ALVA SYSTEMS

  • 异构计算技术HC
  • 人工智能AI
  • 增强现实AR

异构计算技术HC

传统计算技术最大的问题是CPU和GPU的计算能力没有整合优化,不能进行协同运算,从而影响产品功耗。ALVA HC技术让计算发挥1+1>2的效能。ALVA HC可同时利用CPU与GPU的计算能力进行动态负载平衡,将计算任务拆分成各自擅长的类型。

应用案例3:基于异构计算的ALVA 极速HDR技术
应用案例1:基于HC设计的ALVA SR增强技术(SR 1.0)
应用案例2技术(MEMC 1.0):基于HC设计的ALVA MEMC 增强
应用案例1:基于HC设计的ALVA SR增强技术(SR 1.0)
应用案例2技术(MEMC 1.0):基于HC设计的ALVA MEMC 增强
应用案例3:基于异构计算的ALVA 极速HDR技术

人工智能技术AI

ALVA万物识别技术,基于ALVA独有的脉冲式神经网络(SNN),让视觉系统的精度和计算能效得到了迅速的提升,在移动平台能够检测和精确地识别出图像(包括图片和视频)中物体的类别,提升用户对正在观察场景的感知深度。

脉冲神经网络

脉冲神经网络,其模拟神经元更加接近实际,除此之外,把时间信息的影响也考虑其中:动态神经网络中的神经元不是在每一次迭代传播中都被激活(而在典型的多层感知机网络中却是),而是在它的膜电位达到某一个特定值才被激活。当一个神经元被激活,它会产生一个信号传递给其他神经元,提高或降低其膜电位。在脉冲神经网络中,神经元的当前激活水平(被建模成某种微分方程)通常被认为是当前状态,一个输入脉冲会使当前这个值升高,持续一段时间,然后逐渐衰退。出现了很多编码方式把这些输出脉冲序列解释为一个实际的数字,这些编码方式会同时考虑到脉冲。

基于神经网络的万物识别

ALVA万物识别技术,基于ALVA独有的脉冲式神经网络(SNN),让视觉系统的精度和计算能效得到了迅速提升,在移动平台能够检测和精确地识别出图像(包括图片和视频)中物体的类别,提升用户对正在观察场景的感知深度。这是一种将会带来全新应用前景的关键性技术革新。

目前ALVA万物识别技术可以让客户在手机类移动终端上完成以下19类物体的识别: Bird /cat /chair /cow /dog /horse /sheep /person /potted-plant /sofa /tv-monitor /bottle /train /bus / car /boat /motorbike /Aero-plane /bicycle 说明:如需增加一类识别物需要2-3个月的学习训练时间。

增强现实AR

ALVA AR 算法引擎是经过特殊设计的深度神经网络,在保证物体识别性能的前提下,最大限度降低了复杂度,完成了从纸面论文到商业产品的本质转变,目前已具备图像识别(Image Recognition)、平面识别(Nature Recognition)和模型识别(Model Recognition)等识别能力,是支持最多识别模式的AR 引擎之一。其中模型识别(Model Recognition)可以通过3D模型识别和跟踪现实世界中的三维物体,是目前行业领先的识别技术。

  • 图像识别算法
  • 平面识别算法
  • 模型识别算法

ALVA技术应用:产品和解决方案

ALVA技术应用:
产品和解决方案

产品

ALVA Systems 提供先进、可靠的工业AR产品,助力企业数字化升级。

解决方案

ALVA Systems 有在众多行业场景下的AR解决方案,这些方案为企业带来清晰回报、立竿见影的使用效果。

核心竞争力

  • 长期基础研发的积累

    自2010年成立以来,ALVA一直致力于基础计算技术的研发,在计算视觉底层算法、AI底层算法以及基础数学算法方面有着深厚的积累,获得多项发明专利。是国内唯一能够提供完整BLAS-3(基础线性代数集-第三级)的企业,在全球范围内也是少数能提供该服务的企业。

  • 强大的研发团队支撑

    ALVA Systems 具有强大且稳定的技术研发队伍。清华大学资深教授为公司技术研发掌舵负责,公司主要成员均来自INTEL、AMD、微软等国际一流企业和清华、北航等知名高校。

  • 广泛的市场检验

    ALVA核心算法广泛应用于AMD, INTEL, Qualcomm, ARM等芯片平台,并通过OEMs(Lenovo, Vivo, Asus etc.)与ISV(StromPlayer, PPS, Youku etc.)的合作被数千万的设备与最终用户所使用。使用ALVA AR技术的相关产品也获得了华为、爱立信、柯马、博世、拜腾汽车、江铃汽车、东风日产等广泛的工业客户。

与全球工业领域顶级服务供应商深度合作

已获得众多知名工业制造业客户

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