此技术有助于防止鹿和其他动物的碰撞，起到关键安全防范作用。
加利福尼亚州圣何塞（2020年3月3日）— StradVision基于深度学习神经网络的摄像头感知技术的行业引领者，宣布将为其基于深度学习的SVNet软件开发动物检测功能，该功能将在自动驾驶汽车中起到至关重要的安全作用。
在美国，每年有超过150万起与鹿有关的交通事故，造成约200人死亡和10,000人受伤，以及超过10亿美元的财产损失。
StradVision首席执行官Junhwan Kim表示，此项技术一旦部署，我们将成为摄像头感知行业的主要变革者。通过增加动物检测功能，SVNet将能够避免由动物碰撞引起的车辆事故悲剧和财产损失。一旦检测到动物，在人类反应不会阻止碰撞的情况下，SVNet将能够以光速虚拟地承担对车辆的控制。对于这项技术在美国及在亚洲地区常见的道路提示动物出现地区，使得这项技术成为可能，由此我们感到非常兴奋。”
StradVision长期以来一直以目标检测作为SVNet的核心功能，而这项新技术将增加动物检测作为标准目标检测功能之一。该项技术可以提供给汽车制造商实现主动停止汽车或使车辆绕转动物位置，此功能可以在雨雪雾及比较恶劣条件下准确，快速的检测到动物。我们还考虑了环境条件，SVNet甚至可以在树木和其他可能隐藏动物的条件下的道路上也能保持较高的准确性。在这种情况下，其他感知解决方案通常会造成混乱，并且准确性会下降。除了简单的检测之外，StradVision还计划在“动物检测”功能上启用“姿势估计”功能，从而最终预测动物会走到哪里，进一步提高驾驶员和乘客的安全性。
动物检测是SVNet提供的新功能，它将与其他高级感知技术相结合应用在自动驾驶汽车之上，包括：车道检测，交通信号灯和标志识别以及可驾驶空间检测。
StradVision的软件非常适用于OEM车厂和Tier1，因为它已经获取了业界享誉盛名的Automotive SPICE CL2认证，ASIL B，GB等认证。 预计到2021年，StradVision的自动驾驶和ADAS系统软件将拥有数百万辆车行驶在世界各地的公路上。