Számítógépes látás szolgáltatások és megoldások

Prémium támogatást kaphat világszínvonalú szakértőktől a számítógépes látás helyes megvalósításához, valós idejű adatok kinyerésével videókból és képekből, hogy felgyorsítsa az ML utat

Computer Vision Services &Amp; Megoldások

Kiemelt ügyfelek

A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.

amazon
Google
microsoft
Cogknit

A vizuális világ értelme a számítógépes látásalkalmazások betanításához

A számítógépes látás a mesterséges intelligencia technológiák olyan területe, amely a gépeket arra oktatja, hogy lássák, megértsék és értelmezzék a vizuális világot, ahogyan az emberek teszik. Segít a gépi tanulási modellek kifejlesztésében, hogy pontosan megértsék, azonosítsák és osztályozzák az objektumokat egy képben vagy egy videóban - sokkal nagyobb léptékben és sebességgel.

A Computer Vision technológiák közelmúltbeli fejlesztései áthidalták azokat a korlátokat, amelyekkel az emberek szembesülnek az objektumok pontos észlelése és címkézése során a különböző rendszerekből előállított hatalmas mennyiségű adatból. A számítógép hatékonyan oldja meg a következő 3 feladatot:

- Automatikusan megértheti, hogy melyek a képen látható objektumok és hol találhatók.

- Kategorizálja ezeket az objektumokat, és értse meg a köztük lévő kapcsolatokat.

– Értse meg a jelenet kontextusát.

Számítógépes látás

  • Tárgyosztályozás: Milyen széles kategóriájú objektumok vannak?
  • Objektum azonosítása: Milyen típusú objektumok léteznek?
  • Tárgy ellenőrzés: Melyik a fényképen látható tárgy?
  • Objektum észlelése: Hol vannak a fényképen látható tárgyak?
  • Objektum mérföldkő észlelése: Melyek a legfontosabb szempontok a fényképen látható tárgyhoz?
  • Objektum szegmentálás: Milyen képpontok tartoznak a képen látható objektumhoz?
  • Tárgyfelismerés: Milyen tárgyak vannak ezen a fényképen és hol vannak?

 

Adatgyűjtési szolgáltatások

Adatgyűjtési szolgáltatások

Az ML modellek képzése a vizuális világ értelmezésére és megértésére nagy mennyiségű, pontosan megcímkézett kép- és videóadatot igényel. 

  • Forráskép/videó adatok több mint 60+ földrajzi területről
  • 2M+ képek több orvosi szakterületen, mint például a radiológia stb.
  • 60k+ Food & Document képek, amelyek több mint 50 variációt fednek le a beállítás, a megvilágítás, a beltéri v/s kültéri és a kamerától való távolság tekintetében.

Adatjegyzési szolgáltatások

A határoló dobozoktól, a szemantikai szegmentálástól, a sokszögektől, a vonalláncoktól kezdve a kulcspont -feliratozásig bármilyen kép/videó feliratozási technikában segíthetünk.

  • Teljesen felügyelt, teljes körű adatfelismerési szolgáltatások szoftverrel és munkaerővel, ezáltal egyszerűsítve a felhasználói élményt.
  • A több mint 30,000 együttműködőből álló tapasztalt munkaerő segíti a képek és videók címkézését önéletrajz -felhasználási esetekhez, például tárgyfelismeréshez, képszegmentáláshoz, osztályozáshoz stb.
Adat-megjegyzés-szolgáltatások
Irányított munkaerő

Irányított munkaerő

Ezenkívül képzett erőforrást is kínálunk, amely csapatának kiterjesztésévé válik, hogy segítse Önt az adatok megjegyzésekkel kapcsolatos feladataiban, az Ön által előnyben részesített eszközök segítségével, miközben megtartja a kívánt következetességet és minőséget. Szakképzett és tapasztalt munkatársaink a képek és videók millióinak címkézésével megtanult bevált gyakorlatokat alkalmazzák, hogy világszínvonalú adatcímkézést biztosítsanak a számítógépes látási megoldásokhoz.

