Shaip er nå en del av Ubiquity-økosystemet: Samme team – nå støttet av utvidede ressurser for å støtte kunder i stor skala.
|
Svært nøyaktige AI-treningsdata for autonome kjøretøy som er feilfrie, menneskemerkede og kostnadseffektive
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:
Ifølge en fersk rapport fra IHS Markit er det anslått at omtrent 33 millioner Automobiler vil komme på veiene innen 2040, og bidra til 26% 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.
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.
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.
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.
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.
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:
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.
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.
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
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
Auto-oppdag forekomster av semantiske objekter av en bestemt klasse i digitale bilder og videoer, brukstilfeller kan inkludere ansiktsgjenkjenning og fotgjengergjenkjenning.
Bilder av sjåførens ansikt med biloppsett i forskjellige positurer og variasjoner som dekker unike deltakere fra flere etnisiteter
Bilder av bilskilt fra forskjellige vinkler
Kommenterte bilder (sammen med metadata) av forskjellige bilinteriører fra flere merker
Bilder av utemiljøer på gatenivå i urbane områder eller på motorveier med hyppig trafikk
Bygg svært nøyaktig førerovervåkingssystem ved å kommentere ansiktslandemerker som øyne, hode, munn osv. med nøyaktighet og relevante metadata for blinkdeteksjon og blikkestimering.
Annoter fotgjengere i forskjellige bilder med 2D-grensebokser, for å bygge treningsdata av høy kvalitet for fotgjengersporing
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.
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.
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.
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.
Dedikerte og trente team:
Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
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
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
