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电装和东芝达成协议,合作为下一代图像识别系统开发人工智能技术——深度神经网络IP

   2016-10-19 CN-INFO15520
核心提示:– 加快技术研发,帮助实现先进驾驶员辅助和自动驾驶技术 – 日本刈谷市与东京--(美国商业资讯)--株式会社电装(DENSO Corporation)和东芝公司已达成基本协议,将合作开发一种称为深度神经网络知识产权(DNN-IP)的人工智能技术,该人工智能技术将用于一直由两家公司独立开发的图像识别系统,帮助实现先进驾驶员辅助和自动驾驶技术。   这份智能新闻稿包含多媒体内容。完整新闻稿可在以下网址查阅:http://www.businesswire.com/news/hom...

– 加快技术研发,帮助实现先进驾驶员辅助和自动驾驶技术 –

日本刈谷市与东京--(美国商业资讯)--株式会社电装(DENSO Corporation)和东芝公司已达成基本协议,将合作开发一种称为深度神经网络知识产权(DNN-IP)的人工智能技术,该人工智能技术将用于一直由两家公司独立开发的图像识别系统,帮助实现先进驾驶员辅助和自动驾驶技术。

 

这份智能新闻稿包含多媒体内容。完整新闻稿可在以下网址查阅:http://www.businesswire.com/news/home/20161017005461/en/

 

深度神经网络(DNN)是一种模仿人类大脑神经网络的算法,它有望像人脑一样精确地执行识别处理,甚至比人脑更精确。
为实现自动驾驶,汽车计算机需要能够识别不同的道路交通情况,包括各种各样的障碍物和道路标记、驾驶道路的路况以及潜在的危险情况。在基于传统模式识别和机器学习的图像识别中,需要被计算机识别的物体必须提前特征化并对这些特征加以提取。
在基于DNN的图像识别中,计算机可自行提取和了解物体的特征,从而显著提高各种物体的检测和识别精度。

 

由于DNN技术的快速发展,两家公司计划使该技术可灵活地向各种网络配置扩展。他们还将使该技术能够在更小型、功耗更低且具备其它优化性能的车载处理器上实现。

 

电装一直在开发适用于车载应用的DNN-IP,将通过合作开发加快DNN-IP的商业化进程并在车载摄像头中整合DNN-IP,来开发高性能先进驾驶员辅助系统和自动驾驶系统,并继续致力于为全球人类创建安全、平安的汽车社会,而不仅仅为驾驶员和行人。

 

除了传统的图像处理技术外,东芝还将把这一联合开发的DNN-IP技术应用到专门的硬件组件中,并在其车载图像识别处理器中实施它们,以提高其图像处理性能,使他们能够利用比搭载数字信号处理器(DSP)或图形处理单元(GPU)的图像处理系统更低的功耗来处理图像。

 

关于株式会社电装

 

株式会社电装总部位于日本爱知县刈谷市,是热力、动力总成控制、电子以及信息安全领域全球领先的先进汽车技术、系统和元器件供应商。公司客户涵盖全球所有的主要汽车制造商。该公司在全球38个国家和地区(包括日本)拥有逾200家子公司和附属公司,员工超过15万名。截至2016年3月31日的财年,公司全球合并销售额达402亿美元。在上一财政年度,电装将其全球销售总收入中的8.8%用于研发。电装普通股在东京和名古屋证券交易所进行交易。欲了解详情,敬请访问:www.globaldenso.com或者浏览我们的媒体网站:www.globaldenso.com/en/newsreleases/media-center/

 

关于东芝

 

东芝公司是一家《财富》全球500强公司,致力于将其在先进电子和电气产品及系统方面的一流能力运用于三大重点业务领域:更为清洁和安全的维持日常生活的能源业务;保持生活质量的基础设施业务;以及实现先进的信息社会的存储业务。在东芝集团的基本承诺“为了人类和地球的明天”的指引下,东芝竭力推动全球业务,并致力于实现一个让子孙后代可以享有更加美好的生活的世界。

 

东芝于1875年在东京成立,如今已成为一家有着550家附属公司的环球企业,全球拥有超过188,000名员工,年销售额逾5.6万亿日元(500亿美元)。(截至2016年3月31日。)
有关东芝的更多信息,请访问www.toshiba.co.jp/index.htm

 

原文版本可在businesswire.com上查阅:http://www.businesswire.com/news/home/20161017005461/en/

 

免责声明:本公告之原文版本乃官方授权版本。译文仅供方便了解之用,烦请参照原文,原文版本乃唯一具法律效力之版本。

 

联系方式:

 

株式会社电装
Yu Matsuda
yuu_matsuda@denso.co.jp
Yuri Iwata
yuri_iwata@denso.co.jp

东芝公司
Kaori Hiraki
media.relations@toshiba.co.jp

 

使用DNN-IP的图像识别概念 上图:实际交通状况 下图:使用DNN-IP识别的物体(图示:美国商业资讯)

 
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