Autonome kjøretøyer

Driver autonome kjøretøy med treningsdata av høy kvalitet

Svært nøyaktige AI-treningsdata for autonome kjøretøy som er feilfrie, menneskemerkede og kostnadseffektive

Automotive ai

Utvalgte klienter

Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

Det er en økende etterspørsel etter kjøretøydatasett for å trene maskinlæringsmodeller, og AI spiller en kritisk rolle ved å behandle enorme mengder data som er langt utenfor vår kontroll.

Biler og biler generelt spiller en avgjørende rolle i vårt daglige liv, og de fleste vil ikke benekte det faktum at førerløse biler er fremtiden som er satt til å revolusjonere hvordan vi pendler.

I følge Goldman Sachs er de neste 10 årene avgjørende for bilindustrien siden den vil gjennomgå en stor transformasjon: selve bilene, selskapene som bygger dem og kundene – alle vil se vesentlig annerledes ut enn før.

Bransje:

Med $4.5 milliarder dollar i investering i 2019 AV-er har potensial til å revolusjonere bilindustrien, forbedre sikkerheten, redusere overbelastning, energiforbruk og forurensning.

Bransje:

I henhold til en fersk rapport fra IHS Markit, er det anslått at omtrent 33 millioner AV-er vil komme på veien innen 2040, noe som bidrar til 26 prosent av salget av nye biler.

I følge en fersk rapport fra Allied Market Research anslås det globale markedet for autonome kjøretøy å nå 556.67 milliarder dollar innen 2026, og registrere en CAGR på 39.47 % fra 2019 til 2026.

En sunn mengde bilekspertise

Styrker nye teknologier for å ta den neste bølgen av tilkoblede kjøretøy. Shaip er en ledende AI-dataplattform som tilbyr høykvalitets datainnsamling og merknader som driver ML- og AI-applikasjoner på tvers av bilindustrien.

Datainnsamlingstjenester

Innsamling av bildedata for biler

Innsamling av bildedata for biler

Vi tilbyr store mengder bildedatasett (person, kjøretøy, trafikkskilt, veifelt) for å trene autonome kjøretøy i en rekke scenarier og situasjoner. Ekspertene våre kan samle inn relevante bildedatasett i henhold til dine prosjektkrav.

Innsamling av videodata for biler

Videodatainnsamling for biler

Samle handlingsrettede treningsvideodatasett som kjøretøybevegelser, trafikksignaler, fotgjengere osv. for å trene ML-modeller for autonome kjøretøy. Hvert datasett er skreddersydd spesifikt for å møte din spesifikke brukssituasjon.

Datakommentartjenester

Vi har et av de mest avanserte bilde-/videokommentarverktøyene i
marked som gjør bildemerking presis og superfunksjonell for
komplekse brukstilfeller som autonom kjøring hvor kvalitet er av største betydning. Bilder og videoer kategoriseres ramme for ramme i objekter som fotgjengere, kjøretøy, veier, lyktestolper, trafikkskilt osv. for å bygge treningsdata av høy kvalitet.

Annoteringstjenester for bildata

Datamerkingsteknikker for selvkjørende biler

Vi hjelper deg med ulike merketeknikker etter å ha nøye studert omfanget av bilprosjektet ditt. Vi har en dedikert arbeidsstyrke som er opplært for slike komplekse merknader, QA-team som sikrer mer enn 95 % merkingsnøyaktighet, og verktøy for å automatisere kvalitetskontroller. Avhengig av maskinlæringsprosjektet ditt vil vi jobbe med én eller en kombinasjon av disse bildekommentarteknikkene:

Å lede

LIDAR

Vi kan merke bilder eller videoer med 360-graders synlighet, tatt opp av kameraer med høy oppløsning, for å bygge høykvalitets datasett for bakkenett som driver autonome kjøretøyalgoritmer.

Avgrensende bokser

AVKRINGINGSBOSER

Ekspertene våre bruker bokskommentarteknikken for å kartlegge objekter i et gitt bilde/video for å bygge datasett, og dermed gjøre det mulig for ML-modeller å identifisere og lokalisere objekter.

Polygonkommentar

POLYGON KOMMENTAR

I denne teknikken plotter kommentatorer punkter på objektets (som Edge of Road, Broken Lane, End of Lane) eksakte kanter som skal kommenteres, uavhengig av deres form

Semantisk segmentering

SEMANTISK SEGMENTERING

I denne teknikken blir hver piksel i et bilde/video kommentert med informasjon og delt inn i forskjellige segmenter du trenger cv-algoritmen for å gjenkjenne

Objektsporing

OBJEKTSPORING

Auto-oppdag forekomster av semantiske objekter av en bestemt klasse i digitale bilder og videoer, brukstilfeller kan inkludere ansiktsgjenkjenning og fotgjengergjenkjenning.

