Videoannoterings- og merkingstjenester for datasyn
Rammepresisjonsfull annotering på tvers av avgrensningsbokser, polygoner, segmentering og 3D-kuber – levert av ekspertutdannede annotatorer med SOC 2-, HIPAA- og GDPR-klare arbeidsflyter.
Hvorfor er videoannotering?
Videoannotering er prosessen med å merke objekter, handlinger og hendelser på tvers av videobilder for å lage treningsdata for datasynsmodeller. Det gjør det mulig for AI-systemer – inkludert autonome kjøretøy, kirurgiske bildemodeller, analyseplattformer for detaljhandel og robotikk – å oppdage, spore og klassifisere objekter i bevegelse i opptak fra den virkelige verden. Shaip leverer bildenøyaktig videoannotering på tvers av ni teknikker, inkludert avgrensningsbokser, polygonsegmentering, 3D-kuber og skjelettnøkkelpunkter.
Tenk deg å trene kunnskapsdatabasen til en selvkjørende bil før du avduker prototypen. For å kunne fungere med full kapasitet, bør det autonome kjøretøyet kunne identifisere signaler, personer, veisperringer, barrikader osv., for å kjøre gjennom med nøyaktighet og presisjon. Dette kan imidlertid bare gjøres mulig hvis maskinlæring og datasynsmodeller kan lære ved hjelp av de merkede datasettene som brukes til å trene algoritmene.
Vår ekspertise
Produktiv videomerking på en enkel måte
Fang hvert objekt i videoen, bilde for bilde, og merk det for å gjøre de bevegelige objektene gjenkjennelige av maskiner med våre avanserte videomerkingstjenester. Vi har teknologien og erfaringen til å tilby løsninger for videomerking som hjelper deg med omfattende merkede datasett for alle dine behov for videomerking. Vi hjelper deg med å bygge dine datasynsmodeller nøyaktig og med ønsket nøyaktighetsnivå. Definer din brukssituasjon og la Shaip gjøre det tunge løftet av kraftfulle vision-modeller, med følgende verktøy til vår disposisjon:
Markeringsrammemerknad
Den mest brukte teknikken for videomerking. Vi tegner 2D-rektangler rundt målobjekter på tvers av hvert bilde, noe som muliggjør objektdeteksjons- og sporingsmodeller for autonom kjøring, overvåking og bruksområder innen detaljhandelsanalyse.
Polygonkommentar
For uregelmessig formede objekter der avgrensningsbokser overdriver objektområdet. Våre annotatorer sporer nøyaktige objektgrenser bilde for bilde – viktig for nøyaktig sceneanalyse i medisinsk avbildning og luft-/droneopptak.
Semantisk segmentering
Klassifisering på pikselnivå av hver region i hver ramme. Brukes der modeller må skille vei fra fortau, svulst fra sunt vev eller produkt fra bakgrunn – overalt hvor pikselnøyaktig kontekst er viktig.
Nøkkelpunktkommentar
Bilde-for-bilde landemerkemerking for ansikt, kropp og objekter av interesse. Styrer ansiktsgjenkjenning, bevegelsesdeteksjon, biometrisk sikkerhet og følelsesanalysemodeller.
3D Cuboid-annotering
Tredimensjonale avgrensningsvolumer for objekter i rommet – kjøretøy, fotgjengere, utstyr. Standard annotasjonstype for autonome kjørepersepsjonsstabler og lagerrobotikk.
Linje- og polylinjemerknad
Lineær merking av veier, kjørefelt, jernbaner, rørledninger og grenser. Kritiske treningsdata for kjørefeltdeteksjon, infrastrukturinspeksjon og autonome navigasjonsmodeller.
Ramme- og videoklassifisering
Klassifiser hele bilder eller videosegmenter etter scene, handling eller hendelsestype. Brukes til innholdsmoderering, sportsanalyse og indekseringsmodeller for mediearkiv.
Videotransskripsjon
Lyd-til-tekst-transkripsjon synkronisert med rammer, pluss paret tekst + visuell annotering for multimodal AI og generativ AI-trening.
Skjelett- og positurannotasjon
Merking av kroppsnøkkelpunkter og skjelettutstyr for analyse av holdning, bevegelse og aktivitet. Driver sportsprestasjonsmodeller, fysioterapiapplikasjoner og datasett for humanoide robottrening.
Brukstilfeller for videokommentarer
Shaip tilbyr effektive videokommentarløsninger for en rekke applikasjoner.
