Actel FPGA 协助LYYN AB的可视化增强技术平台大幅提高清晰度

2007-08-21来源: 电子工程世界关键字:算法  安全  待机  响应

安全性、速度、尺寸和低功耗等优势使ProASIC3 FPGA成为创新性新型视频处理平台的理想选择

Actel 公司宣布专业从事视频增强技术的瑞典LYYN AB公司已经利用Actel的ProASIC3系列现场可编程门阵列 (FPGA) 器件开发出软件和硬件视频处理平台,此举进一步显示了低功耗单芯片FPGA技术所具备的先进创新性。这个解决方案提高了视频录像的清晰度,可在雪、雾、水底淤泥和黑暗环境中提供更好的可见度。LYYN的产品主要用于遥控操作车辆 (ROV) 和飞机 (UAV) 以及便携式设备如水底摄像机和先进的监视系统等。

LYYN常务董事Andreas Ekengren 表示:“我们的创新平台是在人类视觉系统领域进行30多年研究的成果。因此,我们需要具有绝对安全性的FPGA解决方案来保护我们的镇山之宝,并且能快速实时地处理视频录像。Actel的 FPGA不仅具有我们所需的安全性和速度,而且独一无二地提供了低功耗的单芯片解决方案,能够基于我们的技术实现全新的便携式产品。”

ProASIC 3: 安全性、速度和低功耗

LYYN的可视化增强技术 (VET) 采用了一种正在申请专利的算法,利用固有安全性的 Flash 内存和128位AES加密技术安全地存储在Actel ProASIC3 FPGA中。

除了速度和先进的安全性等优势之外,ProASIC3 FPGA还具有市场领先的待机功耗,一般状态下的待机电流只有8mA,故较同类型竞争产品的平均电池寿命延长3倍。ProASIC3 FPGA同时集成了片上 Flash内存,因此可满足level 0级 (最高级别) 上电即行 (LAPU) 规范。这意味着它们可在接电 (power-on) 和上电 (power-up) 之间工作,而且接电响应时间比以SRAM为基础的FPGA竞争产品提高多达4,000倍。

Actel 产品市场拓展总裁Rich Brossart表示:“我们致力于提供业界最低功耗FPGA,有助于创建出全新的产品种类,如LYYN开发的解决方案。其它竞争性的FPGA技术一直无法将安全性和低功耗整合在单芯片器件中,迫使客户不得不依赖更加复杂和昂贵的ASIC解决方案。然而Actel已克服了传统的FPGA技术在功率方面的障碍。”

价格和供货

LYYN提供独立式的可视化增强技术单元T38,针对模拟视频应用。A3P1000和配备ARM7功能的M7A3P1000采用了FG144、 FG256、FG484和 PQ208封装供货。A3P1000和M7A3P1000现已有样品提供。查询价格详情,请与Actel联系。

关于LYYN

LYYN是专门从事图像增强技术的研发公司,以便提升用于不同行业设备的可视性。该公司的技术是其在人类视觉系统和图像技术领域多年研究工作的成果。LYYN提供基于V.E.T (可视化增强技术) 平台的产品和解决方案。这一平台不仅能够实时处理普通彩色摄像机输出的数字静态图像和视频信息,还可以对存储的内容进行后期处理。V.E.T. 技术可提高雾、霾、雪、雨、尘、黑暗以及水底和医疗应用的可视性。要了解更多信息,请访问公司网站www.lyyn.com,或者登入网页www.lyynified.com亲眼看看来自客户和合作伙伴的高清参考材料。

关于 Actel

Actel Corporation 是单芯片FPGA解决方案的领导性厂商,致力于从芯片和系统级层面处理功耗的问题,其智能功率可编程解决方案可以实现高功率效率的设计。该公司于1985年成立,全球雇员超过 550 人。Actel于纽约纳斯达克交易所 (NASDAQ) 上市,代号ACTL。Actel 在上海、香港、台北、东京和首尔设有办事处,并在中国大陆和亚洲主要城市建立了完善的分销商网络。查询更多信息,请访问Actel 的网站:www.actel.com.cn

关键字:算法  安全  待机  响应

编辑: 引用地址:https://news.eeworld.com.cn/newproducts/consumer/200708/15297.html
本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

上一篇:采用全新激光头,日立开发出全球首台蓝光光盘摄像机
下一篇:恩智浦推出世界首款手机USB数字耳机解决方案

关注eeworld公众号 快捷获取更多信息
关注eeworld公众号
快捷获取更多信息
关注eeworld服务号 享受更多官方福利
关注eeworld服务号
享受更多官方福利

推荐阅读

苹果调整App Store应用商店算法为自家应用排名

根据《纽约时报》的一份新报告显示,苹果App Store的软件排名一般都会将自家的iPhone和iPad应用程序排在前列且苹果经常会引导客户下载自家应用程序,而另一份报告也做出了类似的评论。 不过这种情况似乎即将迎来改变,苹果已准备针对App Store软件排名算法进行修改。  苹果公司高管菲尔·席勒(Phil Schiller)和埃迪·库伊(Eddy Cue)近日在接受《纽约时报》采访时透露,苹果公司目前已调整了App Store应用商店的算法,目的是“阻止”自己的各个应用过多地出现在搜索结果中。  苹果公司于7月份更新了自己的App Store排名算法,预计搜索结果很快将变得更加平衡。且由于苹果公司面临来自欧盟
发表于 2019-09-14

