魔視智能融合算法利用不同時間和空間的多傳感器數據資源，在解決目標探測、識別和跟蹤等問題有更好的可靠性和魯棒性，增強目標車輛的可信度，并擴展整個系統的空間覆蓋率。
基于深度學習的視覺感知與毫米波雷達融合系統通過對目標的過濾、跟蹤、關聯、融合等步驟，將視覺極強的識別能力與雷達高精度測量特點集于一體，二者互相補充、互相驗證，使得系統精度、檢出率、虛警率、適應工況、可靠性和冗余度等都得到進一步提高，可以有效解決雷達傳感器的多種corner case。
該系統經過數萬公里測試，覆蓋了全國20多省份及各種極端天氣。可廣泛應用于碰撞預警、主動剎車、自適應巡航等系統。
基于全景環視圖像的深度學習檢測，夠有效識別地面停車位、低矮障礙物、路沿、以及兒童、寵物等目標，彌補超聲波傳感器的檢測盲點，并提前發現超聲檢測距離之外的運動行人和車輛。通過對超聲和視覺檢測的融合，魔視智能實現了完整的環境感知，避免倒車時碰撞造成的輪胎損壞或人員傷害。
此技術可應用于自動泊車輔助（APA）、自主代客泊車（AVP）等系統，實現更為安全，可靠的泊車功能。
