ADAS和自动驾驶视觉系统的成像挑战分析
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加拿大公司Algolux为企业用户提供用于成像和计算机视觉系统的机器学习优化平台。
Algolux通过创新的CRISP-ML工具，可以将通常需要3-6个月才能完成的图像质量处理工作缩短至几小时或几天。
Algolux公司产品主要面向汽车市场，通过深度感知技术，可以实现自主视觉，使车辆和设备能够解决极端照明和恶劣天气条件等日常场景带来的识别困难，从而带来更安全的高级驾驶辅助系统和自动驾驶技术，并能在恶劣环境下实现更好的移动成像。
2018年5月，Algolux获得1000万美元A轮融资，由通用汽车风投领投， Drive Capital、Intact Ventures和Real Ventures等参投。目前公司已累计融资1340万美元。
Algolux认识到，在困难的成像场景中，视觉系统对鲁棒性的要求比现有方法更高。Algolux使用基于CANA DNN的完整感知堆栈解决了这个问题，并取代现有的基于ISP的架构。
Algolux总部位于加拿大蒙特利尔，在帕洛阿尔托和慕尼黑设有办事处。主要专注于汽车市场，其技术也适用于任何基于摄像头的应用，如视频监控和智能手机。
下面是Algolux的文章《ADAS和自动化视觉系统的成像挑战分析》。
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