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ＤＮＮ（Deep Neural Network）とは、人間の脳の神経回路をモデルとしたアルゴリズムで、人間と同等以上の高精度な認識能力が期待されます。特に、自動運転の実現に向けては、障害物や標示、車両が走行するためのフリースペース、また危険が予想されるシーンの認識など、さまざまな状況の認識が必要です。従来のパターン認識や機械学習による画像認識では、認識が必要な対象物を人為的に特徴づけ、あらかじめ学習させる必要がありました。
これに対し、ＤＮＮを用いた画像認識は、自ら対象物の特徴を抽出し学習することができ、多様な対象物の認識、および検知精度の飛躍的な向上を実現します。また今回の共同開発においては、ＤＮＮ技術の日々の進化を考慮し、さまざまなネットワーク構成にも柔軟に対応する拡張性を持たせた開発を行うとともに、小型化や省電力化など車載用プロセッサーに実装可能な開発を行います。
デンソーは、従来から車載向けDNN-IP の自主開発を行ってきましたが、今回の共同開発によって、この実用化を加速させ、画像センサーに応用することにより、高性能な高度運転支援、自動運転システムを実現を目指します。
東芝は、従来の画像処理技術に加えて、共同開発したDNN-IP を専用ハードウェア化し車載用画像認識プロセッサー「ViscontiTM シリーズ」などに実装することで、認識処理の性能向上および、DSP (Digital Signal Processor)やGPU(Graphics Processing Unit)搭載システムよりも低消費電力での画像処理を実現します。
DNN-IPを用いた画像認識のイメージ