- Hvad vi gør
-
-
-
Specialiseret
-
-
-
- Off-the-shelf Data
-
- Solutions
- perron
- Om os
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Biler og biler generelt spiller en afgørende rolle i vores daglige liv, og de fleste mennesker vil ikke benægte det faktum, at førerløse biler er den fremtid, der er sat til at revolutionere, hvordan vi pendler.
Ifølge Goldman Sachs er de næste 10 år afgørende for bilindustrien, da den vil gennemgå en større transformation: bilerne selv, de virksomheder, der bygger dem, og kunderne - alle vil se markant anderledes ud, end det var før.
Branche:
I henhold til en nylig rapport fra IHS Markit forventes det, at omkring 33 millioner AV'er vil ramme vejen inden 2040 og bidrage til 26 procent af salget af nye biler.
Ifølge en nylig rapport fra Allied Market Research forventes det globale autonome køretøjsmarked at nå 556.67 milliarder dollars i 2026 og registrere en CAGR på 39.47% fra 2019 til 2026.
Giver nye teknologier mulighed for at køre på den næste bølge af tilsluttede køretøjer. Shaip er en førende AI-dataplatform, der leverer dataindsamling og annotering af høj kvalitet, der driver ML- og AI-applikationer på tværs af bilindustrien.
Vi tilbyder store mængder billeddatasæt (person, køretøj, trafikskilte, vejbaner) til at uddanne autonome køretøjer i en række scenarier og situationer. Vores eksperter kan indsamle relevante billeddatasæt efter dine projektkrav.
Saml handlingsbare træningsvideo-datasæt som køretøjsbevægelse, trafiksignaler, fodgængere osv. For at træne autonome køretøjer ML-modeller. Hvert datasæt er skræddersyet specifikt til at imødekomme din specifikke brugssag.
Vi har et af de mest avancerede billed-/videoannoteringsværktøjer i
marked, der gør billedmærkning præcis og superfunktionel til
komplekse use cases såsom autonom kørsel, hvor kvalitet er af største vigtighed. Billeder og videoer kategoriseres billede for billede i objekter såsom fodgængere, køretøjer, veje, lygtepæle, trafikskilte osv. for at opbygge træningsdata af høj kvalitet.
Vi hjælper dig med forskellige mærkningsteknikker efter nøje at have studeret dit bilprojektomfang. Vi har en dedikeret arbejdsstyrke, der er uddannet til sådan en kompleks kommentar, QA-teams, der sikrer 95% + mærkeringsnøjagtighedsniveauer, og værktøjer til at automatisere kvalitetskontrol. Afhængigt af dit maskinindlæringsprojekt vil vi arbejde på en eller en kombination af disse billedkommenteringsteknikker:
Vi kan mærke billeder eller videoer med 360-graders synlighed, optaget af højopløsningskameraer, for at bygge højkvalitets, jordsandhedsdatasæt, der driver autonome køretøjers algoritme.
Vores eksperter bruger box-annotationsteknikken til at kortlægge objekter i et givet billede / video til at oprette datasæt og derved gøre det muligt for ML-modeller at identificere og lokalisere objekter.
I denne teknik tegner kommentatorer punkter på objektets (som Edge of Road, Broken Lane, End of Lane) nøjagtige kanter, der skal kommenteres, uanset deres form
I denne teknik er hver pixel i et billede / video kommenteret med information og adskilt i forskellige segmenter, du har brug for din cv-algoritme til at genkende
Auto-detekter forekomster af semantiske objekter af en bestemt klasse i digitale billeder og videoer. Brugssager kan omfatte ansigtsgenkendelse og detektering af fodgængere.
Byg et meget nøjagtigt førerovervågningssystem ved at annotere ansigts-vartegn såsom øjne, hoved, mund osv. med nøjagtighed og relevante metadata til blinkdetektion og estimering af blik.
Kommenter fodgængere i forskellige billeder med 2D-afgrænsningsbokse for at oprette træningsdata af høj kvalitet til sporing af fodgængere
Semantisk segmentering af billeder / videoer ramme for ramme, der inkluderer genstande som fodgængere, køretøjer - (biler, cykler, busser), veje, lygtepæle til opbygning af træningsdata af høj kvalitet til AI-baserede autonome køretøjssystemer.
Kommenter timer af billeder/videorammer af by- og gademiljøer, inklusive biler, fodgængere, lygtepæle osv. for at lette genstandsgenkendelse for at opbygge træningsdata af høj kvalitet til udvikling af CV-modeller til autonome køretøjer.
Reducer trafikulykker forårsaget af chauffører, der falder i søvn, ved at indsamle vigtige informationer om føreren fra vartegn i ansigtet, såsom døsighed, øjenblik, distraktion, følelser og mere. Disse billeder i kabinen er nøjagtigt kommenterede og bruges til træning af ML-modeller.
Forbedre stemmegenkendelse i bilens eller bilens stemmeassistent ved at gøre det muligt for chauffører at foretage telefonopkald, styre musik, afgive ordrer, booke tjenester, planlægge aftaler og mere. Vi tilbyder sproglige datasæt på mere end 50 sprog for at træne din bilstemmeassistent.
Administreret arbejdsstyrke til komplet kontrol, pålidelighed og produktivitet
En kraftfuld platform, der understøtter forskellige typer kommentarer
Minimum 95% nøjagtighed sikres for overlegen kvalitet
Globale projekter i mere end 60 lande
SLA'er af virksomhedskvalitet
Klassens bedste datasæt i det virkelige liv
Billeder af førerens ansigt med bilopsætning i forskellige positurer og variationer, der dækker unikke deltagere fra flere etniciteter
Billeder af køretøjsnummerplader fra forskellige vinkler
Annoterede billeder (sammen med metadata) af forskellige bilinteriører fra flere mærker
Billeder af udendørs miljøer på gadeniveau i byområder eller på motorveje med hyppig trafik
Dedikerede og uddannede hold:
Højeste proceseffektivitet sikres med:
Den patenterede platform giver fordele:
Leder du efter en GRATIS konsultation? Lad os forbinde!