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ストラドビジョングローバル人材獲得のため「CVPR 2022」に出展
[22/06/16]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
コンピュータビジョン・パターン認識に関連したイベントに参加 グローバル組織を強化のため積極的な人材獲得を展開
先進運転支援システム（ADAS）や、自動運転車両向けの物体認識AIソフトウェア『SVNet』を提供するStradVision, Inc.（韓国ソウル市、CEO キム・ジュナン、以下、ストラドビジョン）は、2022年6月16日、米国ルイジアナ州で開催する「Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2022（以下CVPR)」に参加し、同社の技術を共有するとともに、グローバル人材の獲得を展開することを発表しました。
CVPRは、世界最大の技術専門団体である、電気電子工学者協会（Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE）と非営利財団のコンピュータビジョン協会（Computer Vision Foundation, CVF）が1983年から共同主催する国際学術カンファレンスです。コンピュータビジョンやディープラーニングなどの分野で強い影響力を持つ世界的な研究機関や企業が新しい技術と研究成果を発表・議論します。2022年のCVPRは、6月19日から24日（現地時間）まで、米国ルイジアナ州ニューオーリンズモーリアルコンベンションセンターとオンラインのハイブリッド形式で開催されます。
ストラドビジョンは2019年にCVPRワークショップに参加し、自社のディープラーニングベースを元にした物体認識ソフトウェアソリューションを披露し、StradVisionエンジニアのBong-Nam Kang博士による顔認識技術に関する研究（Hierarchical Feature-Pair Relation Networks for Face Recognition）で最優秀論文賞を受賞しています。
今回の参加では、6月21日から23日までの3日間「CVPR EXPO」の現地ブースを運営し、ストラドビジョンのグローバル認知を強化するとともに、物体認知技術やディープラーニング分野に興味のある優秀な人材を積極的に獲得する方針です。
[画像: https://prtimes.jp/i/72834/22/resize/d72834-22-c60172c4aec57db8e8df-0.png ]
ストラドビジョンは、米国、ヨーロッパ、日本で471個の特許を獲得し、468個の技術を出願するなど、着実な成果をあげています。2022年1月には北米本社設立し、3月に自動車部品製造大手のZF（ドイツ）と資本的提携を行い、5月にはドイツ・デュッセルドルフに新オフィスを設立するなど、海外市場への展開を促進しています。現在の従業員は、世界中で300人程度と、2020年と比較して、2倍規模に増加しています。さらなるグローバル展開に伴い、さらに多くの人材を獲得してまいります。
■ストラドビジョンCEO キム・ジュナンのコメント
現在、量産プロジェクトの関門となる重要なPoC（概念実証）が成功し、量産のための体制を強化していく段階にあります。また、主要自動車メーカーや部品メーカーなど重要な顧客に近接したオフィスを開設し、グローバル市場の組織を強化しています。これに合わせて、会社の成長を牽引する製品開発とマネジメントの人材獲得を拡大していく計画です。
■人材・文化チームの責任者 キム・キジェのコメント
グローバルなビジネスの拡大に伴い、多くのエキスパートを採用している状況です。今回のCVPR参加を通じて、コンピュータービジョン分野の優秀な専門家にお会いし、ストラドビジョンの技術、ビジネス、メリット、お任せしたいポジションを紹介したいと考えています。
■世界中で採用された、物体認識AIソフトウェア『SVNet』
SVNetは、カメラ映像からディープラーニングによって検知する自動運転車両向けの物体認識AIソフトウェアです。自動運転レベル2、およびレベル3・4までのサポートをします。
過酷な気象状況や周囲の明かりが乏しい場合でも、車両が他の車両や車線、歩行者、動物、空き地、交通標識、信号機などの対象物を正確に検出・識別できます。また、LiDARやRADARなどの複数のセンサーとの統合によってサラウンドビジョンシステムを構築し、自動駐車の支援も実現します。
SVNetは14種類以上のハードウェアプラットフォームに対応しており、特許取得済みの技術によってネットワークパラメータサイズや必要とする演算量、メモリ使用量を少なくしながら、高い物体検出率・認識精度を実現します。製品特性に応じたチップ（SoC）への組み込みや、高価なセンサーを安価なカメラに置き換えることが可能であり、競合社の製品と比較して、数分の一のコストでADASや量産自動車への提供を可能にしています。
