StradVision发布一款自动标注工具，在优化人工智能数据的同时提高道路安全

基于云计算存储高效易用的自动标注软件ALT(Auto Labeling Tool)，能够自动检测并标注97%的目标物体，速度是人工标注的8倍，可与公司SVNet一同使用，以快速，准确地识别潜在危险物体和路况的同时，大幅度减少成本。同时，ALT有望开创数据标注的新时代，减少手动标注时误标注的风险。

ALT工具与StradVision的SVNet结合使用而设计，ALT利用该软件基于深度学习的嵌入式感知算法，使车辆能够检测和识别道路上的物体，包括道路上的车辆，车道，行人，动物，交通标志和交通信号灯。SVNet即使在恶劣的气候条件下也可以准确地检测和感知环境，并通过快速，准确地分析收集的数据来提高车辆安全性。

与竞争对手相比，SVNet软件小巧，运行所需空间大大减少，并且功耗低。这些都得益于StradVision的专利和先进的深度神经网络软件，并且可以针对任何硬件系统进行定制。

为了实现全景视觉，SVNet的摄像头和基于深度学习的功能可与LiDAR和RADAR等其他传感器无缝协作，以高速，准确地处理收集的道路数据。

ADAS和自动驾驶汽车的数据处理

为了使人工智能（AI）能够有效地进行目标物体检测和识别，收集和处理数据的任务与开发软件一样重要。

如果要将顶级感知AI推向市场，需要大量投资数据采集和标记。通常数据标记工作是由人们手动完成的，以向软件提供目标对象的详细信息。但是该过程通常会产生某些人为失误，导致安全问题。StradVision通过以97％的高精度自动标记工具，使SVNet安全可靠，而ALT工具速度方面比传统方法快8倍。这将在汽车行业中带来革命性的意义，因为它将使人们免于一个又一个地手动画出一个标记框，这是非常枯燥的工作，同时避免了人为失误的机会。

StradVision可通过ALT工具和深度学习专利软件SVNet来解决ADAS和自动驾驶汽车这方面的问题。

改变游戏规则的解决方案

StradVision的ALT系统将车辆记录的数据与AI软件相结合，对车辆记录的图像或视频帧，通过ALT工具来标注，并分为三类：目标对象（例如：车辆，行人，交通信号灯，道路标志和其他静止对象），车道（例如：行驶车道及其周边车道）和语义分割（例如：路面或可行驶空间）。随着车辆AI系统持续学习，这些标记的数据点又被汇编成一个信息知识库。

基于云的速度和准确性

使用SVNet作为模板，ALT可以通过其图形处理单元（GPU）通过24/7数据处理来大幅扩展数据标注和AI优化。部署ALT后，可自动标注97％的对象，且比人工速度快八倍。无需庞大的团队花费数百小时来校正由车辆的AI识别的对象系统。在需要人工干预的地方，少量人员可以进行调整，以保证数据质量并减少任何潜在的事故。

增强Tier 1和OEM合作伙伴产品的AI功能

StradVision很高兴向其汽车Tier 1和OEM合作伙伴提供ALT，这样可以在内部利用自己的数据充分利用SVNet。汽车制造商可以将ALT与SVNet结合使用，以经济，快速，安全地加快其ADAS和自动驾驶汽车的开发和部署。

StradVision的软件已获得中国国标（GB）认证和ASPICE CL2认证，与五家世界顶级汽车OEM合作，在全球范围内将部署900万辆汽车中，有SUV，轿车，卡车和自动驾驶公共汽车。StradVision的全球合作伙伴还包括NVIDIA，现代，LG电子，德州仪器，高通和东芝。

关于StradVision

StradVision是视觉处理技术的行业领导者，推动了自动驾驶汽车技术的进步。公司位于美国加州圣何塞，韩国首尔，日本东京和德国慕尼黑的分公司共拥有120多名员工，通过在深度学习，嵌入式平台，感知和高级算法方面的专业知识来应对行业挑战。公司在2020年获得了自动驾驶技术ACES奖（软件类别）。

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