Videoannotatie voor intelligente AI's

Label en bereid trainingsgegevens voor met Video Annotation Services for Computer Vision

Videoannotatie

Ontdek geannoteerde videodatapijplijnen zonder knelpunten.

Uitgelichte klanten

Waarom is Video Annotation Services nodig voor Computer Vision?

Heeft u er ooit over nagedacht hoe AI's, ML-configuraties en machines op basis van computervisie proactief videospecifieke entiteiten kunnen identificeren en dienovereenkomstig acties kunnen ondernemen? Dit is waar video-annotatie van pas komt, waardoor intelligente systemen objecten, patronen en meer kunnen herkennen en identificeren op basis van de gelabelde gegevens die eraan worden doorgegeven.

Nog steeds niet zeker waarom videoannotatie voor computervisie zinvol is! Nou, als je ooit hebt overwogen een zelfrijdende auto te bezitten, is het volkomen logisch om de details van video-annotaties te kennen. Of het nu gaat om het trainen van autonome voertuigen om wegversperringen te detecteren, voetgangers en obstakels zijn goed in het bepalen van houdingen en activiteiten, video-labeling speelt een rol bij het trainen van bijna elk scherpzinnig AI-model.

Annotatie afbeelding

Als je nog steeds niet weet hoe het hele uitgangspunt werkt, is hier een zelfverklarend voorbeeld:

Stel je voor dat je de kennisdatabase van een zelfrijdende auto traint voordat je het prototype onthult. Om op topcapaciteit te kunnen functioneren, moet het autonome voertuig signalen, mensen, wegversperringen, barricades en andere entiteiten kunnen identificeren om er met nauwkeurigheid en precisie doorheen te rijden. Dit kan echter alleen mogelijk worden gemaakt als machine learning & computer vision-modellen kunnen leren met behulp van de gelabelde datasets, die uiteindelijk worden gebruikt om de algoritmen te trainen.

Video-labeling - Human Touch voor uw AI

Om een ​​lang verhaal kort te maken: Shaip geeft je toegang tot enkele van de meest geavanceerde video-annotatie-oplossingen om opmerkzame en zeer intelligente modellen te bedenken. Als videoannotatiebedrijf geeft Shaip de meest effectieve vuurkracht voor modeltraining aan uw doelspecifieke opstellingen, verder versterkt met dataminingtools, interne datalabelteams en de mogelijkheid om een ​​breed scala aan videoannotatietools in te zetten die bij u passen elke relevante use-case.

Als u de vereisten voor het labelen van video's uitbesteedt aan Shaip, kunt u de volgende bronnen in handen krijgen:

Videoannotatieservices
  • Mogelijkheid om langere video's te verwerken en informatie te extraheren
  • Geautomatiseerd annotatieperspectief voor snellere time-to-market
  • Toegang tot frame-voor-frame labelen
  • Branchespecifieke dekking
  • Hogere nauwkeurigheid
  • Mogelijkheid om waanzinnige hoeveelheden gegevens te verwerken

Ons Expertise

Productief video labelen gemakkelijk gemaakt

Leg elk object in de video vast, frame voor frame, en maak er aantekeningen bij om de bewegende objecten herkenbaar te maken voor machines met onze geavanceerde videolabelservices. We hebben de technologie en de ervaring om oplossingen voor video-etikettering aan te bieden die u helpen met uitgebreid gelabelde datasets voor al uw video-etiketteringsbehoeften. Wij helpen u uw computer vision-modellen nauwkeurig en met het gewenste nauwkeurigheidsniveau te bouwen. Definieer uw gebruiksscenario en laat Shaip het zware werk doen van het aandrijven van vision-modellen, met de volgende tools tot onze beschikking:

Begrenzende vakken

Begrenzende vakken

De Bounding Box-annotatie is waarschijnlijk de meest betrouwbare techniek voor het labelen van video's en betreft het bedenken van denkbeeldige rechthoeken om objecten te detecteren.

Veelhoek annotatie

Veelhoek annotatie

Voor de classificatie van scènes en objecten, als er onregelmatig gevormde entiteiten in het spel zijn, is polygoonannotatie erg handig, omdat het nauwkeuriger is dan omsluitende kaders.

Semantische segmentatie

Semantische segmentatie

Als u meer gerichte en nauwkeurige computer vision AI's wilt ontwikkelen, kunt u overwegen semantische segmentatie te overwegen, waarbij afbeeldingen op pixelniveau worden geclassificeerd.

Belangrijkste annotatie

Belangrijkste annotatie

Biometrische beveiligingsinstellingen zoals gezichtsdetectie kunnen profiteren van Keypoint-annotatie die zich richt op het labelen van gebruikersuitdrukkingen, specifieke gezichtsmarkeringen zoals lippen, neuzen, ogen en zelfs annotaties op cellulair niveau.

