Seeing Machines annonce une stratégie de produits embarqués de nouvelle génération sur le marché des systèmes de surveillance du conducteur (DMS)

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Sep 02, 2020, 14:05 ET

CANBERRA, Australie, 2 septembre 2020 /PRNewswire/ -- Seeing Machines, société de technologies de vision par ordinateur avancées qui conçoit des systèmes de surveillance du conducteur employant l'intelligence artificielle pour améliorer la sécurité des transports, a le plaisir d'annoncer sa « stratégie de produits embarqués » de nouvelle génération pour le marché automobile.

Récapitulation des points importants

Nouvelle stratégie à « trois piliers » ciblant le marché en pleine expansion de la surveillance d'habitacle par caméra :
- Premier pilier : la puce FOVIO, récemment améliorée avec l'introduction de l'unité de traitement neuronal Occula^TM de Seeing Machines
- Deuxième pilier : une voie d'intégration à faible friction dans tout point d'intégration du véhicule, y compris les rétroviseurs intelligents, les groupes d'instruments, les modules de commande électronique d'infodivertissement ou les systèmes de traitement ADAS centralisés
- Troisième pilier : Occula^TM est désormais disponible sous licence, sous forme d'ASIC, pour permettre aux grandes entreprises de semi-conducteurs du monde entier de l'intégrer à toute plateforme informatique automobile.

Représentant un changement de cap radical dans la fourniture de sa technologie DMS (système de surveillance du conducteur) aux fournisseurs de premier niveau et aux équipementiers automobiles, Seeing Machines a dévoilé une stratégie et un portefeuille de produits élargis intégrant sa technologie novatrice de traitement embarqué de nouvelle génération. Cette offre améliorée « à trois piliers » vise le marché en plein essor de la surveillance de l'habitacle par caméra, en améliorant le coût, l'évolutivité et les avantages de l'intégration pour les constructeurs automobiles ainsi que la sécurité et la commodité pour leurs clients.

Seeing Machines continue de croître en tant que leader de la technologie DMS dans le secteur automobile, et est désormais en relation avec six équipementiers du monde entier, dans le cadre de neuf programmes en cours sur une gamme de modèles de véhicules en constante expansion. La puce FOVIO de Seeing Machines (produite en partenariat avec Xilinx) reste la solution la plus performante et la moins coûteuse du marché pour l'intégration de véhicules équipés d'un DMS autonome ; elle constitue aujourd'hui près d'un tiers de l'activité de Seeing Machines et devrait bientôt en représenter environ la moitié, en réponse aux exigences de l'Euro NCAP.

Aujourd'hui, les équipementiers sont confrontés à un véritable dédale d'options en matière d'intégration des composants électroniques, des logiciels et des capteurs pour les systèmes de surveillance de l'habitacle. Conjuguée à la dynamique du marché, notamment les réglementations et les exigences Euro NCAP en matière de sécurité (qui favorisent désormais une adoption rapide et une pénétration massive du marché), la stratégie de produits embarqués a été conçue pour répondre à un très large éventail de défis courants en matière d'intégration, de coûts et de performances de sécurité, avec la flexibilité nécessaire pour parer aux imprévus.

Le premier pilier de la stratégie de Seeing Machines reste la puce FOVIO. Toutefois, les performances du dispositif ont été améliorées avec l'introduction de l'unité de traitement neuronal Occula^TM de Seeing Machines (« Occula^TM ») :

Occula^TM est un concept de traitement personnalisé qui accélère l'approche algorithmique unique de Seeing Machines vis-à-vis du problème de la détection et du suivi des personnes, plaçant la technologie de la société à la « pointe du progrès ».
Occula^TM constitue une avancée majeure en ce qui concerne l'utilisation du silicium pour l'exécution des algorithmes de surveillance du conducteur hautement sophistiqués de Seeing Machines, réduisant la charge de calcul de la puce FOVIO de plus de 50 % tout en offrant les mêmes fonctionnalités et des performances de signal identiques.
Occula^TM apporte les capacités d'accélération générales requises pour les besoins futurs de la vision par ordinateur basée sur l'IA. Les clients de Seeing Machines seront également heureux d'apprendre que, comme la puce FOVIO utilise la technologie FPGA, Occula^TM est une offre entièrement évolutive sur le terrain.
Occula^TM fait place à de nouvelles fonctions de surveillance du conducteur et de l'habitacle sur les puces FOVIO existantes, élargissant encore les fonctionnalités, les performances et la rentabilité de Seeing Machines.

