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自動運転の障害物認識 とは?課題と対策・製品を解説

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AI・人工知能における自動運転の障害物認識とは?
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自動運転技術の開発において、正確なシミュレーションとAIモデルの学習は不可欠です。しかし、これらのプロセスは計算負荷が高く、開発期間を長期化させる要因となっています。SimAは、スパコン/HPCを活用して、これらの課題を解決します。SimAの導入により、開発期間の短縮、より高度な技術検証が可能になります。
【活用シーン】
・自動運転システムのシミュレーション
・AIモデルのトレーニング
・FPGAを用いた高速化検証
【導入の効果】
・開発期間の短縮
・より多くのシミュレーション実行
・AIモデルの精度向上
「DNN高速化サービス」は、お客様からDNNモデル、学習データ、精度評価指標などをお預かりして、目標の処理性能・推論精度を満たすDNNモデルを提供するエンジニアリングサービスです。
大規模・高精度なDNNモデルをスペックが非力な組込みシステムに実装する場合など、処理性能と推論精度のトレードオフの課題解決にご活用下さい。
『Facekitモジュール』は、FX3アイトラッカーにヘッドトラッキング、
まぶたトラッキングを追加するアドオンソフトウェアです。
視線データの計測と同時に被験者の顔の向き、頭の角度や
まぶたの開き具合を計測。
メガネやサングラスをしていても問題ありません。
しかもFacekitのための特別なキャリブレーションは不要です。
【特長】
■被験者の頭の位置と角度の6自由度を非接触で計測
■被験者のまぶたの開き具合を0〜100%で計測
■いかなるキャリブレーションも不要
■ロストからの復帰も高速
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。



