリソースを最適化し、cloudインフラストラクチャでADASモデルを継続的に改善したいと考えていますか？
知覚は、世界中で収集され、トレーニング用にcloudに保存された画像でトレーニングされたAIネットワークによって実現されます。CPUとGPUに最適化された当社のソフトウェア・ライブラリは、これらのトレーニング・セットの圧縮を可能にし、特にADAS （先進運転支援システム）モデルを強化するように設計されています。初期データセットはアーカイブすることができ、圧縮されたデータセットは毎日使用されます。デコードはトレーニング中にリアルタイムで行われます。
- ストレージ・コストの削減： 画像の保存に必要なデータ量を5～10分の1に削減できるため、データウェアハウスの保存コストを大幅に削減できます。パブリックCloudの大容量データ保存は、急速にコストがかかりすぎ、完全に不合理になります。
- ADASモデルの継続的改善：コスト削減により予算の制約を克服し、ADASモデルの継続的な開発を可能にすることで、より精密で高品質なモデルを実現。
- 数学的にロスレス
画像を効率的に再コード化および圧縮することで、ストレージコストの削減、cloudアップロードの高速化、データ管理の合理化を目指していますか？
画像は世界中を走行する自動車によって記録されます。これらの車には、cloudに伝送する前に画像を保存するデータロガーが搭載されています。当社のFPGAまたはASIC用のIPコアハードウェアとソフトウェアライブラリは、保存された画像を圧縮するために使用できます。
- 費用対効果の高いロスレス保存：圧縮により、データロガーにより多くの画像を保存できるため、保存コストを大幅に削減できます。
- アップロード時間の短縮： 圧縮により、cloudへのアップロード時間が短縮され、全体的な効率が向上します。
- 長いデータ収集ドライブ： cloud上で再圧縮することなくトレーニングセットを増やすことができるため、データ管理プロセスが合理化されます。
カメラセンサー内で直接、画質の向上と消費電力の削減をお望みですか？
時間の経過とともに、JPEG XS RAWは車載画像伝送のデファクトスタンダードとなり、当社の低消費電力ASICソリューションを使用してイメージセンサーに直接組み込むことができます。デコードは、当社のGPUライブラリおよび/または専用ハードウェアを使用して、ADASプラットフォーム上で直接実行できます。
- 消費電力の削減： セントラルプロセッサへのデータ伝送速度を下げることで、カメラモジュールに必要な電力が減少し、過熱の問題がなくなります。
- 画質の向上： ECUは物理インターフェイスの帯域幅に制限されなくなり、より高い解像度、フレームレート、あるいはイメージのビット深度、より高品位な感知に導くことが可能になります。
- ケーブルの削減
自動車への実際の影響！
センサーの消費電力を削減
オーバーヒートを防ぐ。
ケーブル帯域幅を低減
コスト効率の高い自動車設計のために。
効率的なAIトレーニングが可能
最適化された画像データセット
