Bardzo dokładne dane treningowe AI dla autonomicznych pojazdów, które są wolne od błędów, oznakowane przez człowieka i opłacalne
Ogólnie rzecz biorąc, samochody i samochody odgrywają kluczową rolę w naszym codziennym życiu i większość ludzi nie zaprzeczy, że samochody bez kierowcy to przyszłość, która zrewolucjonizuje sposób, w jaki dojeżdżamy do pracy.
Według Goldman Sachs najbliższe 10 lat jest kluczowe dla branży motoryzacyjnej, ponieważ przejdzie ona poważną transformację: same samochody, firmy je budujące i klienci – wszystko będzie wyglądało znacząco inaczej niż wcześniej.
Przemysł:
Niezależnie od tego, czy potrzebujesz kompletnej linii, czy pojedynczego urządzenia, $4.5 miliardy dolarów inwestycji w 2019 AV mogą zrewolucjonizować przemysł motoryzacyjny, poprawić bezpieczeństwo, zmniejszyć zatory, zużycie energii i zanieczyszczenie.
Przemysł:
Według najnowszego raportu IHS Markit prognozuje się, że ok. 33 milionów Pojazdy autonomiczne pojawią się na drogach do 2040 r., przyczyniając się do 26% sprzedaży nowych samochodów.
Według niedawnego raportu Allied Market Research, globalny rynek pojazdów autonomicznych ma osiągnąć 556.67 miliardów dolarów do 2026 roku, rejestrując CAGR na poziomie 39.47% w latach 2019-2026.
Umożliwiamy pojawiającym się technologiom dojazd do kolejnej fali pojazdów połączonych. Shaip to wiodąca platforma danych AI, zapewniająca wysokiej jakości gromadzenie danych i adnotacje, które zasilają aplikacje ML i AI w branży motoryzacyjnej.
Oferujemy duże ilości zbiorów danych obrazu (osoba, pojazd, znaki drogowe, pasy drogowe) do szkolenia pojazdów autonomicznych w różnych scenariuszach i sytuacjach. Nasi eksperci mogą zbierać odpowiednie zestawy danych obrazu zgodnie z wymaganiami projektu.
Zbieraj przydatne zestawy danych szkoleniowych wideo, takie jak ruch pojazdów, sygnalizacja drogowa, piesi itp., aby trenować modele pojazdów autonomicznych ML. Każdy zestaw danych jest dostosowany do konkretnego przypadku użycia.
Mamy jedno z najbardziej zaawansowanych narzędzi do adnotacji obrazów/wideo w
rynek, który sprawia, że etykietowanie obrazów jest precyzyjne i super funkcjonalne dla
złożone przypadki użycia, takie jak jazda autonomiczna, w których jakość ma ogromne znaczenie. Obrazy i filmy są klasyfikowane klatka po klatce na obiekty, takie jak piesi, pojazdy, drogi, słupy oświetleniowe, znaki drogowe itp., aby tworzyć wysokiej jakości dane treningowe.
Po dokładnym przestudiowaniu zakresu projektu motoryzacyjnego pomożemy Ci z różnymi technikami etykietowania. Dysponujemy oddanymi pracownikami przeszkolonymi w zakresie tak złożonych adnotacji, zespołami ds. kontroli jakości, które zapewniają ponad 95% poziom dokładności tagowania, oraz narzędziami do automatyzacji kontroli jakości. W zależności od projektu uczenia maszynowego pracowalibyśmy nad jedną lub kombinacją tych technik adnotacji obrazu:
Możemy oznaczać obrazy lub filmy z 360-stopniową widocznością, przechwycone przez kamery o wysokiej rozdzielczości, aby tworzyć wysokiej jakości zbiory danych naziemnych, które zasilają algorytm autonomicznych pojazdów.
Nasi eksperci wykorzystują technikę adnotacji pudełkowych do mapowania obiektów na danym obrazie/filmie w celu tworzenia zestawów danych, umożliwiając tym samym modelom ML identyfikację i lokalizację obiektów.
W tej technice adnotatorzy kreślą punkty na dokładnych krawędziach obiektu (takich jak Krawędź drogi, Przerwany pas, Koniec pasa) do opisania, niezależnie od ich kształtu
W tej technice każdy piksel w obrazie/filmie jest opatrzony adnotacjami i podzielony na różne segmenty, których rozpoznanie wymaga algorytmu CV
Automatyczne wykrywanie wystąpień obiektów semantycznych określonej klasy w cyfrowych obrazach i filmach. Przypadki użycia mogą obejmować wykrywanie twarzy i wykrywanie pieszych.
Obrazy twarzy kierowcy z ustawieniem samochodu w różnych pozach i wariantach obejmujących unikalnych uczestników z różnych grup etnicznych
Obrazy tablic rejestracyjnych pojazdów pod różnymi kątami
Zdjęcia z adnotacjami (wraz z metadanymi) różnych wnętrz samochodów różnych marek
Obrazy otoczenia zewnętrznego na poziomie ulicy w obszarach miejskich lub na autostradach o częstym natężeniu ruchu
Zbuduj bardzo dokładny system monitorowania kierowców, opatrując punkty orientacyjne twarzy, takie jak oczy, głowa, usta itp., z dokładnością i odpowiednimi metadanymi do wykrywania mrugnięć i szacowania spojrzenia.
Opisz pieszych na różnych obrazach za pomocą ramek granicznych 2D, aby uzyskać wysokiej jakości dane treningowe do śledzenia pieszych
Semantyczna segmentacja obrazów/filmów klatka po klatce, która obejmuje obiekty takie jak piesi, pojazdy – (samochody, rowery, autobusy), drogi, latarnie do budowania wysokiej jakości danych treningowych dla systemów pojazdów autonomicznych opartych na sztucznej inteligencji.
Opisywanie godzin ramek obrazów/filmów w środowiskach miejskich i ulicznych, w tym samochodów, pieszych, słupów oświetleniowych itp., aby ułatwić wykrywanie obiektów i tworzyć wysokiej jakości dane treningowe do opracowywania modeli CV dla pojazdów autonomicznych.
Zmniejsz liczbę wypadków drogowych spowodowanych przez zasypianie kierowców, zbierając ważne informacje o kierowcy na podstawie punktów orientacyjnych na twarzy, takich jak senność, spojrzenie, rozproszenie uwagi, emocje i inne. Te obrazy w kabinie są dokładnie opatrzone adnotacjami i używane do trenowania modeli ML.
Popraw rozpoznawanie głosu w samochodzie lub asystencie głosowym w samochodzie, umożliwiając kierowcom wykonywanie połączeń telefonicznych, sterowanie muzyką, składanie zamówień, rezerwowanie usług, planowanie spotkań i nie tylko. Oferujemy zestawy danych w języku narodowym w ponad 50 językach, aby wyszkolić asystenta głosowego w samochodzie.
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.
