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发表于 2018-01-12 16:39:19 股吧网页版
智能驾驶视觉系统供应商CalmCar获3000万元Pre-A轮融资 国中创投投资
来源:新芽NewSeed 编辑:东方财富网

  1月12日,智能驾驶视觉供应商CalmCar(天瞳威视)宣布获得国中创投3000万元Pre-A轮融资。本轮融资主要用于大规模商用实时采集分析设备,前装视觉环境感知系统的量产以及组建位于底特律 Farmington Hill 的北美工程中心。在此之前,CalmCar于2016年12月获得德联资本领投的1000万元天使投资。


  CalmCar成立于2016年3月,致力于开发基于深度学习技术的嵌入式视觉产品,为自动驾驶提供视觉感知系统,以及驾驶环境分析数据,成功运用于汽车主动安全、移动机器人、智慧交通与智能安防等领域。核心团队由欧美海归硕博士组成,均拥有海外Tier1汽车主动安全电子、机器视觉、大数据等行业多年工作经验。


  CalmCar Vision System,是一套基于“深度学习技术”的人工智能视觉系统,能够全面认知复杂路况,精准感知、预测车辆行驶过程中的交通情况,实现驾驶场景实时理解、驾驶行为实时分析等功能,为汽车主动安全系统与自动驾驶技术提供可靠的环境感知与视觉平台。


  CalmCar Vision System搭载微型嵌入式芯片(GPU),拥有针对汽车视觉系统设计优化的深度学习架构,大幅度提高部分遮挡物体的识别精度,解决了形变物体的识别问题,减少了光线变化对物体识别的精度影响。多于30帧每秒的实时检测率,可实现140米车辆检测(可追踪到170米)、70米行人以及骑车人检测(追踪到80米)、80米行车线检测与追踪、路牌路标的检测与识别以及交通灯的检测与识别,服务于具备AEB、LKA、ACC等主动安全功能的高级驾驶员辅助系统(ADAS)。同时,基于CalmCar的多摄像机融合定位传感器系统,正在成为多个智能驾驶系统的全方位环境感知解决方案。


  CalmCar创始人兼CEO王曦表示:“2018年公司将继续推进与目前合作的整车厂、Tier1以及图商的联合研发与验证进程,实现CalmCar在多个智能驾驶应用场景率先落地;快速推进CalmCar前装与后装量产;进一步加深与NVIDIA等核心芯片供应商的合作。同时,大规模推广用于智能驾驶的CalmCar商用实时采集、分析、监控设备以及云端数据等服务。此外,CalmCar紧跟客户需求,2018年初将完成组建位于底特律Farmington Hill 的CalmCar Vision Systems LLC 工程中心,直接对接北美市场。”


  德联资本投资总监樊雪松表示:“无人驾驶系统由环境感知、行为决策、运动控制三大系统构成,其中环境感知系统通过传感器获取环境数据,并提取有用决策信息,是无人驾驶决策执行的基础,而智能摄像头作为感知系统的标配和核心,主要用于人和物体的识别。传统的图像识别算法通过特征提取、比对来完成识别,这种通过场景的罗列和穷举已经无法满足复杂的、非结构化的交通场景,而更高级别的无人驾驶需要采用大量多样化的全状态驾乘数据来训练和优化深度学习模型,并同时满足车规级的要求,这就要求行业内的公司要想脱颖而出,必须同时具备三个基本要素,深度学习模型的底层算法优化能力、大量的持续的多样化低成本的交通驾驶数据以及与产业核心厂商的深度合作。我们正是通过对整个无人驾驶行业的深入分析,梳理出这样的投资逻辑。我们持续看好CalmCar在算法、数据、产业垂直合作方面的独特优势和潜质,并坚信其在无人驾驶行业的良好前景。”

发表于 2018-01-12 16:44:43
利好德赛西威,能正面积极影响!
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来源:新芽NewSeed 编辑:东方财富网

  1月12日,智能驾驶视觉供应商CalmCar(天瞳威视)宣布获得国中创投3000万元Pre-A轮融资。本轮融资主要用于大规模商用实时采集分析设备,前装视觉环境感知系统的量产以及组建位于底特律 Farmington Hill 的北美工程中心。在此之前,CalmCar于2016年12月获得德联资本领投的1000万元天使投资。

  CalmCar成立于2016年3月,致力于开发基于深度学习技术的嵌入式视觉产品,为自动驾驶提供视觉感知系统,以及驾驶环境分析数据,成功运用于汽车主动安全、移动机器人、智慧交通与智能安防等领域。核心团队由欧美海归硕博士组成,均拥有海外Tier1汽车主动安全电子、机器视觉、大数据等行业多年工作经验。

  CalmCar Vision System,是一套基于“深度学习技术”的人工智能视觉系统,能够全面认知复杂路况,精准感知、预测车辆行驶过程中的交通情况,实现驾驶场景实时理解、驾驶行为实时分析等功能,为汽车主动安全系统与自动驾驶技术提供可靠的环境感知与视觉平台。

  CalmCar Vision System搭载微型嵌入式芯片(GPU),拥有针对汽车视觉系统设计优化的深度学习架构,大幅度提高部分遮挡物体的识别精度,解决了形变物体的识别问题,减少了光线变化对物体识别的精度影响。多于30帧每秒的实时检测率,可实现140米车辆检测(可追踪到170米)、70米行人以及骑车人检测(追踪到80米)、80米行车线检测与追踪、路牌路标的检测与识别以及交通灯的检测与识别,服务于具备AEB、LKA、ACC等主动安全功能的高级驾驶员辅助系统(ADAS)。同时,基于CalmCar的多摄像机融合定位传感器系统,正在成为多个智能驾驶系统的全方位环境感知解决方案。

  CalmCar创始人兼CEO王曦表示:“2018年公司将继续推进与目前合作的整车厂、Tier1以及图商的联合研发与验证进程,实现CalmCar在多个智能驾驶应用场景率先落地;快速推进CalmCar前装与后装量产;进一步加深与NVIDIA等核心芯片供应商的合作。同时,大规模推广用于智能驾驶的CalmCar商用实时采集、分析、监控设备以及云端数据等服务。此外,CalmCar紧跟客户需求,2018年初将完成组建位于底特律Farmington Hill 的CalmCar Vision Systems LLC 工程中心,直接对接北美市场。”

  德联资本投资总监樊雪松表示:“无人驾驶系统由环境感知、行为决策、运动控制三大系统构成,其中环境感知系统通过传感器获取环境数据,并提取有用决策信息,是无人驾驶决策执行的基础,而智能摄像头作为感知系统的标配和核心,主要用于人和物体的识别。传统的图像识别算法通过特征提取、比对来完成识别,这种通过场景的罗列和穷举已经无法满足复杂的、非结构化的交通场景,而更高级别的无人驾驶需要采用大量多样化的全状态驾乘数据来训练和优化深度学习模型,并同时满足车规级的要求,这就要求行业内的公司要想脱颖而出,必须同时具备三个基本要素,深度学习模型的底层算法优化能力、大量的持续的多样化低成本的交通驾驶数据以及与产业核心厂商的深度合作。我们正是通过对整个无人驾驶行业的深入分析,梳理出这样的投资逻辑。我们持续看好CalmCar在算法、数据、产业垂直合作方面的独特优势和潜质,并坚信其在无人驾驶行业的良好前景。”

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