Le deuxième pilier de la stratégie de produits embarqués offre une voie d'intégration à faible friction pour la technologie de surveillance du conducteur et de I'habitacle de la société dans n'importe quel point d'intégration du véhicule, y compris les rétroviseurs intelligents, les groupes d'instruments, les modules de commande électronique d'infodivertissement ou les systèmes de traitement ADAS centralisés :

Cette voie est rendue possible de manière efficace grâce à l'introduction du moteur de surveillance du conducteur embarqué (e-DME) de Seeing Machines. L'e-DME est la principale pile algorithmique de surveillance du conducteur de la société, qui prend en charge des options de calcul accéléré et non accéléré, sur un très large éventail de plateformes informatiques automobiles populaires.
L'e-DME inclut des versions profondément optimisées et embarquées pour les principales plateformes SoC automobiles, tirant parti des différentes architectures d'accélération visuelle de pointe basées sur l'IA de ces dispositifs.

Troisième pilier stratégique, Occula^TM est désormais disponible sous licence, sous forme d'ASIC, pour permettre aux grandes entreprises de semi-conducteurs du monde entier de l'intégrer à toute plateforme informatique automobile qui pourrait bénéficier d'un système de surveillance du conducteur et/ou de l'habitacle de pointe et hautement optimisé.

Paul McGlone, PDG de Seeing Machines, a commenté : « C'est une période enthousiasmante pour l'industrie automobile et je suis ravi d'annoncer notre stratégie technologique détaillée, qui a été élaborée pour aider les équipementiers à concevoir des voitures répondant à des normes de sécurité de plus en plus strictes et offrant des fonctions pratiques à leurs clients. »

« Seeing Machines est le leader de ce marché depuis de nombreuses années maintenant, et notre approche à trois piliers n'est pas le fruit du hasard. Nous avons mis à profit les années d'expérience de nos équipes, notre connaissance approfondie des exigences de l'industrie et nos relations étroites avec nos clients pour satisfaire les exigences nombreuses et variées de l'intégration des DMS dans les voitures, alors que la demande ne cesse de s'accélérer dans le monde entier. »

Demandes des médias : Seeing Machines – Sophie Nicoll, +61 419 149 683, [email protected]

À propos de Seeing Machines (LES : SEE)

Seeing Machines Ltd. est un acteur de premier plan du secteur des technologies de surveillance basée sur la vision, qui permettent aux machines de voir, de comprendre et d'aider les personnes. Le portefeuille technologique de Seeing Machines comprend des algorithmes d'IA, de solutions de traitement et d'optique embarquées et des produits générant de l'énergie destinés à apporter une compréhension fiable en temps réel des opérateurs des véhicules. La technologie s'étend de la mesure fondamentale de l'endroit où un conducteur pose le regard à la classification de son état cognitif en ce qui a trait aux risques d'accident. La mesure fiable de « l'état du conducteur » est l'objectif ultime de la technologie des systèmes de surveillance du conducteur (DMS). Seeing Machines développe la technologie DMS pour assurer la sécurité des voitures, des flottes commerciales, des véhicules tout-terrain et de l'aviation.

Fondée en 2000 et basée en Australie, l'entreprise compte des bureaux en Australie, aux États-Unis, en Europe et en Asie, et fournit des solutions technologiques et des services aux grands acteurs de l'industrie dans chaque marché vertical. www.seeingmachines.com

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