Computer vision tjenester og løsninger
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
Fremhævede klienter
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Få mening i den visuelle verden for at træne computervisionsapplikationer
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:
- Forstå automatisk, hvad objekterne i billedet er, og hvor de er placeret.
- Kategoriser disse objekter og forstå forholdet mellem dem.
– Forstå scenens kontekst.
- Objektklassificering: Hvilken bred kategori af objekter er der?
- Objektidentifikation: Hvilken type af et givet objekt er der?
- Objektbekræftelse: Hvilket er objektet på fotografiet?
- Objektregistrering: Hvor er genstandene på fotografiet?
- Objektdetektion af vartegn: Hvad er nøglepunkterne for objektet på fotografiet?
- Objektsegmentering: Hvilke pixels hører til objektet i billedet?
- Objektgenkendelse: Hvilke objekter er der på dette fotografi, og hvor er de?
Dataindsamlingstjenester
Uddannelse af ML-modeller til at fortolke og forstå den visuelle verden kræver store mængder nøjagtigt mærkede billed- og videodata.
- Kildedata / videodata fra over 60+ geografiske områder
- 2M + billeder i flere medicinske specialiteter som radiologi osv.
- 60k + mad- og dokumentbilleder, der dækker 50+ variationer med hensyn til indstilling, belysning, indendørs v / s udendørs, afstand fra kameraet.
Datanotationstjenester
Fra afgrænsningsbokse, semantisk segmentering, polygoner, polylines til keypoint-kommentar kan vi hjælpe dig med enhver billed- / video-annoteringsteknik.
- En fuldt administreret, end-to-end-datanoteringstjeneste med software og arbejdsstyrke inkluderet, hvilket forenkler brugeroplevelsen.
- En erfaren arbejdsstyrke bestående af mere end 30,000 samarbejdspartnere hjælper med at mærke billeder og videoer til CV-brugssager, dvs. objektdetektering, billedsegmentering, klassificering osv.
Administreret arbejdsstyrke
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.
AI Computer Vision Ekspertise
Image / Video Collection & Annotation Capabilities
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.
Billedsamling
Video Collection
Afgrænsningskasser
3D Cuboids
Semantisk segmentering
Kommentar til polygon
Vartegn-kommentar
Linjesegmentering
Billedtranskription
Video Transcription
Billedklassificering
Billedsegmentering
Kommentar om billedtastatur
Videoklassificering
Videosegmentering
Computer Vision Datasæt
Bilfører i fokus Billeddatasæt
450 billeder af føreransigter med bilopsætning i forskellige positurer og variationer, der dækker 20,000 unikke deltagere fra 10+ etniciteter
- Brug Case: ADAS-model i bilen
- Format: Billeder
- Volumen: 455,000 +
- Kommentar: Ingen
Landmark billeddatasæt
Mere end 80 billeder af vartegn fra over 40 lande, indsamlet baseret på brugerdefinerede krav.
- Brug Case: Landmark Detection
- Format: Billeder
- Volumen: 80,000 +
- Kommentar: Ingen
Dronebaseret videodatasæt
84.5k dronevideoer af områder som universitets-/skolecampus, fabriksplads, legeplads, gade, grøntsagsmarked med GPS-detaljer.
- Brug Case: Spor af fodgængere
- Format: Videoer
- Volumen: 84,500 +
- Kommentar: Ja
Mad billeddatasæt
55 billeder i 50+ variationer (wrt madtype, belysning, indendørs vs udendørs, baggrund, kameraafstand osv.) med kommenterede billeder
- Brug Case: Fødevaregenkendelse
- Format: Billeder
- Volumen: 55,000 +
- Kommentar: Ja
Brug cases
Sundhedspleje AI
Træn ML-modeller til at opdage kræftflekker i hudbilleder eller finde symptomer ved MR-scanninger eller patientens røntgen.
ansigtsgenkendelse
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.
Geospatiale applikationer
Annotering af satellitbilleder og UAV -fotografering for at forberede datasæt til geoprocessering og annotere 3D -punktsky for Geo.AI.
Augmented Reality
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.
Selvkørende biler
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.
Detail / e-handel
Med edb -vision i detailhandelen kan applikationerne tilbyde personlige anbefalinger baseret på kunders købsmønstre og fremskynde forretningsdriften som hyldehåndtering, betalinger osv.
Hvorfor Shaip?
Konkurrencedygtige Priser
Som eksperter i uddannelse og styring af teams sikrer vi, at projekter leveres inden for det definerede budget.
Cross-Industry kapacitet
Holdet analyserer data fra flere kilder og er i stand til at producere AI-træningsdata effektivt og i mængder på tværs af alle brancher.
Bliv foran konkurrencen
Det brede spektrum af billeddata giver AI rigelige mængder information, der er nødvendig for at træne hurtigere.
Ekspert arbejdsstyrke
Vores pulje af eksperter, der er dygtige inden for billed- / videoteknologi og -mærkning, kan skaffe nøjagtige og effektivt kommenterede datasæt.
Fokus på vækst
Vores team hjælper dig med at forberede billed- / videodata til træning af AI-motorer, hvilket sparer værdifuld tid og ressourcer.
Skalerbarhed
Vores team af samarbejdspartnere kan rumme ekstra volumen, samtidig med at kvaliteten af dataoutput opretholdes.
Anbefalede ressourcer
Købervejledning
Billedanmærkning og mærkning til computervision
Computersyn handler om at give mening om den visuelle verden til at træne computersynsapplikationer. Dens succes koger helt ned til det, vi kalder billednotering - den grundlæggende proces bag teknologien, der får maskiner til at træffe intelligente beslutninger, og det er netop det, vi skal diskutere og udforske.
Løsninger
AI -træningsdata til ansigtsgenkendelse
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.
Blog
Hvad er AI-billedgenkendelse, og hvordan fungerer det?
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.
Vores evne
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandle
Højeste proceseffektivitet sikres med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Et dedikeret team med 6 Sigma-sorte bælter - Nøgleprocessejere og overholdelse af kvalitet
- Løbende forbedring og feedback
perron
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Har du et computervisionsprojekt i tankerne? Lad os forbinde
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
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.