Førerovervåking i kabinen
Kommentert hundrevis av timer med sjåfør og videoopptak i bilen. Hver video inneholder grundig kommenterte klipp med ansiktsbevegelser og scenarier i bilen for nøyaktig å overvåke føreradferd og gi advarsler når avvik observeres.
Retail AI
Videokommentarer er også nyttig i butikker for å forstå forbrukeratferd. Med våre kommenterte videoer er det enkelt å designe applikasjoner for å spore kunders bevegelser, forstå kjøpsbeslutninger og identifisere tyveri.
Trafikkovervåking
Videokommentarer har en betydelig rolle å spille i utviklingen av overvåkingsapplikasjoner av høy kvalitet. Vi har annotert hundrevis av timer med overvåkings- og CCTV-videoer på et overlegent nivå av oppløsning og detaljering ved å kommentere nødvendige objekter.
ansiktsgjenkjenning
Shaip er i stand til å bruke nøkkelpunkter på ansiktet til en person som skal brukes til å utvikle avanserte treningsdatasett for utvikling av ansiktsgjenkjenningsapplikasjoner.
Kjørefeltdeteksjon
Avanserte funksjoner i videokommentarer lar oss sile gjennom timevis med videoer og bruke Polyline-kommentarer til å trene kjøretøyer til å oppdage kjørefelt, veimerking, kjøretøytrafikk, omkjøringer, gatefelt og veibeskrivelser.
Datasyn og robotikk
Ved å trene opp forståelsesfulle roboter i å bruke, tilpasse og reagere på miljøet uten behov for menneskelig interaksjon, er det mulig å redusere dødsfall og ulykker som øker produktiviteten.
Merknad med flere etiketter
For visse merkede kategorier må du fiksere deg på underkategorier for å redusere beslutningsprosessen og gjøre analysen enda mer nøyaktig. Forekomstkommentarer, som en del av videokommentarer med flere etiketter, hjelper deg med det samme ved å kategorisere kjøretøy ytterligere som busser, biler og mer.
Videodataanalyse
I tilfelle du ønsker å analysere behovet for videomerking før du planlegger en fullverdig opplæringsstrategi, kan du alltid stole på vår videodataanalyse som tar sikte på å hjelpe deg med å planlegge brukstilfellene bedre, planlegge svært spesifikke mål og til slutt la oss ta i bruk riktig annoteringsteknikk.
Egendefinert merknad
Når videodataanalysen er over, kan vi til og med hjelpe deg med å planlegge tilpassede annoteringsstrategier støttet av det riktige videoannoteringsverktøyet, selv om brukssaken din er svært unnvikende og krever ytterligere detaljer.
Videomerking – Human Touch for AI-en din
Lang historie kort - Shaip lar deg få tilgang til noen av de mest avanserte videokommentarløsningene for å komme på sansende og svært intelligente modeller. Som et videoannoteringsselskap gir Shaip den mest effektive modelltreningsildkraften til dine målspesifikke oppsett, forsterket ytterligere med datautvinningsverktøy, interne datamerkingsteam og muligheten til å bringe inn et bredt spekter av videoannoteringsverktøy som passer alle relevante brukstilfeller.
Hvis du setter ut krav til videomerking til Shaip, kan du få tak i følgende ressurser:
- Evne til å håndtere lengre videoer og trekke ut informasjon
- Automatisert annoteringsperspektiv for raskere time-to-market
- Tilgang til ramme-for-ramme-merking
- Bransjespesifikk dekning
- Høyere nøyaktighet
- Evne til å behandle vanvittige mengder data
Hvorfor team velger Shaip for videoannotering
Dedikerte grupper, ikke anonyme folkemengder
Prosjektet ditt bemannes med en fast, trent kommentatorgruppe pluss en dedikert prosjektleder, løsningsingeniør og QA-leder – ingen roterende crowdworkers. Kvaliteten forblir konsistent på tvers av grupper.
Opplærte kommentatorer på tvers av nettverket
En global annotator-arbeidsstyrke på over 30 000 spesialister innen dataoppretting, merking og kvalitetssikring – som lar oss skalere et prosjekt fra et 100-timers pilotprosjekt til en 100 000-timers leveranse uten å bytte partnere.
Flerlags kvalitetssikring på hver batch
Hver leveranse går gjennom kontroller på annotatornivå, fagfellevurdering, kvalitetssikring av prosjektledere og statistisk utvalg – støttet av Six-Sigma-trente kvalitetsledere – slik at nøyaktigheten holder seg over 98 % på produksjonsbatcher.
