Zoptymalizuj moduły uczenia maszynowego pod kątem wydajności i precyzji oraz zaburzaj segmenty rynku, które wymagają analiz geoprzestrzennych
Liczba unikalnych przypadków użycia dla firm zajmujących się geoprzestrzenną sztuczną inteligencją rośnie z dnia na dzień, a do uzyskania najbardziej precyzyjnych wyników potrzebne są hermetyczne dane szkoleniowe. Liczba sektorów takich jak Ride-sharing – Uber, Logistyka, Rolnictwo, Infra, które korzystają z lokalizacji i GIS, to tylko kilka wybitnych przykładów. Statystyki rynkowe pomogą Ci lepiej zrozumieć tabele rankingowe.
Przemysł:
Szacuje się, że co najmniej 80% wszystkie dane mają charakter geograficzny, ponieważ większość informacji wokół nas może być georeferencyjna. W ten sposób 80% z 2.5 eksabajtów danych big data generowanych każdego dnia ma charakter geograficzny.
Gdy użytkownicy pracują nad Twoimi rozwiązaniami, oczekują precyzyjnych szczegółów, które pomogą im w realizacji ich zadań. Może to być planowanie trasy na autostradzie, szukanie pobliskich miejsc, polowanie na nieruchomości, ocena warunków pogodowych w lokalizacji lub cokolwiek innego. Bez względu na to, co robią, potrzebują bardzo dokładnych wyników, które mogą wynikać tylko z konsekwentnego szkolenia z wykorzystaniem wysokiej jakości danych szkoleniowych dla projektów geoprzestrzennych.
W tym miejscu wkraczamy z naszą wiedzą ekspercką i siecią danych.
Zdjęcia satelitarne odgrywają kluczową rolę w pozyskiwaniu wysokiej jakości i precyzyjnych danych geoprzestrzennych do projektów AI. Nasza nienaganna sieć i hermetyczny sposób działania zapewniają, że otrzymujesz najdokładniejsze, najodpowiedniejsze i zaktualizowane dane treningowe do celów treningowych, aby dokładnie trenować model AI.
Dane geoprzestrzenne składają się z kilku regularnych, nieregularnych i nieprawidłowych obrazów i kształtów. Adnotowanie każdego elementu w zbiorach danych wymaga skrupulatnej dbałości o szczegóły i jakość godzin pracy. Nasi specjaliści ds. MŚP i danych dokładają wszelkich starań, aby każdy piksel lub bajt danych był prawidłowo opatrzony adnotacjami.
Adnotatory kreślą punkty na każdym końcu lub krawędzi obiektu, niezależnie od kształtu lub rozmiaru obrazu/wideo. W logistyce Geo.AI wypełnia lukę i gromadzi dokładne informacje o lokalizacji, które usprawniają dostawę.
Wykrywaj instancje statycznych lub ruchomych obiektów w ramce (obrazu lub wideo), aby wykrywać i śledzić obiekty. Firmy udostępniające przejazdy za pośrednictwem Geo AI mogą obliczyć gęstość samochodów i ich dostępność na określonym obszarze.
Punkty są umieszczane na określonych częściach obrazu przez ekspertów adnotatorów, aby pomóc zlokalizować, rozróżnić lub zidentyfikować obiekty i wyświetlić obraz w całości
Obrazy są precyzyjnie łączone/segmentowane na różne komponenty, a następnie oznaczane etykietami w celu wykrycia obiektów w danej ramce.
Uzyskaj informacje w obrębie badanego regionu. Informacje, które można wydobyć, to geolokalizacja, wahania sezonowe i czasowe itp.
Klasyfikuj obiekty na obrazie na podstawie niestandardowych taksonomii, w tym gruntów, dróg, pojazdów, nieruchomości mieszkalnych itp.
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
Zarządzana siła robocza zapewniająca pełną kontrolę, niezawodność i produktywność
Potężna platforma obsługująca różne typy adnotacji
Minimalna dokładność 95% zapewniona dla najwyższej jakości
Globalne projekty w ponad 60 krajach
Umowy SLA klasy korporacyjnej
Najlepsze w swojej klasie zestawy rzeczywistych danych dotyczących jazdy
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