3D kubusvormige annotatie

3D kubusvormige annotatie

Waarschijnlijk een meer gedefinieerde versie van de Bounding Box-annotatie, worden 3D-balken gebruikt om objecten in drie dimensies te identificeren en te labelen in plaats van twee, zoals aangeboden door 2D-begrenzingsvakken.

Lijn &Amp; Polylijn annotatie

Lijn- en polylijnannotatie

Deze techniek kan het beste worden ingezet voor verticals die een meer vlakke benadering vereisen voor het labelen van entiteiten. Het wordt gebruikt voor het annoteren van pijpleidingen, wegen, rails en datasets met betrekking tot wegmarkeringen, rijstroken en meer.

Frames Classificatie

Frames Classificatie

Voor gegevensworkflows met betrekking tot het annoteren van YouTube-video's, implementeren we frameclassificatie als de geprefereerde manier van annoteren. Hierdoor kun je video's beter navigeerbaar maken, met de mogelijkheid om frames over te slaan en betere controle te bieden.

Video Transcriptie

Video Transcriptie

Als je meer betrokkenheid bij je video's wilt, raden we videotranscriptie aan als aanvullende vorm van annotatie, die het meest geschikt is om de audiofragmenten van de betreffende video in tekst te vertalen.

Skelet annotatie

Skelet annotatie

Als u van plan bent modellen te ontwikkelen voor beveiligingstoepassingen, fitness- en sportanalyses, raden we u aan om skeletannotatie te gebruiken voor het identificeren en labelen van datasets met een focus op lichaamsuitlijning en positionering.

Gebruiksscenario's voor videoannotaties

Shaip biedt effectieve video-annotatie-oplossingen voor een verscheidenheid aan toepassingen.

Bestuurdersbewaking

Bewaking van cabinechauffeur

Geannoteerde honderden uren aan chauffeurs- en in-car videobeelden. Elke video bevat grondig geannoteerde clips met bewegingen van gezichtskenmerken en scenario's in de auto om het gedrag van de bestuurder nauwkeurig te volgen en waarschuwingen te geven wanneer afwijkingen worden waargenomen.

Detailhandel

Retail-AI

Videoannotatie is ook nuttig in winkels om het consumentengedrag te begrijpen. Met onze geannoteerde video's is het eenvoudig om applicaties te ontwerpen om de bewegingen van klanten te volgen, koopbeslissingen te begrijpen en diefstal te identificeren.

Verkeersvideodataset

Verkeerstoezicht

Videoannotatie speelt een belangrijke rol bij de ontwikkeling van hoogwaardige bewakingstoepassingen. We hebben met succes honderden uren aan bewakings- en CCTV-video's geannoteerd met een superieur resolutie- en detailniveau door vereiste objecten te annoteren.

Belangrijkste annotatie

Gezichtsherkenning

Shaip is in staat om belangrijke punten op het gezicht van een persoon toe te passen om te worden gebruikt bij het ontwikkelen van hoogwaardige trainingsdatasets voor het ontwikkelen van gezichtsherkenningstoepassingen.

Lane Detectie

Lane Detectie

Dankzij geavanceerde mogelijkheden in video-annotatie kunnen we uren aan video's doorzoeken en Polyline-annotatie gebruiken om voertuigen te trainen om rijstroken, wegmarkeringen, voertuigverkeer, omleidingen, straatstroken en routebeschrijvingen te detecteren.

Computervisie &Amp; Robotica

Computervisie en robotica

Door opmerkzame robots te trainen in het gebruiken, aanpassen en reageren op hun omgeving zonder menselijke interactie, is het mogelijk om dodelijke slachtoffers en ongevallen te verminderen die de productiviteit verhogen.

Annotatie met meerdere labels

Annotatie met meerdere labels

Voor bepaalde gelabelde categorieën moet u zich fixeren op subcategorieën om de besluitvorming te verminderen en de analyse nog nauwkeuriger te maken. Instantie-annotatie, als onderdeel van multi-label video-annotatie, helpt u daarbij door voertuigen verder te categoriseren als bussen, auto's en meer.

Analyse van videogegevens

Analyse van videogegevens

Als u de behoefte aan videolabels wilt analyseren voordat u een volwaardige trainingsstrategie plant, kunt u altijd vertrouwen op onze videogegevensanalyse die u helpt bij het beter plannen van de gebruikssituaties, het plannen van zeer specifieke doelen en ons uiteindelijk in staat stellen om de juiste annotatietechniek inzetten.

Aangepaste annotatie

Aangepaste annotatie

Zodra de analyse van videogegevens is voltooid, kunnen we u zelfs helpen bij het plannen van aangepaste annotatiestrategieën die worden ondersteund door de juiste video-annotatietool, zelfs als uw gebruikssituatie zeer ongrijpbaar is en verdere detaillering vereist.

