Služby a řešení pro počítačové vidění

Získejte prvotřídní podporu od odborníků světové třídy k implementaci počítačového vidění správným způsobem-extrahováním dat v reálném čase z videí a obrázků, abyste urychlili cestu ML

Služby počítačového vidění &Amp; Řešení

Vybraní klienti

Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.

Amazonka
Google
Microsoft
Cogknit

Vytváření smyslu vizuálního světa pro trénování aplikací počítačového vidění

Počítačové vidění je oblast technologií umělé inteligence, která trénuje stroje, aby viděly, rozuměly a interpretovaly vizuální svět tak, jak to dělají lidé. Pomáhá při vývoji modelů strojového učení přesně porozumět, identifikovat a klasifikovat objekty v obraze nebo videu - v mnohem větším měřítku a rychlosti.

Nedávný vývoj technologií počítačového vidění překonal některá omezení, se kterými se lidé potýkají při přesné detekci a označování objektů z obrovského množství dat generovaných dnes z různých systémů. Počítač efektivně řeší tyto 3 úkoly:

- Automaticky pochopit, jaké jsou objekty na obrázku a kde se nacházejí.

- Kategorizujte tyto objekty a porozumějte vztahům mezi nimi.

– Pochopit kontext scény.

Počítačové vidění

  • Klasifikace objektů: Jaká široká kategorie objektů existuje?
  • Identifikace objektu: Jaký typ daného objektu existuje?
  • Ověření objektu: Který je objekt na fotografii?
  • Detekce objektu: Kde jsou objekty na fotografii?
  • Detekce mezníků objektu: Jaké jsou klíčové body pro objekt na fotografii?
  • Segmentace objektů: Jaké pixely patří k objektu na obrázku?
  • Rozpoznávání objektů: Jaké objekty jsou na této fotografii a kde jsou?

 

Služby sběru dat

Služby sběru dat

Školení modelů ML k interpretaci a porozumění vizuálnímu světu vyžaduje velké objemy přesně označených obrazových a video dat. 

  • Zdrojová data obrazu / videa z více než 60 geografických oblastí
  • 2 miliony + snímků v různých lékařských oborech, jako je radiologie atd.
  • 60k + obrázky Food & Document pokrývající 50+ variací s ohledem na nastavení, osvětlení, vnitřní v / s venkovní, vzdálenost od fotoaparátu.

Služby anotace dat

Od ohraničovacích rámečků, sémantické segmentace, polygonů, křivek až po klíčové anotace vám můžeme pomoci s jakoukoli technikou anotace obrazu / videa.

  • Plně spravované end-to-end služby anotací dat se softwarem a pracovní silou, což zjednodušuje uživatelské prostředí.
  • Zkušená pracovní síla skládající se z více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pomáhá při označování obrázků a videí pro případy použití životopisu, tj. Detekce objektů, segmentace obrázků, klasifikace atd.
Datové anotační služby
Řízená pracovní síla

Řízená pracovní síla

Nabízíme také kvalifikovaný zdroj, který se stane rozšířením vašeho týmu, aby vám pomohl s vašimi úkoly anotace dat, a to prostřednictvím nástrojů, které upřednostňujete při zachování požadované konzistence a kvality. Naše kvalifikovaná a zkušená pracovní síla uplatňuje osvědčené postupy získané při označování milionů obrázků a videí, aby poskytla prvotřídní označování dat pro řešení počítačového vidění.

Odbornost AI na počítačové vidění

Schopnosti shromažďování obrázků a videa a poznámek 

Od sbírání obrázků a videí přes rozpoznávání a sledování objektů anotací až po sémantickou segmentaci a anotace mraků 3D bodů přinášíme lepší porozumění vizuálnímu světu pomocí podrobných a přesně označených obrázků a videí, abychom zlepšili výkon vašich modelů počítačového vidění.

Datové sady počítačového vidění

Řidič auta v zaměření Obrazová datová sada

450 20,000 snímků tváří řidičů s nastavením auta v různých pozicích a variacích pokrývajících 10 XNUMX unikátních účastníků z XNUMX+ etnik

Řidič auta v centru pozornosti Obrazová datová sada

  • Případ použití: Automobilový model ADAS
  • Formát: snímky
  • Objem: 455,000 +
  • Anotace: Ne

Datový soubor orientačních snímků

Více než 80 tisíc snímků orientačních bodů z více než 40 zemí, shromážděných na základě vlastních požadavků.

Datový soubor orientačních snímků

  • Případ použití: Detekce orientačních bodů
  • Formát: snímky
  • Objem: 80,000 +
  • Anotace: Ne

Video datová sada založená na dronech

84.5 XNUMX videí z dronů z oblastí, jako je kampus školy/školy, areál továrny, hřiště, ulice, zeleninový trh, s podrobnostmi GPS.

