Mycket exakt AI-träningsdata för autonoma fordon som är felfria, människomärkta och kostnadseffektiva
Bilar och bilar i allmänhet spelar en avgörande roll i vårt dagliga liv och de flesta skulle inte förneka det faktum att förarlösa bilar är framtiden som kommer att revolutionera hur vi pendlar.
Enligt Goldman Sachs är de närmaste tio åren avgörande för bilindustrin eftersom den kommer att genomgå en stor omvandling: själva bilarna, företagen som bygger dem och kunderna - alla kommer att se betydligt annorlunda ut än vad det var tidigare.
Bransch:
Med $4.5 miljarder dollar i investeringar under 2019-AV-enheter har potential att revolutionera bilindustrin, förbättra säkerheten, minska trängsel, energiförbrukning och föroreningar.
Bransch:
Enligt en färsk rapport från IHS Markit förväntas ungefär 33 miljoner Elbilar kommer att finnas på vägarna år 2040, vilket bidrar till 26% av nybilsförsäljningen.
Enligt en nyligen genomförd rapport från Allied Market Research förväntas den globala marknaden för autonoma fordon uppgå till 556.67 miljarder dollar år 2026 och registrera en CAGR på 39.47% från 2019 till 2026.
Bemyndigande av framväxande teknologier för att åka på nästa våg av uppkopplade fordon. Shaip är en ledande AI-dataplattform som tillhandahåller högkvalitativ datainsamling och anteckningar som driver ML- och AI-applikationer inom fordonsindustrin.
Vi erbjuder stora volymer bilddatauppsättningar (person, fordon, trafikskyltar, körfält) för att utbilda autonoma fordon i en mängd olika scenarier och situationer. Våra experter kan samla in relevanta bilddatauppsättningar enligt dina projektkrav.
Samla in användbara träningsvideodatamängder som fordonsrörelser, trafiksignaler, fotgängare etc. för att träna ML-modeller för autonoma fordon. Varje dataset är skräddarsytt specifikt för att möta ditt specifika användningsfall.
Vi har ett av de mest avancerade bild-/videoanteckningsverktygen i
marknad som gör bildmärkning exakt och superfunktionell för
komplexa användningsfall som autonom körning där kvalitet är av yttersta vikt. Bilder och videor kategoriseras ruta för ruta i objekt som fotgängare, fordon, vägar, lyktstolpar, trafikskyltar etc. för att bygga upp träningsdata av hög kvalitet.
Vi hjälper dig med olika märkningstekniker efter att du noggrant studerat ditt bilprojekt. Vi har en dedikerad arbetskraft som är utbildad för sådana komplexa kommentarer, QA-team som säkerställer 95% + märkningsnoggrannhetsnivåer och verktyg för att automatisera kvalitetskontroller. Beroende på ditt maskininlärningsprojekt skulle vi arbeta med en eller en kombination av dessa tekniker för bildanmärkning:
Vi kan märka bilder eller videor med 360-graders synlighet, tagna med högupplösta kameror, för att bygga högkvalitativa datauppsättningar som driver autonoma fordonsalgoritmer.
Våra experter använder rutanoteringstekniken för att kartlägga objekt i en viss bild / video för att bygga datamängder och därmed göra det möjligt för ML-modeller att identifiera och lokalisera objekt.
I denna teknik plottar annotatorer punkter på objekt (som Edge of Road, Broken Lane, End of Lane) exakta kanter som ska antecknas, oavsett form
I den här tekniken antecknas varje pixel i en bild / video med information och delas in i olika segment som du behöver din cv-algoritm för att känna igen
Auto-upptäcka förekomster av semantiska objekt i en viss klass i digitala bilder och videor, användningsfall kan inkludera ansiktsavkänning och detektering av fotgängare.
Bilder av förarens ansikte med biluppsättning i olika poser och varianter som täcker unika deltagare från flera etniciteter
Bilder på registreringsskyltar för fordon från olika vinklar
Kommenterade bilder (tillsammans med metadata) av olika bilinteriörer från flera märken
Bilder av utomhusmiljöer på gatunivå i tätorter eller på motorvägar med tät trafik
Bygg ett mycket exakt förarövervakningssystem genom att kommentera landmärken i ansiktet som ögon, huvud, mun etc. med noggrannhet och relevant metadata för blinkning och uppskattning av blickar.
Kommentera fotgängare i olika bilder med 2D-avgränsningsrutor för att bygga träningsdata av hög kvalitet för spårning av fotgängare
Semantisk segmentering av bilder / videor bild för bild som innehåller föremål som fotgängare, fordon - (bilar, cyklar, bussar), vägar, lyktstolpar för att bygga högkvalitativa träningsdata för AI-baserade autonoma fordonssystem.
Kommentera timmar med bilder/videorutor av stads- och gatumiljöer, inklusive bilar, fotgängare, lyktstolpar, etc. för att underlätta objektdetektering för att bygga högkvalitativ träningsdata för att utveckla CV-modeller för autonoma fordon.
Minska trafikolyckor orsakade av förare som somnar genom att samla in viktig förarinformation från landmärken i ansiktet som dåsighet, ögonblick, distraktion, känslor och mer. Dessa bilder i kabinen är korrekt kommenterade och används för att träna ML-modeller.
Förbättra röstigenkänningen i bilens eller bilens röstassistent genom att göra det möjligt för förare att ringa telefonsamtal, styra musik, lägga beställningar, boka tjänster, boka möten med mera. Vi erbjuder folkliga datauppsättningar på 50+ språk för att träna din bilröstassistent.
Dedikerade och utbildade team:
Högsta processeffektivitet säkerställs med:
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
Hanterad personal för fullständig kontroll, tillförlitlighet och produktivitet
En kraftfull plattform som stöder olika typer av kommentarer
Minsta 95% noggrannhet garanteras för överlägsen kvalitet
Globala projekt i över 60 länder
SLA: er av företagsklass
Klassens bästa datauppsättningar i verkliga livet
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