Klar for samsvar fra dag én
SOC 2 Type II-kontroller, HIPAA-tilpassede arbeidsflyter for medisinske data, GDPR + DPDP-kompatibel datahåndtering, taushetserklæringer på tvers av alle annotatorer og ISO 27001 informasjonssikkerhetspraksis.
Bransjer vi serverer
Som en av de bransjeledende løsningsleverandørene hjelper vi en rekke bransjer med å designe og utvikle automatiseringsverktøy og modeller basert på vår serie med videokommentartjenester. Vi samler teknologiens evne og kompetansen til menneskelige eksperter til å analysere store datavolumer for å forbedre produksjonen, redusere feil og øke effektiviteten.
Autonome kjøretøyer
Rammepresisjonsmerking av fotgjengere, kjøretøy, kjørefeltmarkeringer, skilting og veigeometri for ADAS og fullstack AV-persepsjonsteam. Hundrevis av timer med førerovervåking i kupeen og opptak på veien levert.
Helsevesen og medisinsk avbildning
Annotering av kirurgisk video, ultralydsekvenser, endoskopiopptak og atferdssporingsvideo for klinisk AI – under HIPAA-kompatible, NDA-bundne arbeidsflyter.
Robotikk og fysisk AI
Egosentrisk og eksosentrisk videoannotering for humanoide roboter, lagerautomatisering og treningsdata for kroppsliggjort AI. Flervisning, flerrammemerking synkronisert med poseringsdata.
Overvåking og offentlig sikkerhet
CCTV, drone-feed og kroppskamera-annotering for trusseldeteksjon, folkemengdeanalyse og rettsmedisinske videomodeller. Høyoppløselige pipelines med høy gjennomstrømning.
Detaljhandel og e-handel
Sporing av kundeflyt, hylleovervåking, kølengdedeteksjon og merking for å forhindre tap for detaljhandelsanalyse og autonome kassemodeller.
Forsikring og skadebehandling
Skadevurdering, ulykkesrekonstruksjon og merking av skadebevis for AI-arbeidsflyter innen forsikring. Registreringer
Tjenester tilbys
Innsamling av ekspertbildedata er ikke alt på dekk for omfattende AI-oppsett. Hos Shaip kan du til og med vurdere følgende tjenester for å gjøre modellene mye mer utbredt enn vanlig:
Tekstkommentartjenester
Vi spesialiserer oss på å gjøre tekstdataopplæring klar ved å kommentere uttømmende datasett, bruke enhetsannotering, tekstklassifisering, sentimentkommentarer og andre relevante verktøy.
Bildekommentartjenester
Vi setter vår ære i å merke, segmenterte bildedatasett for å trene kresne datasynsmodeller. Noen av de relevante teknikkene inkluderer grensegjenkjenning og bildeklassifisering.
Lydkommentartjenester
Merking av lydkilder, tale- og stemmespesifikke datasett via relevante verktøy som talegjenkjenning, høyttalerdiarisering, følelsesgjenkjenning, er noe vi spesialiserer oss på.
Anbefalte ressurser
tilbud
Førsteklasses videodatainnsamling for å trene AI-modeller
Vi hjelper deg med å fange hvert objekt i en video bilde-for-bilde, så tar vi objektet i bevegelse, merker det og gjør det gjenkjennelig av maskiner. Å samle kvalitetsvideodatasett for å trene ML-modellene dine har alltid vært en streng og tidkrevende prosess, mangfold og de enorme mengdene som kreves øker kompleksiteten.
Kjøperhåndbok
Kjøperveiledning for videokommentarer og merking
Det er et ganske vanlig ordtak vi alle har hørt. at et bilde kan si mer enn tusen ord, bare tenk hva en video kan si? En million ting, kanskje. Ingen av de banebrytende applikasjonene vi har blitt lovet, for eksempel førerløse biler eller intelligente utsjekker, er mulig uten videokommentarer.
Løsninger
Datasynstjenester og -løsninger
Datasyn er et område innen kunstig intelligens-teknologi som trener maskiner til å se, forstå og tolke den visuelle verden, slik mennesker gjør. Det bidrar til å utvikle maskinlæringsmodeller for å forstå, identifisere og klassifisere objekter i et bilde eller en video nøyaktig – i mye større skala og med mye større hastighet.