AI számítógépes látás szakértelem

Kép/videó gyűjtés és megjegyzések 

A kép-/videógyűjtéstől a kommentárobjektum-felismerésen és -követésen át a szemantikus szegmentálásig és a 3D-s felhőalapú feliratozásokig részletes, pontosan megcímkézett képek és videók segítségével jobban megértjük a vizuális világot, hogy javítsuk számítógépes látásmodelljeik teljesítményét.

Computer Vision adatkészletek

Autósofőr fókuszban képadatkészlet

450 20,000 kép a sofőr arcáról az autó beállításával különböző pózokban és változatokban, 10 XNUMX egyedi résztvevővel, több mint XNUMX etnikumból

Autósofőr fókuszban képadatkészlet

  • Felhasználási eset: Autóba épített ADAS modell
  • Formátum: képek
  • Volume: 455,000 +
  • Jegyzet: Nem

Mérföldkőnek számító képadatkészlet

Több mint 80 40 kép a tereptárgyakról több mint XNUMX országból, egyedi igények alapján gyűjtve.

Mérföldkőnek számító képadatkészlet

  • Felhasználási eset: Mérföldkő észlelése
  • Formátum: képek
  • Volume: 80,000 +
  • Jegyzet: Nem

Drónalapú videó adatkészlet

84.5 XNUMX drónfelvételek olyan területekről, mint a főiskolai/iskolai kampusz, a gyártelep, a játszótér, az utca, a zöldségpiac GPS-adatokkal.

Drónalapú videó adatkészlet

  • Felhasználási eset: Gyalogkövetés
  • Formátum: Videók
  • Volume: 84,500 +
  • Jegyzet: Igen

Food Image Dataset

55 50 kép XNUMX+ változatban (wrt élelmiszer típusa, világítás, beltéri és kültéri, háttér, kamera távolság stb.) megjegyzésekkel ellátott képekkel

Élelmiszer/dokumentum képadatkészlet szemantikus szegmentálással

  • Felhasználási eset: Élelmiszer elismerés
  • Formátum: képek
  • Volume: 55,000 +
  • Jegyzet: Igen

Használjon ügyeket

Iot és egészségügy Ai

Egészségügyi AI

Tanítson ML-modelleket a rákos anyajegyek kimutatására a bőrképeken, vagy tünetek megtalálására az MRI-vizsgálatban vagy a beteg röntgenfelvételében.

Arcfelismerés

Arcfelismerés

Tanítson ML modelleket az emberek képeinek azonosítására az arcvonások alapján, és hasonlítsa össze őket az arcprofilok adatbázisával, hogy felismerje és megcímkézze az embereket.

Földrajzi adatok & Amp; Képelemzés

Földrajzi alkalmazások

A műholdas képek és az UAV fényképezés megjegyzése az adatkészletek előkészítéséhez a geoprocesszorhoz, és a 3D pontfelhő megjegyzése a Geo.AI számára.

Ar / Vr

Kiterjesztett valóság

Az AR headset segítségével helyezzen virtuális objektumokat a valós világba. Képes felismerni a sík felületeket, például a falakat, asztallapokat és padlókat - ez nagyon fontos része a mélység és méretek megállapításának, valamint a virtuális tárgyak fizikai világban való elhelyezésének.

Autonóm vezetés

Önvezető autók

Több kamera rögzíti a videókat különböző szögből, hogy azonosítsa a közeli közlekedési jelzések, utak, autók, tárgyak és gyalogosok határait, hogy kiképezze az önvezető autókat, hogy automatikusan irányítsák a járművet, és elkerüljék az akadályok ütközését az utas biztonságos vezetése közben.

Kiskereskedelem

Kiskereskedelem / e-kereskedelem

A kiskereskedelmi számítógépes látásmódnak köszönhetően az alkalmazások személyre szabott ajánlásokat kínálhatnak az ügyfelek vásárlási szokásai alapján, és felgyorsíthatják az üzleti műveleteket, például a polckezelést, a kifizetéseket stb.

