- Hvad vi gør
-
-
-
Specialiseret
-
-
-
- Off-the-shelf Data
-
- Solutions
- perron
- Om os
Få førsteklasses support fra eksperter i verdensklasse til at implementere computervision på den rigtige måde ved at udtrække data i realtid fra videoer og billeder for at fremskynde din ML-rejse
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Computersyn er et område med kunstig intelligens teknologier, der træner maskiner til at se, forstå og fortolke den visuelle verden, som mennesker gør. Det hjælper med at udvikle maskinlæringsmodellerne til nøjagtigt at forstå, identificere og klassificere objekter i et billede eller en video - i en meget større skala og hastighed.
Den seneste udvikling inden for Computer Vision-teknologier har overvundet nogle af de begrænsninger, som mennesker står over for ved nøjagtigt at detektere og mærke objekter fra de enorme mængder data, der i dag genereres fra forskellige systemer. Computeren løser effektivt disse 3 opgaver:
Uddannelse af ML-modeller til at fortolke og forstå den visuelle verden kræver store mængder nøjagtigt mærkede billed- og videodata.
Fra afgrænsningsbokse, semantisk segmentering, polygoner, polylines til keypoint-kommentar kan vi hjælpe dig med enhver billed- / video-annoteringsteknik.
Vi tilbyder også en dygtig ressource, der bliver en forlængelse af dit team for at støtte dig med dine dataannotationsopgaver, gennem værktøjer, du foretrækker, samtidig med at du beholder den ønskede konsistens og kvalitet. Vores dygtige og erfarne arbejdsstyrke anvender de bedste fremgangsmåder, der er lært ved at mærke millioner af billeder og videoer til at levere datamærkning i verdensklasse til computer vision-løsninger.
Fra billed- / videoindsamling til annotationsgenkendelsesgenstand og sporing til semantisk segmentering og 3D-punktskykommentarer, giver vi en større forståelse af den visuelle verden med detaljerede, nøjagtigt mærkede billeder og videoer for at forbedre ydeevnen for dine computervisionmodeller.
450 billeder af føreransigter med bilopsætning i forskellige positurer og variationer, der dækker 20,000 unikke deltagere fra 10+ etniciteter
Mere end 80 billeder af vartegn fra over 40 lande, indsamlet baseret på brugerdefinerede krav.
84.5k dronevideoer af områder som universitets-/skolecampus, fabriksplads, legeplads, gade, grøntsagsmarked med GPS-detaljer.
55 billeder i 50+ variationer (wrt madtype, belysning, indendørs vs udendørs, baggrund, kameraafstand osv.) med kommenterede billeder
Træn ML-modeller til at opdage kræftflekker i hudbilleder eller finde symptomer ved MR-scanninger eller patientens røntgen.
Træn ML-modeller til at identificere billeder af mennesker baseret på ansigtsegenskaber og sammenligne dem med en database med ansigtsprofiler for at opdage og mærke mennesker.
Annotering af satellitbilleder og UAV -fotografering for at forberede datasæt til geoprocessering og annotere 3D -punktsky for Geo.AI.
Placer virtuelle objekter i den virkelige verden med AR-headset. Det kan registrere plane overflader som vægge, bordplader og gulve - en meget kritisk del i etablering af dybde og dimensioner og placering af virtuelle objekter i den fysiske verden.
Flere kameraer optager videoer fra en anden vinkel for at identificere grænserne for trafiksignaler, veje, biler, genstande og fodgængere i nærheden for at træne selvkørende biler til automatisk at styre køretøjet og undgå at ramme forhindringer, mens de kører passageren sikkert.
Med edb -vision i detailhandelen kan applikationerne tilbyde personlige anbefalinger baseret på kunders købsmønstre og fremskynde forretningsdriften som hyldehåndtering, betalinger osv.
Som eksperter i uddannelse og styring af teams sikrer vi, at projekter leveres inden for det definerede budget.
Holdet analyserer data fra flere kilder og er i stand til at producere AI-træningsdata effektivt og i mængder på tværs af alle brancher.
Det brede spektrum af billeddata giver AI rigelige mængder information, der er nødvendig for at træne hurtigere.
Vores pulje af eksperter, der er dygtige inden for billed- / videoteknologi og -mærkning, kan skaffe nøjagtige og effektivt kommenterede datasæt.
Vores team hjælper dig med at forberede billed- / videodata til træning af AI-motorer, hvilket sparer værdifuld tid og ressourcer.
Vores team af samarbejdspartnere kan rumme ekstra volumen, samtidig med at kvaliteten af dataoutput opretholdes.
I dag er vi ved begyndelsen af næste generations mekanisme, hvor vores ansigter er vores adgangskoder. Gennem genkendelsen af unikke ansigtstræk kan maskiner registrere, om personen, der forsøger at få adgang til en enhed, er autoriseret, matche CCTV-optagelser med faktiske billeder for at spore forbrydere og misligholdere, reducere kriminalitet i detailbutikker og mere.
Mennesker har den medfødte evne til at skelne og præcist identificere genstande, mennesker, dyr og steder fra fotografier. Dog har computere ikke mulighed for at klassificere billeder. Alligevel kan de trænes til at fortolke visuel information ved hjælp af computersynsapplikationer og billedgenkendelsesteknologi.
Dedikerede og uddannede hold:
Højeste proceseffektivitet sikres med:
Den patenterede platform giver fordele:
Har du et computervisionsprojekt i tankerne? Lad os forbinde
Computer Vision er en gren af AI, der træner maskiner til at fortolke, analysere og forstå visuelle data, såsom billeder og videoer, på samme måde som mennesker ser og bearbejder verden.
Det fungerer ved hjælp af maskinlæring (ML) og deep learning-modeller til at klassificere, detektere og genkende objekter i billeder/videoer. Modeller trænes med annoterede datasæt for at identificere objekter, landemærker og mønstre med præcision.
Computer Vision bruges i selvkørende biler til forhindringsdetektering, i sundhedsvæsenet til analyse af medicinske billeder, i detailhandlen til personlige anbefalinger, ansigtsgenkendelse, geospatial kortlægning og augmented reality til placering af virtuelle objekter i den fysiske verden.
Ja, Shaip tilpasser datasæt baseret på dine krav, herunder specifikke geografiske områder, demografiske oplysninger, objekter og annotationsstile.
Annotationsteknikker omfatter afgrænsningsbokse, polygoner, semantisk segmentering, 3D-kuber, nøglepunkter og linjeannotationer, afhængigt af projektets krav.
Shaip beskæftiger et team på over 30,000 dygtige annotatorer og en 6 Sigma-proces for at sikre nøjagtige datasæt af høj kvalitet med strenge kvalitetskontroller.
Ja, Shaips tjenester er designet til at skalere projekter af enhver størrelse, samtidig med at der opretholdes ensartethed og kvalitet.
Alle data er anonymiserede og overholder globale standarder som GDPR og HIPAA, hvilket sikrer sikker og etisk håndtering af følsomme oplysninger.
Prisen afhænger af faktorer som datatype, volumen, tilpasning og leveringstider. Kontakt os for et personligt tilbud.
Shaip tilbyder brugerdefinerede datasæt af høj kvalitet, konkurrencedygtige priser, ekspertannotatorer og skalerbare løsninger, hvilket gør det til en betroet partner til Computer Vision-projekter.
Leveringstider afhænger af projektets størrelse og kompleksitet, men er ofte designet til at overholde aftalte deadlines uden at gå på kompromis med kvaliteten.