Utvalgte klienter
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
Eksperthjelp er bare et klikk unna. Planlegg å ta visuelle AI-funksjoner til neste nivå! Ta kontakt med oss.
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
1. Hva er videoannotering, og hvorfor er det viktig for AI?
2. Hva er forskjellen mellom videoannotering og bildeannotering?
3. Hvordan sikrer Shaip nøyaktighet i annoteringene?
Hver batch gjennomgår en firedelt kvalitetssikringsprosess: egenkontroll av annotatorer, fagfellevurdering, statistisk utvalg utført av prosjektleder og Six-Sigma kvalitetsledet revisjon. Akseptgrenser og kanttilfelleregler låses under kalibrering før produksjonsarbeid starter. Produksjonsleveranser oppfyller vanligvis en nøyaktighet på 98 %+ mot kundens gullstandardsett, med iterasjonsløkker innebygd i hvert engasjement.
4. Hvor mye koster videokommentarer?
Prisen for videoannotering avhenger av annoteringstype (avgrensningsboks vs. polygon vs. segmentering), bildetetthet, antall objekter per bilde, nøyaktighetskrav og totalt volum. Priser per time og per aktivum er tilgjengelige. Shaips priser skaleres betydelig ned etter pilotfasen; tilbud med begrenset omfang returneres vanligvis innen 48 timer etter mottak av et eksempeldatasett.
5. Hvilke typer videoannoteringer tilbyr Shaip?
Vi leverer ni teknikker: avgrensningsboks, polygon, semantisk segmentering, nøkkelpunkt, 3D-kube, linje og polylinje, rammeklassifisering, skjelett/positur og videotranskripsjon. Prosjektteam kombinerer vanligvis to eller tre av disse, avhengig av modellarkitektur og brukstilfelle – for eksempel kombinerer autonome kjøreprosjekter vanligvis 2D-avgrensningsbokser med 3D-kuber og polylinjer i kjørefelt.
6. Hvorfor outsource videoannotering i stedet for å gjøre det internt?
Intern annotering trekker senior ML-ingeniører og dataforskere bort fra modellarbeid. En 60-sekunders video med 30 fps genererer 1,800 bilder å merke, og et typisk datasyn-opplæringssett inneholder hundrevis av timer med slikt opptak. Outsourcing til en spesialisert partner gir tilgang til trente annotatorer, modne QA-prosesser, skalerbar kapasitet og samsvarsstrategi – uten å avlede kjerne-ML-teamet.
7. Hvordan er Shaip forskjellig fra andre videoannotasjonsselskaper?
Tre forskjeller. For det første, dedikerte annotator-poder i stedet for anonym crowdsourcing – det samme trente teamet bearbeider dataene dine fra pilot til skala. For det andre, en fire-trinns kvalitetssikringsprosess ledet av Six-Sigma-trente kvalitetsledere. For det tredje, samsvarsklar fra dag én: SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA-tilpassede arbeidsflyter og GDPR-kompatibel datahåndtering. Gratis pilotprosjekter er tilgjengelige på forespørsel.
8. Hva er utfordringene med å annotere videoer for datasyn?
Utfordringene inkluderer å håndtere store datasett, sikre nøyaktighet i annoteringer, håndtere komplekse scener og eliminere skjevhet i datamerking.
9. Hvordan forbedrer videoannotering ansiktsgjenkjenningssystemer?
Videoannotering merker ansiktstrekk, uttrykk og viktige punkter, slik at AI kan identifisere og analysere ansikter nøyaktig i sanntid for applikasjoner som sikkerhet og biometri.
10. Hvordan håndterer bedrifter store videoannotasjonsprosjekter?
Selskaper som Shaip bruker skalerbare plattformer, erfarne team og automatiseringsverktøy for å håndtere store mengder videodata effektivt og nøyaktig.
11. Hva er de viktigste bruksområdene for videoannotering i AI-applikasjoner?
Viktige bruksområder inkluderer sjåførovervåking, trafikkovervåking, analyse av detaljhandelsatferd, medisinsk avbildning, ansiktsgjenkjenning, autonom kjøring og robotikk.
12. Hvordan støtter Shaip bedrifter med videoannoteringstjenester?
Shaip leverer skalerbare videoannoteringstjenester av høy kvalitet, skreddersydd for spesifikke bransjer. Deres ekspertise sikrer nøyaktige og skjevhetsfrie data for å akselerere opplæring og utvikling av AI-modeller.
