StradVision作为视觉处理技术的创新者。 我们提供安全且值得信赖的高级辅助（ADAS）和自动驾驶视觉感知解决方案。
视觉感知是ADAS和AV的最关键组成部分。从相机到LiDAR（光检测和测距），可以使用各种传感器感知周围的物体。但是对于ADAS，相机是最可行的选择。相机感知功能虽各有利弊，但可以通过功能强大的软件，即基于深度学习的神经网络（例如StradVision的SVNet）来弥补。StradVision的首席技术官Jeongmo Je表示：“相机虽不是汽车感知的灵丹妙药，但是对于ADAS而言，相机已经足够运行诸如物体，车道和可行驶空间检测等复杂功能。”
StradVision的感知解决方案称为SVNet，是一种基于深度学习的网络/软件，它利用深度神经网络（DNN）和AI技术来实时检测物体，行人和车辆，增加了车辆行人的安全性。通常，基于深度学习的软件体积庞大，笨重，无法部署到车辆内部的小型芯片组中。此外，并不是每个人都想为汽车上配置高配置电脑而买单。SVNet的魅力在于，我们优化的网络可以几乎任何汽车级硬件上运行的，无论是廉价芯片还是高性能芯片，性能完全可与高性能计算机相比较。这就是StradVision成功地将SVNet从L2-L4级引入全球量产模式的原因。
此外，StradVision正在努力通过其自动标记工具（ALT）简化数据标记。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。
我们坚持基本原则是成为基于深度学习的视觉感知的领导者，凭借我们独特的价值主张，StradVision已吸引自动驾驶行业越来越多的关注。公司第一个大规模量产项目在中国，并于2019年投入使用。该项目具有象征意义，因为它发生在中国，这是汽车制造商首次使用基于深度学习的解决方案。自然，期望和要求也非常高。StradVision的工程师经历日夜不停努力的工作，针对目标硬件芯片不断优化SVNet。最终，在中国成功部署了SVNet。在硬件方面，我们不断提升解决方案的性能，以便可在大多数汽车级硬件中使用，从而为汽车制造商提供成功部署ADAS的更多选择。我们也正在扩大我们的量产范围，积极的与和全球车厂合作。最近也在汽车强国德国开设了办事处。
从软件角度来看，公司正在不断的添加各种功能以进一步优化SVNet。我们坚持的原则成为基于深度学习的摄像头感知的领导者。尽管公司都在多元化发展，以尽可能扩大其覆盖范围。但从芯片到仿真（ chipsets to simulation），仍是我们计划坚持我们做的最好的事情。