■ストラドビジョンについて
2014年に設立されたStradVision, Inc.は、ADAS向けの画像処理AI技術のパイオニアです。現代自動車やLGエレクトロニクス、IDG Capital、アイシングループなどからの出資を受け、ソウル、サンノゼ、デトロイト近郊、東京、上海、ミュンヘン、デュッセルドルフに拠点を構え、データアルゴリズムのエンジニアをはじめとする300名程度のチームによって、完全自動運転の実現を促進すべく事業を展開しています。
2020年には、ルネサス主催『R-Carコンソーシアム』のプロアクティブパートナープログラムにも選出され、『Autonomous Vehicle Technology ACES Award in Autonomy（ソフトウェア部門）』も受賞しています。さらに、2021年には、オートセンスアワード2021（AutoSens Award 2021）オブジェクト認識部門最高賞を受賞、他にも、2020 AVT ACES自律走行車両革新賞を受賞するなど業界専門家を通じて技術力を認められています。なお、ストラドビジョンのソフトウェアは、品質マネジメントシステムのISO 9001:2015および自動車機能安全のISO 26262の認証を取得しています。
日本市場においては、2020年8月には大手システムオンチップ（SoC）ソリューション企業である株式会社ソシオネクストと、日本市場へSVNetの供給を拡大するため、協業契約を締結しております。
代表者：CEO / Ph.D & CFA 金埈?（キム・ジュナン）
韓国本社：363, Gangnam-daero, Seocho-gu, Seoul, 06621, Republic of Korea
StradVision Technology USA Inc.: 3003 N 1st St #234, San Jose, CA 95134
ネットワーク：韓国、日本、中国、ドイツ、アメリカ
URL：https://stradvision.com/ja/home-ja/
■一般・法人の方からのお問い合わせ
ストラドビジョン株式会社
東京都新宿区西新宿8-14-18
03-6279-1053（代表）
toshihiro.sato@stradvision.com
お問い合わせ：https://stradvision.com/ja/contact-ja/
先進運転支援システム（ADAS）や、自動運転車両向けの物体認識AIソフトウェア『SVNet』を提供するStradVision, Inc.（韓国ソウル市、CEO キム・ジュナン、以下、ストラドビジョン）は、2022年6月16日、米国ルイジアナ州で開催する「Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2022（以下CVPR)」に参加し、同社の技術を共有するとともに、グローバル人材の獲得を展開することを発表しました。
CVPRは、世界最大の技術専門団体である、電気電子工学者協会（Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE）と非営利財団のコンピュータビジョン協会（Computer Vision Foundation, CVF）が1983年から共同主催する国際学術カンファレンスです。コンピュータビジョンやディープラーニングなどの分野で強い影響力を持つ世界的な研究機関や企業が新しい技術と研究成果を発表・議論します。2022年のCVPRは、6月19日から24日（現地時間）まで、米国ルイジアナ州ニューオーリンズモーリアルコンベンションセンターとオンラインのハイブリッド形式で開催されます。
ストラドビジョンは2019年にCVPRワークショップに参加し、自社のディープラーニングベースを元にした物体認識ソフトウェアソリューションを披露し、StradVisionエンジニアのBong-Nam Kang博士による顔認識技術に関する研究（Hierarchical Feature-Pair Relation Networks for Face Recognition）で最優秀論文賞を受賞しています。
今回の参加では、6月21日から23日までの3日間「CVPR EXPO」の現地ブースを運営し、ストラドビジョンのグローバル認知を強化するとともに、物体認知技術やディープラーニング分野に興味のある優秀な人材を積極的に獲得する方針です。
[画像: https://prtimes.jp/i/72834/22/resize/d72834-22-c60172c4aec57db8e8df-0.png ]
