- Що ми робимо
-
-
-
спеціальність
-
-
-
- Готові дані
-
- Рішення
- платформа
- Компанія
Отримайте першокласну підтримку від експертів світового класу, щоб правильно реалізувати комп’ютерний зір, витягуючи дані в реальному часі з відео та зображень, щоб прискорити свій шлях ML
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
Комп’ютерний зір – це область технологій штучного інтелекту, які навчають машини бачити, розуміти та інтерпретувати візуальний світ, як це роблять люди. Це допомагає у розробці моделей машинного навчання, щоб точно розуміти, ідентифікувати та класифікувати об’єкти на зображенні чи відео – у набагато більшому масштабі та швидкості.
Останні розробки в технологіях комп’ютерного зору подолали деякі обмеження, з якими стикаються люди при точному виявленні та позначенні об’єктів на основі величезних обсягів даних, які сьогодні генеруються різними системами. Комп'ютер ефективно вирішує ці 3 завдання:
Навчання моделей машинного навчання для інтерпретації та розуміння візуального світу вимагає великих обсягів точно позначених даних зображень і відео.
Від обмежувальних рамок, семантичної сегментації, багатокутників, поліліній до анотації ключових точок, ми можемо допомогти вам із будь-якою технікою анотації зображення/відео.
Ми також пропонуємо кваліфікований ресурс, який стає розширенням вашої команди, щоб підтримувати вас із завданнями анотації даних за допомогою інструментів, які ви віддаєте перевагу, зберігаючи бажану послідовність та якість. Наші кваліфіковані й досвідчені співробітники застосовують найкращі методи, набуті, позначаючи мільйони зображень і відео, щоб забезпечити маркування даних світового класу для рішень комп’ютерного зору.
Від колекції зображень/відео до розпізнавання та відстеження об’єктів анотацій до семантичної сегментації та анотацій тривимірної хмари точок — ми забезпечуємо краще розуміння візуального світу за допомогою детальних, точно позначених зображень і відео, щоб покращити продуктивність моделей комп’ютерного зору.
450 тисяч зображень облич водіїв із автомобілями в різних позах та варіаціях, які охоплюють 20,000 10 унікальних учасників із XNUMX+ національностей
Більше 80 тис. зображень пам’яток із понад 40 країн, зібраних відповідно до власних вимог.
84.5 тисячі відео з дрона про такі райони, як кампус коледжу/шкільного містечка, фабрика, дитячий майданчик, вулиця, овочевий ринок із деталями GPS.
55 тисяч зображень у понад 50 варіантах (тип їжі, освітлення, у приміщенні чи на вулиці, фон, відстань камери тощо) з анотованими зображеннями
Навчайте моделі ML для виявлення ракових родимок на зображеннях шкіри або виявлення симптомів на МРТ або рентгенівському знімку пацієнта.
Навчайте моделі ML, щоб ідентифікувати зображення людей на основі рис обличчя та порівняти їх з базою даних профілів обличчя, щоб виявляти та позначати людей.
Анотація супутникових зображень і фотографій з БПЛА для підготовки наборів даних для геообробки та анотування 3D-хмари точок для Geo.AI.
За допомогою гарнітури AR розмістіть віртуальні об’єкти в реальному світі. Він може виявляти плоскі поверхні, такі як стіни, стільниці та підлоги – дуже важлива частина у встановленні глибини та розмірів та розміщення віртуальних об’єктів у фізичному світі.
Кілька камер знімають відео під різним кутом, щоб ідентифікувати кордони світлофорів, доріг, автомобілів, об’єктів і пішоходів поблизу, щоб навчити самокеровані автомобілі автоматично керувати транспортним засобом і уникати наїзду на перешкоди під час безпечного водіння пасажира.
Завдяки комп’ютерному бачення в роздрібній торгівлі додатки можуть пропонувати персоналізовані рекомендації на основі моделей купівлі клієнтів і прискорювати бізнес-операції, такі як керування полицями, платежі тощо.
Як експерти з навчання та управління командами, ми забезпечуємо виконання проектів у межах визначеного бюджету.
Команда аналізує дані з кількох джерел і здатна ефективно та в великих обсягах отримувати дані для навчання AI в усіх галузях.
Широкий діапазон даних зображень надає ШІ велику кількість інформації, необхідної для швидшого навчання.
Наш пул експертів, які володіють анотаціями та маркуванням зображень/відео, можуть отримати точні й ефективно анотовані набори даних.
Наша команда допоможе вам підготувати дані зображень/відео для навчання механізмів штучного інтелекту, заощаджуючи дорогоцінний час і ресурси.
Наша команда співробітників може розмістити додатковий обсяг, зберігаючи при цьому якість виводу даних.
Сьогодні ми стоїмо на зорі механізму наступного покоління, де наші обличчя – це наші коди доступу. Завдяки розпізнаванню унікальних рис обличчя машини можуть визначати, чи авторизована особа, яка намагається отримати доступ до пристрою, зіставляти записи камер відеоспостереження з реальними зображеннями, щоб відстежувати злочинців і неплатників, зменшувати злочинність у роздрібних магазинах тощо.
Людина має вроджену здатність розрізняти й точно ідентифікувати об’єкти, людей, тварин і місця на фотографіях. Однак комп’ютери не мають можливості класифікувати зображення. Проте їх можна навчити інтерпретувати візуальну інформацію за допомогою програм комп’ютерного зору та технології розпізнавання зображень.
Спеціальні та навчені команди:
Найвища ефективність процесу забезпечується завдяки:
Запатентована платформа пропонує такі переваги:
Маєте на увазі проект комп’ютерного зору? Давайте підключати
Розумні машини повинні бути здатні інтерпретувати візуальний світ контекстуально, саме для того, щоб краще розуміти і бачити речі. Комп’ютерне бачення є однією з таких галузей, точніше, технологічних знань, які спрямовані на розробку моделей навчання та навчання машин, щоб зробити їх більш сприйнятливими до зображень і відео, тим самим покращуючи можливості машин для ідентифікації та розшифровки.
Комп’ютерний зір, як окрема технологія, враховує кілька аспектів зорової автономії. Цей підхід схожий на імітацію людського мозку та його сприйняття візуальних сутностей. Modus operandi включає навчальні моделі для покращеної класифікації зображень, ідентифікації об’єктів, перевірки та виявлення, виявлення орієнтирів, розпізнавання об’єктів і, нарешті, сегментації об’єктів.
Деякі з видатних прикладів комп’ютерного зору включають системи виявлення зловмисників, програми зчитування з екрана, налаштування виявлення дефектів, метрологічні ідентифікатори та самокеровані автомобілі, встановлені з кількома камерами, блоками LiDAR та іншими ресурсами.
Анотація зображень — це одна з форм контрольованого навчального інструменту в Computer Vision, спрямованого на навчання моделей ШІ розпізнавати, ідентифікувати та краще розуміти візуальні елементи. Також називається маркуванням даних, анотація зображень у великих обсягах активно тренує моделі, що покращує їх здатність робити висновки та приймати рішення в майбутньому.
Анотація зображень у програмі Computer Vision спрямована на класифікацію різнорідних зображень за допомогою відповідних інструментів для точного додавання застосовних метаданих до наборів даних, орієнтованих на зображення. Простіше кажучи, анотація зображень позначає великий обсяг зображень за допомогою тексту або будь-яких інших маркерів для кращого розуміння з боку машин, тим самим навчаючи їх краще класифікувати та виявляти.