Bruk saker

Sjåførovervåking

Driverovervåkingssystem

Bygg svært nøyaktig førerovervåkingssystem ved å kommentere ansiktslandemerker som øyne, hode, munn osv. med nøyaktighet og relevante metadata for blinkdeteksjon og blikkestimering.

Fotgjengersporing

Fotgjengersporingssystem

Annoter fotgjengere i forskjellige bilder med 2D-grensebokser, for å bygge treningsdata av høy kvalitet for fotgjengersporing

Automatisert førerassistanse

Automatisert førerassistentsystem

Semantisk segmentering av bilder/videoer bilde for bilde som inkluderer objekter som fotgjengere, kjøretøy – (biler, sykler, busser), veier, lyktestolper for å bygge høykvalitets treningsdata for AI-baserte autonome kjøretøysystemer.

Objektdeteksjon

Objektdeteksjon

Annoter timer med bilder/videorammer av by- og gatemiljøer, inkludert biler, fotgjengere, lyktestolper, etc. for å lette gjenkjenning av objekter for å bygge treningsdata av høy kvalitet for å utvikle CV-modeller for autonome kjøretøy.

Driver Døsighet/tretthetsdeteksjon

Reduser trafikkulykker forårsaket av sjåfører som sovner ved å samle viktig sjåførinformasjon fra landemerker i ansiktet som døsighet, blikk, distraksjon, følelser og mer. Disse bildene i kabinen er nøyaktig kommentert og brukes til trening av ML-modeller.

Bilstemmeassistent

Stemmeassistent i kabinen

Forbedre stemmegjenkjenningen i bilens eller bilens stemmeassistent ved å gjøre det mulig for sjåfører å ringe, kontrollere musikk, legge inn bestillinger, bestille tjenester, planlegge avtaler og mer. Vi tilbyr folkelige datasett på over 50 språk for å trene din bilstemmeassistent.

Hvorfor Shaip?

Administrert arbeidsstyrke for full kontroll, pålitelighet og produktivitet

En kraftig plattform som støtter ulike typer merknader

Minimum 95 % nøyaktighet sikret for overlegen kvalitet

Globale prosjekter på tvers av 60+ land

SLAer i bedriftsgrad

Klassens beste kjøredatasett i det virkelige liv

Datasett for autonom kjøring

Bildedatasett for bilinteriør

Kommenterte bilder (sammen med metadata) av forskjellige bilinteriører fra flere merker

Bilinteriør bildedatasett med segmentering

  • Bruk sak: Bilinteriør bildegjenkjenning
  • Format: Bilder
  • merknad: segmentering

Utendørs bildedatasett

Bilder av utemiljøer på gatenivå i urbane områder eller på motorveier med hyppig trafikk

Utendørs bildedatasett med merknad

  • Bruk sak: Bildeanonymiseringsløsning
  • Format: Bilder
  • merknad: Ja

Bilfører i fokus Bildedatasett

Bilder av sjåførens ansikt med biloppsett i forskjellige positurer og variasjoner som dekker unike deltakere fra flere etnisiteter

Bilfører i fokus bildedatasett

  • Bruk sak: ADAS-modell i bilen
  • Format: Bilder
  • merknad: Nei

Datasett for kjøretøys nummerskilt

Bilder av bilskilt fra forskjellige vinkler

Datasett for kjøretøys nummerskilt

  • Bruk sak: Objektdeteksjon
  • Format: Bilder
  • merknad: Nei

Vår evne

Ansatte

Ansatte

Dedikerte og trente team:

  • 30,000+ samarbeidspartnere for dataskaping, merking og kvalitetssikring
  • Godkjent prosjektlederteam
  • Erfarent produktutviklingsteam
  • Talentpool-innkjøps- og onboarding-team

Prosess

Prosess

Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-prosess
  • Et dedikert team av 6 Sigma svarte belter – nøkkelprosesseiere og overholdelse av kvalitet
  • Kontinuerlig forbedring og tilbakemeldingssløyfe

Plattform

Plattform

Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:

  • Nettbasert ende-til-ende-plattform
  • Upåklagelig kvalitet
  • Raskere TAT
  • Sømløs levering

Ser du etter en GRATIS konsultasjon? La oss koble til!