Redenen om Shaip te kiezen als uw betrouwbare videoannotatiebedrijf

Mensen

Mensen

Toegewijde en getrainde teams:

  • 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
  • Gecertificeerd projectmanagementteam
  • Ervaren productontwikkelingsteam
  • Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces

Proces

De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:

  • Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
  • Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
  • Continue verbetering en feedbacklus
Platform

Platform

Het gepatenteerde platform biedt voordelen:

  • Webgebaseerd end-to-end platform
  • Onberispelijke kwaliteit
  • Snellere TAT
  • Naadloze levering

Industries We Serve

Als een van de toonaangevende leveranciers van oplossingen helpen we verschillende sectoren bij het ontwerpen en ontwikkelen van automatiseringstools en -modellen op basis van onze reeks video-annotatieservices. We brengen het vermogen van technologie en de competentie van menselijke experts samen om grote datavolumes te analyseren om de productie te verbeteren, fouten te verminderen en de efficiëntie te verhogen.

Auto-Industrie

Auto-Industrie

We helpen de auto-industrie bij het ontwikkelen en implementeren van betrouwbare tools voor autonoom rijden en monitoring van chauffeurs in de auto op basis van onze hoogwaardige AI-gebaseerde trainingsdatasets.

MEDISCHE

MEDISCHE

We integreren AI en machine learning-mogelijkheden door gebruik te maken van video-annotatie om medische, beeldvorming, procedures en processen binnen het medische systeem te stroomlijnen.

Manufacturing

Manufacturing

Industrieën gebruiken de kracht van video-annotatie om AI-gebaseerde tools te trainen en te ontwikkelen voor snellere productie, tijdgebonden besluitvorming en het stroomlijnen van de productie.

Toezicht

Toezicht

Video-annotatie wordt gebruikt om objecten te detecteren en mensen, auto's, bomen, dieren en andere objecten te identificeren om verbeterde beveiligings- en bewakingstools te ontwikkelen.

Diensten aangeboden

Het verzamelen van deskundige beeldgegevens is niet alle-hands-on-deck voor uitgebreide AI-setups. Bij Shaip kun je zelfs de volgende services overwegen om modellen veel wijder dan normaal te maken:

Tekstannotatie

Tekstannotatie
Diensten

Wij zijn gespecialiseerd in het voorbereiden van tekstuele datatraining door het annoteren van uitgebreide datasets, het gebruik van entiteitannotatie, tekstclassificatie, sentimentannotatie en andere relevante tools.

Audio-annotatie

Audio-annotatie
Diensten

Het labelen van audiobronnen, spraak en stemspecifieke datasets via relevante tools zoals spraakherkenning, spreker diarisatie, emotieherkenning, is iets waarin wij gespecialiseerd zijn.

Annotatie afbeelding

Annotatie afbeelding
Diensten

We zijn trots op het labelen van gesegmenteerde afbeeldingsdatasets om computervisiemodellen te trainen. Enkele van de relevante technieken zijn grensherkenning en beeldclassificatie.

Expert Assistance is slechts een klik verwijderd. Plan om vision AI-mogelijkheden naar een hoger niveau te tillen! Neem direct contact met ons op voor professionele hulp

Videoannotatie is het proces van het labelen van videospecifieke entiteiten met relevante metadata, zodat ze klaar zijn voor training en machine herkenbaar zijn.

Etikettering van entiteiten op de weg zoals auto's, voetgangers, straatnaamborden en andere elementen voor het trainen van zelfrijdende auto's, het volgen en categoriseren van poses en gezichtspunten voor specifieke games en apps, en zelfs het taggen van aangepaste entiteiten om intelligente productie te versnellen zijn enkele van de voorbeelden van videoannotatie.

Op dit moment wordt u geadviseerd om YouTube-video's te annoteren door gebruik te maken van uitbestede annotatietools zoals videotranscriptie en frameclassificatie. In tegenstelling tot de annotatie-editor die voorheen door YouTube werd aangeboden, wordt verwacht dat de uitbestede strategieën beter werken bij het verbeteren van de gebruikersbetrokkenheid.

Ja, je kunt een YouTube-video annoteren door voornamelijk te vertrouwen op frameclassificatie en videotranscriptie.

Vision AI's en modellen vereisen vrachtwagenladingen met trainingsgegevens om van te leren als u wilt dat ze in de toekomst in staat zijn om onafhankelijke en proactieve beslissingen te nemen. Daarom heeft computervisie goed voorbereide, getagde en gelabelde videocomponenten nodig om samen met algoritmen te worden gevoed om de modellen en uiteindelijk de AI's opmerkzamer te maken.

Machine learning als technologie zorgt ervoor dat machines kunnen leren van herkenbare patronen en data, zonder menselijke tussenkomst. Om dit echter werkelijkheid te laten worden, moeten trainingsklare datasets naar het systeem worden gevoerd, wat het beste kan worden afgehandeld door video-annotatie.