ディープラーニングビジョンソフトウェアのStradVision、 カスタムSoCで業界トップレベルのソシオネクストとの協業を発表

~AIベースのカメラ映像検知ソフトウェアとシステムオンチップの業界の パイオニア同士が協業し、グローバルな自動車市場に強力なソリューションを 提供して行きます~

ストラドビジョン株式会社(東京都新宿区、代表取締役:塙 洋明)は、StradVision, Inc.と株式会社ソシオネクストが、ディープラーニングに特化した最先端の物体認識ソリューションで協業し、そのソリューションを自動車分野市場に提供してゆく発表を行った事をご案内いたします。

※ストラドビジョン株式会社は、StradVision, Inc.の日本販売代理店です。

StradVision /ソシオネクスト 会社LOGO


カリフォルニア州サンノゼStradVisionは、ディープラーニングベースのカメラ映像検知ソフトウェアである「SVNet」の普及に向けて、SoC(System on Chip)のリーディングサプライヤーであるソシオネクストと協業することを発表しました。両社はこの協業を通じて、ディープラーニングに特化したソフトウェアとハードウェアによる最先端の物体認識技術をADAS及び自動運転市場へ提供して行きます。


「この協業により、ソシオネクストが開発するSoCに当社の検知ソフトウェアを最適なかたちで組み込むことができ、非常に安定した動作が実現します。この強力なプラットフォームは堅牢な性能と安全性を求められるADAS及び自動運転市場にとってすばらしいソリューションとなるでしょう。」とStradVision, Inc.CEOのJunhwan Kim氏は述べています。


StradVisionのSVNetは、ネットワークパラメータサイズ・必要とする演算量・メモリ容量を劇的に縮小させた、非常にコンパクトな映像知覚用デープニューラルネットワークです。コンパクトなネットワークでありながら、高い物体検出性能と認識精度を実現し、更にカスタム対応も可能な柔軟性ある製品です。

SVNetは現在、安全機能レベル2~4対応のADAS及び自動運転向け量産モデルに採用され、ドイツ・中国市場を初めとして累計900万台以上の車に搭載される予定です。


「ソシオネクストはこれまで、微細化プロセスへの対応や品質に対するノウハウなど最先端の設計開発技術を強みに、さまざまな車載アプリケーションに向けたカスタムSoCを多数供給してきた実績があります。今回StradVisionのディープラーニング物体認識ソフトウェアとの組み合わせにより、車両・歩行者や車線・フリースペースの検出など、車載カメラシステムに最適化された高い認識精度を持つ物体認識アプリケーションを提供することが可能となりました。当社は今後も大きな発展が期待される車載市場において、顧客の差異化および競争力の源泉となるカスタムSoCを提供していくことを目指し、StradVisionの物体認識ソフトウェアを積極的に活用して参ります。」とソシオネクスト社オートモーティブ&インダストリアルビジネスグループ オートモーティブビジネスユニット長の山下 公一氏は述べています。


応用例:電子ミラーによる物体検出


【StradVisionについて】

2014年に設立されたStradVisionは、高度な運転支援システム(ADAS)向けのAIベースのビジョン処理技術における自動車業界のパイオニアです。市場競争力のあるADAS機能をご提供することにより、完全自動運転車の登場を加速してまいります。当社は、2020 Autonomous Vehicle Technology ACES Award in Autonomy(Software Category)を受賞いたしました。

詳細については、 https://www.stradvision.com/ をご覧ください。



【ソシオネクストについて】

株式会社ソシオネクスト(Socionext Inc.)は、SoC(System-on-Chip)の設計・開発及び販売を事業とするグローバル企業です。コンシューマ、オートモーティブ及びインダストリアル分野における世界トップレベルの技術を核に、今日の様々なアプリケーションの進化を支えます。長年培った技術力と経験、更に豊富なIPラインナップをベースに卓越したソリューションを提供し、人々の豊かな体験=“better quality of experience”の実現に貢献します。2015年に設立された株式会社ソシオネクストは横浜市に本社を置き、日本国内・アジア・米国およびヨーロッパの各拠点において製品開発及び販売活動をグローバルに展開しています。詳しくは https://www.socionext.com/jp/ をご覧ください。


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