- 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
Intelligente maskiner bør være i stand til at fortolke den visuelle verden kontekstuelt, netop for at forstå og se tingene bedre. Computer Vision er en sådan gren eller rettere teknologisk ekspertise, der sigter mod at udvikle lærings- og træningsmodeller for maskiner for at gøre dem mere modtagelige for billeder og videoer og derved forbedre maskinernes identifikation og dechiffrering.
Computersyn, som en selvstændig teknologi, tager flere aspekter af visuel autonomi i betragtning. Fremgangsmåden ligner at efterligne den menneskelige hjerne og dens opfattelse af visuelle enheder. Modus operandi involverer træningsmodeller til forbedret billedklassificering, objektidentifikation, verifikation og detektion, skelsættende registrering, objektgenkendelse og til sidst objektsegmentering.
Nogle af de fremtrædende eksempler på computersyn inkluderer indbrudsdetekteringssystemer, skærmlæsere, defekteregistreringsopsætninger, metrologi-id'er og selvkørende biler installeret med multi-kamera opsætninger, LiDAR-enheder og andre ressourcer.
Billedannotering er en form for et overvåget læringsværktøj i Computer Vision, der har til formål at træne AI -modeller til bedre at genkende, identificere og forstå visuelle effekter. Også betegnet som datamærkning træner billedkommentarer i store mængder modeller i vid udstrækning, hvilket fremmer deres evner til at drage konklusioner og træffe beslutninger i fremtiden.
Billedannotering i Computer Vision sigter mod at klassificere forskellige billeder via relevante værktøjer til præcist at tilføje handlingsbare metadata til de billedcentrerede datasæt. I enklere termer markerer billedkommentarer en stor mængde billeder via tekst eller andre markører for bedre forståelse fra maskinernes side og derved træne dem bedre i retning af klassificering og detektion.