intoPIX

intoPIXは、AutoSens Europe 2024で革新的な自動車用画像処理ソリューションを展示

07.10.24 06:12 AM By Julie

Mont-Saint-Guibertベルギー 2024年10月07日-intoPIXAutoSense Europe(バルセロナ)への出展を発表しました。このイベントは、自動車業界の専門家にとって、業界の最も差し迫った課題に対応する最先端のイメージングソリューションを探求するまたとない機会です。


自動車アプリケーションのための先駆的技術

 

intoPIXは、革新的な JPEG XSTicoRAW を自動車用に特別に設計された技術として紹介します。

These solutions provide high-quality image processing with ultra-low latency (<1ms) and minimal power consumption, critical for Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and autonomous vehicles. By enhancing image sensor performance and supporting high dynamic range, intoPIX's technologies ensure exceptional image quality for vision-based AI algorithms while minimizing complexity and adhering to ISO JPEG XS standards.

intoPIXが、どのように違いを生むか

 

  • Cloud インフラ:cloudでのintoPIXのソフトウェア・ライブラリは、CPUとGPUの両方に最適化されているため、これらのデータセットを効率的に圧縮することができ、 モデル開発を大幅に加速する。ストレージ要件を5倍から10倍削減することで、パブリック cloudプラットフォーム上でのコスト効率の高い大規模ストレージが可能になり、 ADASモデルの継続的な改善が促進され、時間の経過とともにより高い精度が保証される。
  • レコーダー:車両は移動中に画像をデータロガーにキャプチャーし、後にcloudへアップロードします、intoPIXのFPGAまたはASIC用 -コア・ハードウェアと同社のソフトウェア・ライブラリを組み合わせることで、これらの画像を効果的に圧縮し、データ・ロガーのストレージ容量を最大化し、ストレージ・コストを削減します。このアプローチはまた、 アップロード時間をスピードアップし、全体的な効率を高め、再圧縮の必要なくデータ管理を合理化します。
  • カメラセンサー: JPEG XS RAWが車載画像伝送の新しい標準になりつつある中、intoPIXの低消費電力ASICソリューションは、この技術を画像センサーに直接統合することができます。これにより、中央プロセッサへのデータ伝送速度が低下し、カメラ・モジュールの消費電力が低下し、過熱の問題が解消されます。また、帯域幅の制限をなくすことで画質を向上させ、より高い解像度、フレームレート、ビット深度 を可能にし、ADASプラットフォームの知覚品質を向上させます。

 

intoPIXは、効率改善、コスト削減、車載画像システムの総合的な性能向上を実現する革新的なソリューションで、業界の課題解決に取り組んでいます。

 

2024年10月8日から10日までバルセロナで開催されるAutoSens(ブース番号324)にて、intoPIXの技術がどのように自動車用画像処理に革命をもたらし、これらの重要な課題に取り組むことができるかをご覧ください。

 

 

 関連コンテンツ

費用対効果が高く効率的なADASまたは自律走行の構築に対する需要の高まりにより、センサーから処理ユニットまでの画像パイプラインを簡素化する新しいクラスの圧縮IPコアが必要とされています。intoPIXは、ADAS / AD システムの設計、テスト、展開において、伝送帯域幅を削減し、ストレージ容量を増やすソリューションを提供します。

intoPIXのJPEG XSは、非圧縮ビデオに代わる新しい軽量低遅延ISO規格で、マイクロ秒の遅延、ロスレス品質、最小限のエンコード/デコードの複雑さを維持し、自動車業界のニーズに完璧に応えるものです。


TicoRAWは、光速でのキャプチャ、伝送、保存、機械学習時にRAW Bayerを最適化することができます。カメラの低消費電力化により、10倍縮小されたサイズと帯域幅でHDRを含むRAWのキャプチャ、保存、ストリーミングが可能になります。