Autonomiczne pojazdy

Zasilanie pojazdów autonomicznych wysokiej jakości danymi treningowymi

Bardzo dokładne dane treningowe AI dla autonomicznych pojazdów, które są wolne od błędów, oznakowane przez człowieka i opłacalne

Motoryzacja AI

Wyróżnieni klienci

Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.

Amazonka
Google
Microsoft
Dzianina

Istnieje rosnące zapotrzebowanie na zestawy danych motoryzacyjnych do trenowania modeli uczenia maszynowego, a sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę, przetwarzając ogromne ilości danych, które są poza naszą kontrolą.

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:

Wraz z $4.5 miliardy dolarów inwestycji w 2019 AV mogą zrewolucjonizować przemysł motoryzacyjny, poprawić bezpieczeństwo, zmniejszyć zatory, zużycie energii i zanieczyszczenie.

Przemysł:

Zgodnie z niedawnym raportem IHS Markit, prognozuje się, że do 33 r. na drogi trafi około 2040 mln AV, przyczyniając się do 26 procent 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.

Zdrowa ilość wiedzy motoryzacyjnej

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.

Usługi gromadzenia danych

Gromadzenie danych obrazu motoryzacyjnego

Zbieranie danych obrazu dla 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.

Gromadzenie danych wideo z branży motoryzacyjnej

Zbieranie danych wideo dla branży motoryzacyjnej

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.

Usługi adnotacji danych

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.

Usługi adnotacji danych motoryzacyjnych

Techniki adnotacji danych dla samochodów autonomicznych

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:

Poradzić sobie

PROWADZIĆ

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.

Pudełka ograniczające

PUDEŁKA OGRANICZAJĄCE

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.

Adnotacja wielokąta

ADNOTACJA WIELOKĄTA

W tej technice adnotatorzy kreślą punkty na dokładnych krawędziach obiektu (takich jak Krawędź drogi, Przerwany pas, Koniec pasa) do opisania, niezależnie od ich kształtu

Segmentacja semantyczna

SEGMENTACJA SEMANTYCZNA

W tej technice każdy piksel w obrazie/filmie jest opatrzony adnotacjami i podzielony na różne segmenty, których rozpoznanie wymaga algorytmu CV

Śledzenie obiektów

ŚLEDZENIE OBIEKTÓW

Automatyczne wykrywanie wystąpień obiektów semantycznych określonej klasy w cyfrowych obrazach i filmach. Przypadki użycia mogą obejmować wykrywanie twarzy i wykrywanie pieszych.

Przypadków użycia

Monitorowanie kierowców

System monitorowania sterownika

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.

Śledzenie pieszych

System śledzenia pieszych

Opisz pieszych na różnych obrazach za pomocą ramek granicznych 2D, aby uzyskać wysokiej jakości dane treningowe do śledzenia pieszych

Zautomatyzowane wspomaganie kierowcy

Zautomatyzowany system wspomagania kierowcy

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.

Wykrywanie obiektów

Wykrywanie obiektów

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.

Senność/wykrywanie zmęczenia kierowcy

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.

Samochodowy asystent głosowy

Asystent głosowy w kabinie

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.

Dlaczego Shaip?

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

Autonomiczne zbiory danych jazdy

Zestaw danych obrazu wnętrza samochodu

Zdjęcia z adnotacjami (wraz z metadanymi) różnych wnętrz samochodów różnych marek

Zbiór danych obrazu wnętrza samochodu z segmentacją

  • Przypadek użycia: Rozpoznawanie obrazu wnętrza samochodu
  • Format: Obrazy
  • Adnotacja: Segmentacja

Zbiór danych obrazu zewnętrznego

Obrazy otoczenia zewnętrznego na poziomie ulicy w obszarach miejskich lub na autostradach o częstym natężeniu ruchu

Zbiór danych obrazu zewnętrznego z adnotacją

  • Przypadek użycia: Rozwiązanie do anonimizacji obrazu
  • Format: Obrazy
  • Adnotacja: Tak

Kierowca samochodu w centrum uwagi Zbiór danych obrazu

Obrazy twarzy kierowcy z ustawieniem samochodu w różnych pozach i wariantach obejmujących unikalnych uczestników z różnych grup etnicznych

Kierowca samochodu w zestawie danych obrazu ostrości

  • Przypadek użycia: Samochodowy model ADAS
  • Format: Obrazy
  • Adnotacja: Nie

Zestaw danych tablic rejestracyjnych pojazdu

Obrazy tablic rejestracyjnych pojazdów pod różnymi kątami

Zbiór danych o tablicach rejestracyjnych pojazdów

  • Przypadek użycia: Wykrywanie obiektów
  • Format: Obrazy
  • Adnotacja: Nie

Nasze możliwości

Ludzie

Ludzie

Dedykowane i przeszkolone zespoły:

  • Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
  • Uznany Zespół Zarządzania Projektami
  • Doświadczony zespół rozwoju produktu
  • Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów

Przetwarzanie

Przetwarzanie

Najwyższą wydajność procesu zapewniają:

  • Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
  • Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
  • Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego

Platforma

Platforma

Opatentowana platforma oferuje korzyści:

  • Kompleksowa platforma internetowa
  • Nienaganna jakość
  • Szybsze TAT
  • Bezproblemowa dostawa

Szukasz BEZPŁATNEJ konsultacji? Połączmy się!