【嘉勤点评】黑芝麻智能科技发明的驾驶辅助系统中的图像感知方案，通过将交通图像的帧进行正向以及颠倒后的检测，来提高驾驶辅助系统的交通区域检测的准确性，进而避免在某些情况下的误检，带给用户更好的驾驶体验。
集微网消息，据悉，2021年4月，小米考虑投资AI芯片生产商黑芝麻智能科技。后者被曝正在寻求一轮至多15亿美元估值、规模在15亿人民币以上融资。
黑芝麻智能科技是一家专注于视觉感知技术与自主IP的AI芯片开发企业，致力于成为全球嵌入式人工智能平台的领跑者。主攻领域为嵌入式图像和计算机视觉，核心业务是提供基于光控技术、图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知芯片计算平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的商业落地方案。
而在这其中，高级驾驶辅助系统（ADAS）是汽车工业中最快增长的技术之一，ADAS可以提供诸如自动紧急制动和车道辅助的功能，可有效降低交通事故的发生概率，这种功能建立在对周围环境的快速感知上。当前的ADAS系统利用全帧感知来做出判定，但是全帧感知方案还存在缺陷，例如在车辆高速行驶的过程中，可能会对于近似于交通区域的图像做出误检。
为此，黑芝麻智能科技在2020年12月4日申请了一项名为“部分帧感知方法”的发明专利（申请号：202011412353.4），申请人为黑芝麻智能科技（上海）有限公司。
根据该专利目前公开的相关资料，让我们一起来看看这项驾驶辅助系统中的图像感知方案吧。
如上图，为该专利中发明的混合计算系统的硬件框图，这种混合计算系统主要包括现场可编程门阵列122、图形处理器（GPU）120和中央处理单元（CPU）118。这三个主要的计算部件可为系统提供神经网络的计算，在系统捕捉到的道路图像中，从道路图像数据的读取、传输以及计算，都需要这三种处理器的相互配合。
在具体的工作过程中，GPU可以对非结构化数据进行训练，在该专利中，主要利用GPU对道路交通图像进行处理。并基于训练得到的确定性推理模型，由模型数据对可编程门阵列进行编程。而这个过程还涉及到直接存储器（DMA），DMA与可编程门阵列通过电气连接，DMA同时与输入缓冲器、输出缓冲器相连接，两个缓冲器再分别于CPU和可编程门阵列相连。在缓冲器的帮助下，可以实现数据的高速读取，不会因为运算部件和存储部件的读写速度差异而造成整体系统性能较弱。
如上图，是依赖于上述硬件系统发明的部分帧感知方案的流程图，系统首先接收倒置图像的底部部分，当检测到倒置图像的底部部分中的感兴趣的交通区域后，将检测到的感兴趣的交通区域流传输到感知处理器，同时接收倒置图像的顶部部分。当在顶部部分中也检测到感兴趣的静止区域时，同时也将感兴趣的静止区域传输到感知处理器中。
通过对于正向以及倒置的图像进行交通区域的检测，可以快速地帮助驾驶辅助系统做出反应，且这种颠倒检测的方式，有利于降低系统的误检率，避免形似交通区域的部分被错误检测，从而也提高了系统的智能化以及用户的体验。
如上图，为该专利中展示的一个捕获的帧的实例，其中，全帧图像610被分为两部分：交通部分612以及静止部分614，交通部分于ADAS判断最相关，而静止部分可以辅助ADAS进行交通区域的判断，以提高检测率。
以上就是黑芝麻智能科技发明的驾驶辅助系统中的图像感知方案，该方案中通过将交通图像的帧进行正向以及颠倒后的检测，来提高驾驶辅助系统的交通区域检测的准确性，进而避免在某些情况下的误检，从而带给用户更好的驾驶体验。
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（校对/holly）