MIT团队利用机器算法开发EV锂离子电池安全极限

据外媒报道,麻省理工学院(MIT)与清华大学的研究人员合作,开发电动汽车锂离子电池的安全极限。他们使用高精度的软包电池有限元模型,进行了2500多次模拟,随后用机器学习算法分析数据。安全极限(safety envelope)是指保证电池安全运行的机械荷载条件。研究人员利用两类相图,对安全极限进行可视化研究,一种分类器可以快速预测出现短路现象或既定负载条件下的安全状况,另一种回归器可以定量辨识造成短路的变形量。电动汽车发生事故时,电池组会严重受损,出现电气短路和热失控现象,有可能引发火灾和爆炸。因此,研究单个电芯在何种条件下能保持安全运行,即安全极限,是很重要的。研究人员Li表示:“开发安全极限的最大挑战在于,获取充足的电池故障测试
发表于 2019-09-07

特拉华大学教授开发即时定位和地图构建算法

(图片来源:特拉华大学)目前,全球科学家都在竞相开发自动驾驶汽车,但一些关键技术还有待完善。一是定位,即车辆确定其位置和运动的能力。二是地图构建,即车辆对周围环境进行建模,将乘客安全运送到正确地点。虽然GPS设备可以提供帮助,但并非所有情况下都可用并可靠。因此,许多专家正在研究即时定位与地图构建(SLAM)。据外媒报道,特拉华大学机械工程、电子与计算机工程、计算机与信息科学助理教授Paul Huang的团队开发出新算法,能为车辆提供方向感。(图片来源:特拉华大学)该团队利用3D激光雷达和惯性传感器,构建基于平面的3D地图。激光雷达与雷达类似,但使用的是光而不是无线电波。不同颜色的点代表不同平面,绿线代表真实轨迹,蓝线代表SLAM
发表于 2019-09-05
特拉华大学教授开发即时定位和地图构建算法

基于STM32的无损压缩算法miniLZO移植

说明:1、miniLZO是采用C编写的无损压缩库。2、提供了快速压缩和超快速解压缩能力。3、比较耗内存,需要64KB内存用于压缩,对于H7这种大内存的,非常合适。或者有外置SRAM/SDRAM的也比较合适,相比内部RAM就是速度稍慢些。4、用到数据压缩的场合非常多,像以太网,无线数据传输,USB数传,固件升级等场合,通数据压缩可以大大提升实际传输的数据量。5、miniLZO地址:http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/工程模板:链接:https://pan.baidu.com/s/1SU5wwZ0UzLac1MGHIvk9yg   提取码:8610用1KB到20KB的数据压
发表于 2019-08-26
基于STM32的无损压缩算法miniLZO移植

自动驾驶事故权威揭秘:算法和软件错误太多

输入数据的质量。因此,除非自动驾驶车辆建立在高性能、高可靠度传感器信号链的基础上,始终提供最准确的数据作为生死决策的依据,否则便不能被认为是安全的。 就像最初的登月一样,在通往安全自动驾驶车辆的道路上还存在许多障碍。最近发生的涉及自动驾驶车辆的事故助长了唱反调者的声势,他们认为车辆及其行驶环境太复杂,变数太多,而算法和软件仍然错误太多。对于参与了ISO26262功能安全合规性验证的任何人来说,他们对此持怀疑态度是可以理解的。这种怀疑态度有相关数据的支持。下图比较了2017年在硅谷测试的五家自动驾驶车辆公司的实际行驶里程数和脱离自动驾驶模式的次数(图1)2019年的数据尚未汇总,但个别公司的报告可在网上查阅。但是目标已经很明确,当务之急
发表于 2019-08-23
自动驾驶事故权威揭秘:算法和软件错误太多

Waymo与DeepMind合作改进AI算法

谷歌母公司Alphabet 旗下自动驾驶子公司Waymo的自动驾驶汽车与引导普通汽车的“大脑”有一些共同之处:其智能都由进化推动发展。目前,Waymo的工程师就正与DeepMind(也是Alphabet旗下子公司,专注于AI)的研究人员合作,寻找一种更加高效的方法,培训和调整Waymo的自动驾驶算法。 研究人员们采用了一种称为“基于群体进行训练”(PBT)的技术,此前DeepMind研发了该技术,以提升视频游戏的算法。PBT技术的灵感来自于生物进化,通过让候选代码从算法群中抽取“最合适”的样本(最有效执行给定任务的样本),加速选出特定任务中用到的机器学习算法和参数。 以此种方式改进AI算法可帮助Waymo获得
发表于 2019-08-14

小广播

换一换 更多 相关热搜器件

About Us 关于我们 客户服务 联系方式 器件索引 网站地图 最新更新 手机版

站点相关:

北京市海淀区知春路23号集成电路设计园量子银座1305 电话:(010)82350740 邮编:100191

电子工程世界版权所有 京ICP证060456号 京ICP备10001474号 电信业务审批[2006]字第258号函 京公海网安备110108001534 Copyright © 2005-2019 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved