-
-
Компанія
Високоточні навчальні дані штучного інтелекту для автономних транспортних засобів, які не містять помилок, позначаються людиною та є економічно ефективними
Автомобілі загалом відіграють вирішальну роль у нашому повсякденному житті, і більшість людей не заперечують той факт, що безпілотні автомобілі – це майбутнє, яке має змінити спосіб поїздки на роботу.
За словами Goldman Sachs, наступні 10 років мають вирішальне значення для автомобільної промисловості, оскільки вона зазнає серйозних змін: самі автомобілі, компанії, які їх виготовляють, і клієнти – все буде виглядати значно інакше, ніж раніше.
Сфера діяльності:
З інвестиціями в розмірі 4.5 мільярда доларів у 2019 році, автономні транспортні засоби мають потенціал для революції в автомобільній промисловості, підвищення безпеки, зменшення заторів, споживання енергії та забруднення.
Сфера діяльності:
Згідно з нещодавнім звітом IHS Markit, прогнозується, що до 2040 року на дорогах з'явиться приблизно 33 мільйони автономних автомобілів, що становитиме 26% продажів нових автомобілів.
Згідно з нещодавнім звітом Allied Market Research, прогнозується, що світовий ринок автономних транспортних засобів досягне 556.67 мільярдів доларів до 2026 року, зафіксувавши CAGR 39.47% з 2019 по 2026 рік.
Розширення можливостей нових технологій для їзди на наступній хвилі підключених транспортних засобів. Shaip є провідною платформою даних AI, яка забезпечує високоякісний збір даних та анотації, що забезпечує додатки ML і AI в автомобільній промисловості.
Ми пропонуємо великі обсяги наборів зображень (людина, транспортний засіб, дорожні знаки, дорожні смуги) для навчання автономних транспортних засобів у різноманітних сценаріях і ситуаціях. Наші експерти можуть зібрати відповідні набори даних зображень відповідно до вимог вашого проекту.
Збирайте практичні набори навчальних відеоданих, як-от рух транспортних засобів, сигнали світлофора, пішоходів тощо, щоб тренувати моделі ML автономних транспортних засобів. Кожен набір даних розроблено спеціально для відповідності вашому конкретному випадку використання.
У нас є один із найдосконаліших інструментів анотації зображень/відео
ринку, який робить маркування зображень точним і суперфункціональним для
складні випадки використання, такі як автономне водіння, де якість має першорядне значення. Зображення та відео розподіляються по кадрам на такі об’єкти, як пішоходи, транспортні засоби, дороги, ліхтарні стовпи, дорожні знаки тощо, щоб створити високоякісні навчальні дані.
Ми допоможемо вам з різними методами маркування після ретельного вивчення обсягу вашого автомобільного проекту. У нас є спеціальна робоча сила, навчена для таких складних анотацій, команди QA, які забезпечують 95%+ рівні точності тегів, а також інструменти для автоматизації перевірки якості. Залежно від вашого проекту машинного навчання, ми будемо працювати над одним або комбінацією цих методів анотації зображень:
Ми можемо позначати зображення або відео з оглядом на 360 градусів, зняті камерами з високою роздільною здатністю, щоб створювати високоякісні наземні набори даних, які забезпечують роботу алгоритму автономних транспортних засобів.
Наші експерти використовують техніку блокування анотацій для відображення об’єктів у певному зображенні/відео, щоб створити набори даних, дозволяючи моделям ML ідентифікувати та локалізувати об’єкти.
У цій техніці анотатори наносять точки на об’єкт (наприклад, край дороги, розбитий провулок, кінець провулку) точних країв, які потрібно коментувати, незалежно від їх форми
У цій техніці кожен піксель у зображенні/відео анотується інформацією та розділяється на різні сегменти, щоб розпізнати ваш алгоритм резюме.
Автоматичне визначення екземплярів семантичних об’єктів певного класу в цифрових зображеннях і відео, варіанти використання можуть включати виявлення обличчя та виявлення пішоходів.
Зображення обличчя водія з налаштуванням автомобіля в різних позах і варіаціях, що охоплюють унікальних учасників з різних етнічних груп
Зображення номерних знаків транспортних засобів з різних ракурсів
Анотовані зображення (разом із метаданими) різних салонів автомобілів різних марок
Зображення зовнішнього середовища на рівні вулиць у міських районах або на шосе з інтенсивним рухом
Створіть високоточну систему моніторингу водія, коментуючи орієнтири на обличчі, такі як очі, голова, рот тощо, з точністю та відповідними метаданими для виявлення моргання та оцінки погляду.
Анотуйте пішоходів на різних зображеннях за допомогою двовимірних обмежувальних рамок, щоб створити високоякісні навчальні дані для відстеження пішоходів
Семантична сегментація зображень/відео кадр за кадром, яка включає такі об’єкти, як пішоходи, транспортні засоби (автомобілі, велосипеди, автобуси), дороги, ліхтарні стовпи для створення високоякісних навчальних даних для автономних транспортних систем на основі штучного інтелекту.
Анотуйте години кадрів зображень/відео кадрів міського та вуличного середовища, включаючи автомобілі, пішоходів, ліхтарні стовпи тощо, щоб полегшити виявлення об’єктів, щоб створити високоякісні навчальні дані для розробки моделей CV для автономного транспортного засобу.
Зменшіть кількість дорожньо-транспортних пригод, спричинених засинанням водіїв, збираючи важливу інформацію для водія з таких ознак обличчя, як сонливість, погляд очей, відволікання, емоції тощо. Ці зображення в салоні точно анотовані та використовуються для навчання моделей ML.
Покращуйте розпізнавання голосу в автомобілі або голосовому помічнику автомобіля, дозволяючи водіям здійснювати телефонні дзвінки, керувати музикою, розміщувати замовлення, бронювати послуги, призначати зустрічі тощо. Ми пропонуємо набори даних більш ніж 50 мовами для навчання вашого голосового помічника автомобіля.
Спеціальні та навчені команди:
Найвища ефективність процесу забезпечується завдяки:
Запатентована платформа пропонує такі переваги:
Керована робоча сила для повного контролю, надійності та продуктивності
Потужна платформа, яка підтримує різні типи анотацій
Мінімальна точність 95% забезпечується для найвищої якості
Глобальні проекти в понад 60 країнах
Угоди про рівень обслуговування підприємства
Найкращі в своєму класі набори даних про водіння в реальному житті
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
