Versione migliorata del modello software Teledyne FLIR Prism AI per il rilevamento e tracciamento automatico degli oggetti

Facilita la realizzazione di sistemi di percezione per autoveicoli basati sulle immagini termiche

  • Il modello compatto per applicazioni di intelligenza artificiale (AI) di TELEDYNE FLIR, migliora le prestazioni di inferenza per lo sviluppo della percezione visiva negli autoveicoli
    Il modello compatto per applicazioni di intelligenza artificiale (AI) di TELEDYNE FLIR, migliora le prestazioni di inferenza per lo sviluppo della percezione visiva negli autoveicoli
  • Progettato per soddisfare le esigenze degli sviluppatori di sistemi di percezione automobilistica, è un ecosistema collaborativo che fornisce sette classi di rilevamento degli oggetti
    Progettato per soddisfare le esigenze degli sviluppatori di sistemi di percezione automobilistica, è un ecosistema collaborativo che fornisce sette classi di rilevamento degli oggetti
  • Migliorare la percezione dei veicoli in ogni tipo di condizione è fondamentale per ridurre il numero ancora così elevato di decessi di pedoni
    Migliorare la percezione dei veicoli in ogni tipo di condizione è fondamentale per ridurre il numero ancora così elevato di decessi di pedoni

Il modello compatto per applicazioni di intelligenza artificiale (AI) utilizzabile nei sistemi elettronici embedded, PrismTM AI di TELEDYNE FLIR, migliora le prestazioni di inferenza per lo sviluppo della percezione visiva negli autoveicoli. Questa versione consente agli sviluppatori di sistemi di percezione di integrare rapidamente le termocamere nei sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) e nei sistemi di guida per veicoli autonomi (AV), migliorando le prestazioni di tracciamento degli oggetti fino al 24% rispetto alla precedente versione di Prism AI. Progettato per soddisfare le esigenze degli sviluppatori di sistemi di percezione automobilistica, Prism AI è un ecosistema collaborativo che fornisce sette classi di rilevamento degli oggetti, fusione di immagini visibili e termiche, funzionalità avanzate di elaborazione delle immagini termiche, funzionalità di registrazione in modalità ombra, ingestione di dati in batch e altro ancora. L'insieme di queste caratteristiche semplifica l'integrazione dei sensori termici per autoveicoli, che garantiscono una capacità di rilevamento superiore di pedoni, animali e veicoli, soprattutto di notte e in condizioni di scarsa visibilità.

Prism AI include svariate funzioni

Gli sviluppatori possono utilizzare Prism AI come software di percezione principale o come software di riferimento durante lo sviluppo interno. Una suite di strumenti per Prism AI semplifica l’integrazione dei dati con il software di gestione del ciclo di vita dei dati Teledyne FLIR Conservator™ e con il più grande set di dati di addestramento termico e visibile del settore. Prism AI include anche svariate funzioni necessarie per passare in produzione, come l'autenticazione tra la termocamera e l'unità di controllo elettronico, semplificando ulteriormente il ciclo di sviluppo. Con il supporto di esperti del team di servizi tecnici di Teledyne FLIR, gli specialisti della percezione, dal mondo accademico agli OEM del settore automobilistico, hanno ora a disposizione un ecosistema completo per la realizzazione di sistemi ADAS e AV capaci di sfruttare il potenziale offerto dalla termografia.

Sensori termici per la percezione dei veicoli in ogni tipo di condizione

Migliorare la percezione dei veicoli in ogni tipo di condizione è fondamentale per ridurre il numero ancora così elevato di decessi di pedoni. Negli Stati Uniti, i dati preliminari della Governors Highway Safety Association stimano un aumento del 17% degli incidenti mortali che coinvolgono i pedoni nella prima metà del 2021 rispetto all'anno precedente e un aumento del 46% rispetto al 2011. I sistemi ADAS e AV con sensori termici possono svolgere un ruolo cruciale nel ridurre il numero inaccettabile di decessi di pedoni e aiuteranno gli OEM automobilistici a soddisfare le procedure previste dai test di omologazione del prossimo futuro, che includono la prevenzione degli incidenti frontali notturni dei pedoni.