- Vad erbjuder vi
-
-
-
Specialitet
-
-
-
- Off-the-shelf Data
-
- Lösningar
- plattform
- Företag
Få förstklassigt stöd från experter i världsklass för att implementera datorsyn på rätt sätt genom att extrahera realtidsdata från videor och bilder för att påskynda din ML-resa
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Datorsyn är ett område med artificiell intelligens som tränar maskiner för att se, förstå och tolka den visuella världen, som människor gör. Det hjälper till att utveckla maskininlärningsmodellerna för att exakt förstå, identifiera och klassificera objekt i en bild eller en video - i mycket större skala och hastighet.
Den senaste utvecklingen inom Computer Vision-teknik har övervunnit några av de begränsningar som människor möter när det gäller att noggrant detektera och märka objekt från de enorma mängder data som genereras idag från olika system. Datorn löser effektivt dessa tre uppgifter:
Utbildning av ML-modeller för att tolka och förstå den visuella världen kräver stora volymer av korrekt märkta bild- och videodata.
Från avgränsningsrutor, semantisk segmentering, polygoner, polylinjer till tangentpunktsnotering kan vi hjälpa dig med vilken bild- / videoteknik som helst.
Vi erbjuder också en skicklig resurs som blir en förlängning av ditt team för att stödja dig med dina uppgifter för annotering av data, genom verktyg som du föredrar samtidigt som du behåller önskad konsistens och kvalitet. Vår kunniga och erfarna arbetskraft tillämpar bästa praxis genom att märka miljontals bilder och videor för att leverera datamärkning i världsklass för datorsynlösningar.
Från bild- / videosamling till anteckningsobjektigenkänning och spårning till semantisk segmentering och 3D-punktmolnnoteringar, vi ger en större förståelse för den visuella världen med detaljerade, exakt märkta bilder och videor för att förbättra prestandan hos dina datorsynmodeller.
450 20,000 bilder av föraransikten med bilinställning i olika poser och varianter som täcker 10 XNUMX unika deltagare från XNUMX+ etniciteter
Över 80 40 bilder av landmärken från över XNUMX länder, insamlade baserat på anpassade krav.
84.5 XNUMX drönarvideor av områden som college-/skolcampus, fabriksplats, lekplats, gata, grönsaksmarknad med GPS-detaljer.
55 50 bilder i XNUMX+ varianter (wrt mattyp, belysning, inomhus vs utomhus, bakgrund, kameraavstånd etc.) med kommenterade bilder
Träna ML-modeller för att upptäcka cancermull i hudbilder eller hitta symtom i MR-skanningar eller patientens röntgen.
Träna ML-modeller för att identifiera bilder av människor baserat på ansiktsdrag och jämföra dem med en databas med ansiktsprofiler för att upptäcka och märka människor.
Annotering av satellitbilder och UAV -fotografering för att förbereda datamängder för geoprocessering och kommentera 3D -punktmoln för Geo.AI.
Med AR-headset placerar du virtuella objekt i den verkliga världen. Det kan upptäcka plana ytor som väggar, bordsskivor och golv - en mycket viktig del i att skapa djup och dimensioner och placera virtuella föremål i den fysiska världen.
Flera kameror spelar in videor från en annan vinkel för att identifiera gränserna för trafiksignaler, vägar, bilar, föremål och fotgängare i närheten för att träna självkörande bilar för att automatiskt styra fordonet och undvika att träffa hinder när du kör passageraren säkert.
Med datorsyn i detaljhandeln kan applikationerna erbjuda personliga rekommendationer baserade på kunder som köper mönster och påskyndar affärsverksamheten som hyllhantering, betalningar etc.
Som experter på utbildning och ledning av team ser vi till att projekt levereras inom den fastställda budgeten.
Teamet analyserar data från flera källor och kan producera AI-träningsdata effektivt och i volymer i alla branscher.
Det breda spektrumet av bilddata ger AI stora mängder information som behövs för att träna snabbare.
Vår pool av experter som är skickliga i bild- / videoannotering och märkning kan skaffa korrekta och effektivt kommenterade datamängder.
Vårt team hjälper dig att förbereda bild- / videodata för utbildning av AI-motorer, vilket sparar värdefull tid och resurser.
Vårt team av medarbetare rymmer ytterligare volym samtidigt som kvaliteten på dataproduktionen bibehålls.
Idag befinner vi oss i början av nästa generations mekanism, där våra ansikten är våra lösenord. Genom att känna igen unika ansiktsdrag kan maskiner upptäcka om personen som försöker komma åt en enhet är auktoriserad, matcha CCTV-bilder med faktiska bilder för att spåra brottslingar och försummelser, minska brottsligheten i butiker och mer.
Människor har den medfödda förmågan att särskilja och exakt identifiera föremål, människor, djur och platser från fotografier. Datorer har dock inte möjlighet att klassificera bilder. Ändå kan de tränas i att tolka visuell information med hjälp av datorseende applikationer och bildigenkänningsteknik.
Dedikerade och utbildade team:
Högsta processeffektivitet säkerställs med:
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
Har du ett datorseendeprojekt i åtanke? Låt oss ansluta
Intelligenta maskiner bör kunna tolka den visuella världen kontextuellt, just för att förstå och se saker bättre. Computer Vision är en sådan gren eller snarare teknisk expertis som syftar till att utveckla inlärnings- och träningsmodeller för maskiner för att göra dem mer mottagliga för bilder och videor, och därigenom förbättra maskinernas identifiering och dechiffrering.
Datorsyn, som en fristående teknik, tar hänsyn till flera aspekter av visuell autonomi. Tillvägagångssättet liknar att efterlikna den mänskliga hjärnan och dess uppfattning av visuella enheter. Modus operandi innefattar utbildning av modeller för förbättrad bildklassificering, objektidentifiering, verifiering och upptäckt, landmärkesdetektering, objektigenkänning och slutligen objektsegmentering.
Några av de framstående exemplen på datorsyn inkluderar inkräktaravkänningssystem, skärmläsare, inställningar för avkänning av defekter, metrologi-identifierare och självkörande bilar installerade med flerkamerainställningar, LiDAR-enheter och andra resurser.
Bildannotering är en form av ett övervakat inlärningsverktyg i Computer Vision, som syftar till att träna AI -modeller för att bättre känna igen, identifiera och förstå bilder. Även kallad datamärkning, bildannotering i stora volymer tränar modeller i stor utsträckning, vilket ökar deras förmåga att dra slutsatser och fatta beslut i framtiden.
Bildannotering i Computer Vision syftar till att klassificera olika bilder via relevanta verktyg för att exakt lägga till användbara metadata till de bildcentrerade datamängderna. I enklare termer markerar bildannotering en stor volym bilder via text eller andra markörer för bättre förståelse hos maskinerna, och därmed utbildas dem bättre för klassificering och detektering.