L'elaborazione delle immagini o "visione artificiale" funziona come una tecnologia chiave per l'industria automobilistica, poichè può essere utilizzata per ottimizzare una varietà di processi nella catena di produzione, oltre a rappresentare un punto fermo nei sistemi a guida autonoma. Le tecnologie di visione artificiale sono utilizzate in tutti i tipi di applicazioni industriali per il rilevamento rapido e inequivocabile di oggetti, con conseguente automazione e accelerazione dei processi di produzione.
L'intensificazione dell'esigenza di un'ispezione superiore e una maggiore automazione sono i fattori chiave che influenzano la diffusione della tecnologia di visione artificiale in vari mercati applicativi. La visione artificiale ha trovato particolare interesse in ambienti di lavoro come il controllo dei processi e l'ispezione in vari settori industriali. Risoluzione e sensibilità sono due aspetti importanti di qualsiasi sistema di visione artificiale. Mentre la risoluzione è responsabile della differenziazione dell'oggetto, la sensibilità offre la capacità di rilevare oggetti in condizioni di scarsa illuminazione. La necessità di un maggiore controllo della qualità, insieme alle normative governative per soddisfare le specifiche, catapulterà l'adozione della tecnologia di visione artificiale verso un forte successo. Una caratteristica speciale della visione artificiale è la sua alta velocità: solo pochi millisecondi per rilevare ed elaborare le informazioni sull'immagine. L'industria automobilistica può beneficiare dei metodi di visione artificiale basati su sensori 3D nei sistemi di assistenza alla guida autonoma, che includono sensori e telecamere collocate nei veicoli.
Una visione 3D dell'ambiente circostante è essenziale per eseguire autonomamente le attività di navigazione in ambienti non completamente noti. Questa tecnologia moderna apre nuove possibilità, sebbene crei anche nuove e piuttosto complesse sfide nel design della sicurezza. Utilizzando le informazioni sull'immagine 3D, gli algoritmi possono rilevare in modo affidabile se l'auto si muove correttamente all'interno della propria corsia, se ci sono ostacoli o se altri veicoli stanno attraversando nella loro direzione di movimento. Questa capacità di rilevamento è in grado di prevenire pericolose collisioni, aumentando così la sicurezza del traffico.
Nei vari studi di mercato, l'industria automobilistica è citata come la più grande industria di visione artificiale. La piattaforma Vision Intelligence SoC si dimostra essere un punto fermo per l'IoT, sfruttando la tecnologia di processo FinFET a 10 nm e con varie risorse per l'elaborazione di telecamere on-device in tutte le aree in cui i risparmi energetici e un'elevata efficienza termica sono requisiti chiave. I SoC integrano il processore del segnale d'immagine (ISP) e il motore AI Qualcomm, su un'architettura di calcolo eterogenea con CPU multicore, processore vettoriale e GPU basata su ARM.
