大联大品佳集团推出基于 NXP i.MX8QM 的 AI 影像辨识与车辆识别方案
时间:2021-05-13 14:03来源:21 Dianyuan
摘要:当今社会正逐渐发展成为一个以多媒体为中心,并且高度依赖数据和自动化的经济体系。而汽车产业作为体系中重要的一环,在众多科技的推进下,也正经历着前所未有的智能化升级。随着自动驾驶和辅助驾驶技术愈发成熟,如何帮助客户开发AI应用程式成为新的课题。
2021年5月13日,致力于亚太地区市场的领先半导体元器件分销商---大联大控股宣布,其旗下品佳推出基于恩智浦(NXP)i.MX8QM的AI影像辨识与车辆识别方案。
当今社会正逐渐发展成为一个以多媒体为中心,并且高度依赖数据和自动化的经济体系。而汽车产业作为体系中重要的一环,在众多科技的推进下,也正经历着前所未有的智能化升级。随着自动驾驶和辅助驾驶技术愈发成熟,如何帮助客户开发AI应用程式成为新的课题。
由大联大品佳推出的基于NXP i.MX8QM的AI影像辨识与车辆识别方案,采用eIQ 2.0软件开发环境,整合了多家不同算法并提供对应的API供客户开发使用。本方案核心的芯片i.MX8QM可以稳定处理影像辨识、机器学习、资料运算等复杂且沉重的资源消耗。
i.MX8QM芯片是一款搭载了4核A53、2核A72以及2颗内置GC7000XSVX的GPU,其采用NXP的先进技术,不仅具有灵活快速的启动机制,还可提供显示屏故障转移功能。并且此芯片通过了ISO26262与ASIL-B的认证,因此更能确保在车载系统上的安全等级。
此方案基于NXP原生BSP 5.4.24_2.1.0做开发,加入了Python的元素,并且可利用GPU/NPU提升AI类神经网络的运算效率,令应用场景更完整。不仅如此,本方案还配备了整合完成的开发环境以供用户快速地进入开发领域,同时还提供了目前流行的OpenCV、TensorFlow、TensorFlowLite、caffe等开源学习模组,可帮助用户节约开发成本与开发时间。
核心技术优势:
Ÿ Automotive Gade,ASIL-B;
Ÿ 16x Vec4-Shader GPU,32 compute units OpenGL® ES 3.2 and Vulkan® support Tessellation and Geometry Shading;
Ÿ 2xArm A72 core + 4 A53 core;
Ÿ MIPI CSI可同时接入两个高清摄像头;
Ÿ 品佳提供跨平台(PC to I.MX)的ML(Machine Learning)应用程式。
方案规格:
Ÿ Python 3.7;
Ÿ TensorFlow 2.1;
Ÿ TensorFlowLite 2.1;
Ÿ OpenCV 4.2.0;
Ÿ ArmNN 19.08。
当今社会正逐渐发展成为一个以多媒体为中心,并且高度依赖数据和自动化的经济体系。而汽车产业作为体系中重要的一环,在众多科技的推进下,也正经历着前所未有的智能化升级。随着自动驾驶和辅助驾驶技术愈发成熟,如何帮助客户开发AI应用程式成为新的课题。
由大联大品佳推出的基于NXP i.MX8QM的AI影像辨识与车辆识别方案,采用eIQ 2.0软件开发环境,整合了多家不同算法并提供对应的API供客户开发使用。本方案核心的芯片i.MX8QM可以稳定处理影像辨识、机器学习、资料运算等复杂且沉重的资源消耗。
图示1-大联大品佳推出基于NXP i.MX8QM的AI影像辨识与车辆识别方案的方块图
i.MX8QM芯片是一款搭载了4核A53、2核A72以及2颗内置GC7000XSVX的GPU,其采用NXP的先进技术,不仅具有灵活快速的启动机制,还可提供显示屏故障转移功能。并且此芯片通过了ISO26262与ASIL-B的认证,因此更能确保在车载系统上的安全等级。
此方案基于NXP原生BSP 5.4.24_2.1.0做开发,加入了Python的元素,并且可利用GPU/NPU提升AI类神经网络的运算效率,令应用场景更完整。不仅如此,本方案还配备了整合完成的开发环境以供用户快速地进入开发领域,同时还提供了目前流行的OpenCV、TensorFlow、TensorFlowLite、caffe等开源学习模组,可帮助用户节约开发成本与开发时间。
图示2-大联大品佳推出基于NXP i.MX8QM的AI影像辨识与车辆识别方案的场景应用图
核心技术优势:
Ÿ Automotive Gade,ASIL-B;
Ÿ 16x Vec4-Shader GPU,32 compute units OpenGL® ES 3.2 and Vulkan® support Tessellation and Geometry Shading;
Ÿ 2xArm A72 core + 4 A53 core;
Ÿ MIPI CSI可同时接入两个高清摄像头;
Ÿ 品佳提供跨平台(PC to I.MX)的ML(Machine Learning)应用程式。
方案规格:
Ÿ Python 3.7;
Ÿ TensorFlow 2.1;
Ÿ TensorFlowLite 2.1;
Ÿ OpenCV 4.2.0;
Ÿ ArmNN 19.08。
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