Optische Technologien

Verbessertes Teledyne FLIR Prism-Softwaremodell der KI-gestützten Detektion und Verfolgung für thermische Kfz-Wahrnehmungssysteme in Embedded-Technologie

Trainiert und validiert auf der Basis von mehr als 2,3 Millionen Multispektrum-Darstellungen, verbessert die neue Version der KI-gestützten Software PRIsmAI die Inferenzleistung für die Entwicklung von Umfelderkennungssystemen

GOLETA, Kalifornien – Teledyne FLIR, ein Geschäftsbereich von Teledyne Technologies Incorporated, kündigt heute eine neue Version von Prism AI an – eine KI-gestützte Bilderkennungs-Software für den vereinfachten Einsatz in Embedded-Systemen. Die neue Version ermöglicht es den Entwicklern von Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und autonome Fahrzuegsystemen (AV), leistungsfähige Wärmebildkameras schnell in ihre Systeme zu integrieren. Die Leistung bei der Objekterkennung liegt um bis zu 24% höher als bei der vorherigen Prism AI-Version.

Michael Walters, Vice President Produktmanagement von Teledyne FLIR: „Das verbesserte Prism AI-Softwaremodul ermöglicht eingebettete Systemtests und –entwicklung. Es versetzt die Entwickler in die Lage, effizientere und zugleich einfachere Systeme zu entwickeln. Weil wir die KI-Tools im FLIR AI-Ökosystem immer weiter ausbauen, können wir den Integratoren einen einzigartigen Weg bieten, um die Entwicklungskosten und –zeiten für lebensrettende, wärmeaktivierte ADAS- oder AV-Systeme zu reduzieren."

Prism AI wurde dezidiert für die Entwickler von Kfz-Wahrnehmungssystemen entwickelt: ein kollaboratives Ökosystem, das sieben Objekterkennungsklassen bietet sowie Funktionen wie sichtbare und thermische Bildfusion, umfassende Verarbeitung von Wärmebildern, neue Aufzeichnungsfunktionen im Schattenmodus und die Verarbeitung von Batch-Daten. Zusammengemommen vereinfachen diese Funktionen die Integration von Wärmebildsensoren, die eine hervorragende Erkennung von Fußgängern, Tieren und Fahrzeugen ermöglichen, insbesondere nachts und bei schlechter Sicht.

Entwickler können Prism AI als primäre Wahrnehmungssoftware verwenden oder aber als Referenzsoftware für ihre eigenen Entwicklen. Eine Reihe von Prism AI-Tools bietet eine vereinfachte Datenintegration mit der Teledyne FLIR Conservator™-Software, die den branchenweit größten Trainingsdatensatz für Wärmebild- und sichtbare Aufnahmen enthält. Prism AI umfasst außerdem Funktionen wie die Authentifizierung von Wärmebildkamera und Kamera gegenüber der elektronischen Steuereinheit, was die Entwicklung weiter vereinfacht. Den Entwicklern und Konstrukteuren in Hochschulen und bei Automobil-OEMs steht somit ein komplettes Ökosystem zur Entwicklung von wärmeaktivierten ADAS- und AV-Systemen zur Verfügung – und die Expertenunterstützung durch den technische Service von Teledyne FLIR.

Die Verbesserung der Fahrzeugwahrnehmung unter allen Arten von Bedingungen ist ein entscheidender Faktor, um die hohe Anzahl der tödlichen Fußgängerunfälle zu verringern. In den Vereinigten USA hat es (nach vorläufigen Daten der Governors Highway Safety Association) in der ersten Häfte des Jahres 2021 etwa 17 Prozent mehr tödliche Fußgängerunfälle gegeben als im Vorjahr und 46 Prozent mehr als 2011.

Thermisch verbesserte ADAS- und AV-Systeme können eine entscheidende Rolle bei der Senkung der Anzahl dieser Unfälle übernehmen – und sie werden den Automobilherstellern dabei helfen, kommende Vorschriften zu erfüllen, die u.a. Frontalunfälle mit Fußgängern bei Nacht verhindern sollen.

Die Prism AI-Software ist weltweit bei Teledyne FLIR erhältlich. Weitere Informationen unter https://www.flir.com/prism.

 

Über Teledyne FLIR

Teledyne FLIR, ein Unternehmen von Teledyne Technologies, ist ein weltweit führender Anbieter von intelligenten Sensorlösungen für Verteidigungs- und Industrieanwendungen mit etwa 4.000 Mitarbeitern weltweit. Das 1978 gegründete Unternehmen entwickelt fortschrittliche Technologien und hilft Fachleuten dabei, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen, die Leben und Lebensgrundlagen retten. Weitere Informationen finden Sie unter www.teledyneflir.com oder folgen Sie @flir.

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