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陣列感測光達之智慧三維感測影像處理系統
Artificial Intelligent 3D Sensing Image Processing System for Array Sensing Lidar​
計畫團隊成員 Members

黃元豪教授​

Prof. Yuan-Hao Huang

 

國立清華大學通訊所​

EE Dept., NTHU​

林凡異教授

Prof. Fan-Yi Lin

 

國立清華大學光電所​

EE Dept., NTHU​

謝秉璇副教授

Assoc. Prof. ​

Ping-Hsuan Hsieh​

國立清華大學電機系​

EE Dept., NTHU​

吳孟奇教授

Prof. Meng-Chyi Wu

 

國立清華大學電子所​

EE Dept., NTHU​

邱瀞德教授

Prof. Ching-Te Chiu​

 

國立清華大學資工系​

CS Dept., NTHU​

黃朝宗副教授

Assoc. Prof. ​

Chao-Tsung Huang​ 

國立清華大學電機系​

EE Dept., NTHU​

Category
 Lidar, AR/VR, Deep Learning, Edge Intelligence
技術亮點
Technical Highlights

本計畫開發具人眼保護與抗干擾之光達系統,包含陣列APD感測器、高精準度深度感測與深度影像智慧處理晶片,以及人工智慧邊緣運算晶片。人工智慧晶片可融合光達深度圖與影像進行邊緣人工智慧運算加速,本系統將大幅提升人工智慧影像辨識精準度與邊緣智慧運算速率。亮點包括:

  • 高精度抗干擾之混沌光達系統

  • 人眼安全APD陣列感測器晶片

  • 高精準度TOF偵測陣列晶片

  • 智慧深度感測訊號處理晶片

  • 融合光達深度與影像之智慧影像辨識系統

  • 高效能卷積式人工智慧處理晶片

 

This project develops an eye-safe and interference-resistant Lidar system consisting of APD array chip, high-accuracy TOF chip, 3D-point cloud image processing chip, AI edge processor chip. The AI processor chip can accelerate the image classification applications using the fused lidar depth map and RGB image. The proposed system will increase the image classification accuracy and AI processing throughput on the edge. The highlights of this project include:

  • Eye-safe 1550m APD array sensor

  • High-accuracy interference-resistant chaotic Lidar system

  • Chaotic Lidar TOF estimation circuit

  • Chaotic Lidar depth image processor

  • Fused Lidar depth and RGB image recognition/classification algorithm

  • Embedded CNN processor for AI image processing



指導單位
主辦單位
射月由來
以挑戰困難和瞄準未來為概念,象徵臺灣自2017 AI元年發射一目標為「挑戰智慧終端AI Edge關鍵技術極限」之火箭,預計於2022年抵達月球,故取名半導體射月計畫。
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