Miért Shaip?

Versenyképes árképzés

A csapatok képzésében és irányításában szakértőként biztosítjuk, hogy a projekteket a meghatározott költségvetésen belül teljesítsék.

Iparközi képesség

A csapat több forrásból származó adatokat elemez, és képes az AI-képzési adatok hatékony és mennyiségi előállítására az összes iparágban.

Maradj a Verseny előtt

A képi adatok széles skálája bőséges mennyiségű információt biztosít az AI számára a gyorsabb edzéshez.

Szakértő munkaerő

Kép-/videó -feliratozásban és címkézésben jártas szakértői csoportunk pontos és hatékonyan jegyzett adatkészleteket szerezhet be.

Fókuszban a növekedés

Csapatunk segít kép-/videóadatok előkészítésében az AI -motorok oktatásához, értékes időt és erőforrásokat takarítva meg.

skálázhatóság

Együttműködő csapatunk további mennyiségeket tud befogadni, miközben megőrzi az adatkimenet minőségét.

Képességünk

Emberek

Emberek

Dedikált és kiképzett csapatok:

  • Több mint 30,000 munkatárs az adatok létrehozásához, címkézéséhez és minőségbiztosításához
  • Hitelesített projektmenedzsment csapat
  • Tapasztalt termékfejlesztő csapat
  • Tehetséggondozási és beszállítói csapat

folyamat

folyamat

A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:

  • Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
  • 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
  • Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok

Emelvény

Emelvény

A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:

  • Webalapú végpontok közötti platform
  • Kifogástalan minőség
  • Gyorsabb TAT
  • Zökkenőmentes szállítás

Számítógépes látásprojektre gondol? Kapcsolódjunk

Az intelligens gépeknek képesnek kell lenniük a vizuális világ kontextuális értelmezésére, pontosan a dolgok jobb megértése és látása érdekében. A Computer Vision egy ilyen ágazat vagy inkább technológiai szakértelem, amelynek célja a gépek tanulási és képzési modelljeinek kidolgozása, hogy azok jobban fogékonyak legyenek a képekre és videókra, ezáltal javítva a gépek azonosítási és megfejtési képességeit.

A számítógépes látás, mint önálló technológia, a vizuális autonómia számos aspektusát veszi figyelembe. A megközelítés hasonló az emberi agy utánzásához és a vizuális entitások észleléséhez. A modus operandi képzési modelleket foglal magában a képosztályozás javítására, az objektum azonosítására, ellenőrzésére és észlelésére, a tájékozódási pont észlelésére, az objektum felismerésére és végül az objektumok szegmentálására.

A számítógépes látás kiemelkedő példái közé tartoznak a behatolásérzékelő rendszerek, a képernyőolvasók, a hibafelismerés beállításai, a metrológia azonosítók és a többkamerás beállításokkal telepített önvezető autók, LiDAR egységek és egyéb erőforrások.

A képi megjegyzések a Computer Vision egyik felügyelt tanulási eszközének egyik formája, amelynek célja az AI modellek képzése a vizuális anyagok jobb felismerésére, azonosítására és megértésére. Az adatcímkézésnek is nevezett képkommentálás nagy mennyiségben széles körben képzi a modelleket, ami elősegíti azon képességeiket, hogy a jövőben következtetéseket vonjanak le és döntéseket hozzanak.

A Computer Vision képfeliratozása a különböző képek osztályozását célozza a megfelelő eszközökkel, hogy pontosan hozzá lehessen adni a használható metaadatokat a képközpontú adatkészletekhez. Egyszerűbben fogalmazva, a képfeliratok nagy mennyiségű képet jelölnek szövegen vagy más jelölőkön keresztül, hogy jobban megértsék a gépeket, és ezáltal jobban betanítsák őket az osztályozásra és észlelésre.