ストラドビジョンは、米国、ヨーロッパ、日本で471個の特許を獲得し、468個の技術を出願するなど、着実な成果をあげています。2022年1月には北米本社設立し、3月に自動車部品製造大手のZF（ドイツ）と資本的提携を行い、5月にはドイツ・デュッセルドルフに新オフィスを設立するなど、海外市場への展開を促進しています。現在の従業員は、世界中で300人程度と、2020年と比較して、2倍規模に増加しています。さらなるグローバル展開に伴い、さらに多くの人材を獲得してまいります。
■ストラドビジョンCEO キム・ジュナンのコメント
現在、量産プロジェクトの関門となる重要なPoC（概念実証）が成功し、量産のための体制を強化していく段階にあります。また、主要自動車メーカーや部品メーカーなど重要な顧客に近接したオフィスを開設し、グローバル市場の組織を強化しています。これに合わせて、会社の成長を牽引する製品開発とマネジメントの人材獲得を拡大していく計画です。
■人材・文化チームの責任者 キム・キジェのコメント
グローバルなビジネスの拡大に伴い、多くのエキスパートを採用している状況です。今回のCVPR参加を通じて、コンピュータービジョン分野の優秀な専門家にお会いし、ストラドビジョンの技術、ビジネス、メリット、お任せしたいポジションを紹介したいと考えています。
■世界中で採用された、物体認識AIソフトウェア『SVNet』
SVNetは、カメラ映像からディープラーニングによって検知する自動運転車両向けの物体認識AIソフトウェアです。自動運転レベル2、およびレベル3・4までのサポートをします。
過酷な気象状況や周囲の明かりが乏しい場合でも、車両が他の車両や車線、歩行者、動物、空き地、交通標識、信号機などの対象物を正確に検出・識別できます。また、LiDARやRADARなどの複数のセンサーとの統合によってサラウンドビジョンシステムを構築し、自動駐車の支援も実現します。
SVNetは14種類以上のハードウェアプラットフォームに対応しており、特許取得済みの技術によってネットワークパラメータサイズや必要とする演算量、メモリ使用量を少なくしながら、高い物体検出率・認識精度を実現します。製品特性に応じたチップ（SoC）への組み込みや、高価なセンサーを安価なカメラに置き換えることが可能であり、競合社の製品と比較して、数分の一のコストでADASや量産自動車への提供を可能にしています。
■ストラドビジョンについて
2014年に設立されたStradVision, Inc.は、ADAS向けの画像処理AI技術のパイオニアです。現代自動車やLGエレクトロニクス、IDG Capital、アイシングループなどからの出資を受け、ソウル、サンノゼ、デトロイト近郊、東京、上海、ミュンヘン、デュッセルドルフに拠点を構え、データアルゴリズムのエンジニアをはじめとする300名程度のチームによって、完全自動運転の実現を促進すべく事業を展開しています。
2020年には、ルネサス主催『R-Carコンソーシアム』のプロアクティブパートナープログラムにも選出され、『Autonomous Vehicle Technology ACES Award in Autonomy（ソフトウェア部門）』も受賞しています。さらに、2021年には、オートセンスアワード2021（AutoSens Award 2021）オブジェクト認識部門最高賞を受賞、他にも、2020 AVT ACES自律走行車両革新賞を受賞するなど業界専門家を通じて技術力を認められています。なお、ストラドビジョンのソフトウェアは、品質マネジメントシステムのISO 9001:2015および自動車機能安全のISO 26262の認証を取得しています。
日本市場においては、2020年8月には大手システムオンチップ（SoC）ソリューション企業である株式会社ソシオネクストと、日本市場へSVNetの供給を拡大するため、協業契約を締結しております。
代表者：CEO / Ph.D & CFA 金埈?（キム・ジュナン）
韓国本社：363, Gangnam-daero, Seocho-gu, Seoul, 06621, Republic of Korea
StradVision Technology USA Inc.: 3003 N 1st St #234, San Jose, CA 95134
ネットワーク：韓国、日本、中国、ドイツ、アメリカ
URL：https://stradvision.com/ja/home-ja/
■一般・法人の方からのお問い合わせ
ストラドビジョン株式会社
東京都新宿区西新宿8-14-18
03-6279-1053（代表）
toshihiro.sato@stradvision.com
お問い合わせ：https://stradvision.com/ja/contact-ja/
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