Video datová sada založená na dronech

  • Případ použití: Sledování chodců
  • Formát: videa
  • Objem: 84,500 +
  • Anotace: Ano

Soubor dat obrázku jídla

55 50 obrázků ve více než XNUMX variantách (bez typu jídla, osvětlení, vnitřní vs. venkovní, pozadí, vzdálenost kamery atd.) s anotovanými obrázky

Datový soubor obrázků potravin/dokumentů se sémantickou segmentací

  • Případ použití: Rozpoznávání jídla
  • Formát: snímky
  • Objem: 55,000 +
  • Anotace: Ano

Případy užití

Iot A Zdravotní Péče Ai

Zdravotní AI

Trénujte ML modely k detekci rakovinných krtků na kožních obrazech nebo hledání symptomů při MRI skenech nebo rentgenovém snímku pacienta.

rozpoznání obličeje

rozpoznání obličeje

Trénujte modely ML pro identifikaci obrázků lidí na základě obličejových rysů a porovnejte je s databází profilů obličeje, abyste detekovali a označili lidi.

Geoprostorová data & Amp; Imagery Analytics

Geoprostorové aplikace

Anotace satelitních snímků a UAV fotografie k přípravě datových sad pro geoprocesing a anotace 3D mračna bodů pro Geo.AI.

Ar / Vr

Augmented Reality

S náhlavní soupravou AR umisťujte virtuální objekty do reálného světa. Dokáže detekovat rovinné povrchy, jako jsou stěny, desky stolu a podlahy - velmi důležitá součást při určování hloubky a rozměrů a umisťování virtuálních objektů do fyzického světa.

Autonomní řízení

Auta s vlastním pohonem

Několik kamer snímá videa z jiného úhlu, aby identifikovaly hranice dopravních signálů, silnic, automobilů, předmětů a chodců v okolí, aby vycvičily samojízdné vozy tak, aby automaticky řídily vozidlo a vyhýbaly se nárazům do překážek při bezpečné jízdě spolujezdce.

Maloobchodní

Maloobchod / elektronický obchod

Díky počítačovému vidění v maloobchodě mohou aplikace nabízet přizpůsobená doporučení na základě nákupů zákazníků a zrychlit obchodní operace, jako je správa regálů, platby atd.

Proč Shaip?

Konkurenční Ceny

Jako odborníci na školení a řízení týmů zajišťujeme, aby projekty byly realizovány v rámci stanoveného rozpočtu.

Mezioborová schopnost

Tým analyzuje data z více zdrojů a je schopen efektivně a v objemech napříč všemi průmyslovými odvětvími produkovat tréninková data o AI.

Zůstaňte před konkurencí

Široká škála obrazových dat poskytuje AI velké množství informací potřebných k rychlejšímu tréninku.

Odborná pracovní síla

Naše skupina odborníků, kteří jsou zběhlí v anotacích a označování obrázků / videí, může získat přesné a efektivně anotované datové sady.

Zaměřte se na růst

Náš tým vám pomůže připravit obrazová / obrazová data pro školení motorů AI, což šetří drahocenný čas a zdroje.

Škálovatelnost

Náš tým spolupracovníků dokáže pojmout další objem při zachování kvality výstupu dat.

Naše schopnost

Lidé

Lidé

Specializované a vyškolené týmy:

  • Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro vytváření, označování a kontrolu dat
  • Tým pověřeného řízení projektů
  • Zkušený tým vývoje produktů
  • Tým získávání a přihlašování talentů

Proces

Proces

Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:

  • Robustní 6stupňový proces sigma-gate
  • Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
  • Neustálé zlepšování a zpětná vazba

Plošina

Plošina

Patentovaná platforma nabízí výhody:

  • Webová platforma typu end-to-end
  • Bezvadná kvalita
  • Rychlejší TAT
  • Bezproblémové doručení

Máte na mysli projekt počítačového vidění? Pojďme se připojit

Inteligentní stroje by měly být schopné interpretovat vizuální svět kontextově, přesně tak, aby věci lépe pochopily a viděly. Computer Vision je jedním z oborů nebo spíše technologických znalostí, které si kladou za cíl vyvinout modely učení a školení pro stroje, aby byly vnímavější k obrázkům a videím, a tím zlepšily identifikační a dešifrovací schopnosti strojů.

Počítačové vidění jako samostatná technologie zohledňuje několik aspektů vizuální autonomie. Přístup je podobný napodobování lidského mozku a jeho vnímání vizuálních entit. Modus operandi zahrnuje tréninkové modely pro lepší klasifikaci obrazu, identifikaci objektů, ověřování a detekci, detekci orientačních bodů, rozpoznávání objektů a nakonec segmentaci objektů.

Některé z vynikajících příkladů počítačového vidění zahrnují systémy detekce narušitelů, čtečky obrazovky, nastavení detekce defektů, identifikace metrologie a automobily s vlastním pohonem instalované s nastavením více kamer, jednotky LiDAR a další zdroje.

Obrázková anotace je jednou z forem výukového nástroje pod dohledem v Computer Vision, zaměřeného na školení modelů AI k lepšímu rozpoznávání, identifikaci a porozumění vizuálu. Také označované jako označování dat, anotace obrázků ve velkých objemech rozsáhle trénuje modely, které posilují jejich schopnost vyvodit závěry a rozhodovat se v budoucnosti.

Anotace obrázků v programu Computer Vision si klade za cíl klasifikovat různorodé obrázky prostřednictvím příslušných nástrojů pro přesné přidávání použitelných metadat do datových sad zaměřených na obrázky. Jednodušeji řečeno, anotace obrázků označuje velký objem obrázků pomocí textu nebo jiných značek pro lepší porozumění strojům, čímž je lépe školí směrem ke klasifikaci a detekci.