Shaip maakt nu deel uit van het Ubiquity-ecosysteem: hetzelfde team, maar nu met uitgebreidere middelen om klanten op grote schaal te ondersteunen.
|
Optimaliseer uw machine learning-modules voor prestaties en precisie en verstoor marktsegmenten die geospatiale inzichten vereisen
Het aantal unieke use-cases voor geospatiale AI-bedrijven neemt met de dag toe en voor de meest nauwkeurige output heb je waterdichte trainingsgegevens nodig. Aantal sectoren zoals Ride-sharing - Uber, Logistiek, Landbouw, Infra, die gebruikmaken van locatie & GIS zijn enkele prominente voorbeelden. Marktstatistieken helpen u de stand beter te begrijpen.
Industrie:
Geschat wordt dat ten minste 80% van alle gegevens zijn geografisch van aard, aangezien de meeste informatie om ons heen kan worden gegeorefereerd. Door deze maatregel, 80% van de 2.5 exabytes aan big data die elke dag wordt gegenereerd, is geografisch.
Wanneer gebruikers aan uw oplossingen werken, verwachten ze nauwkeurige details te krijgen waarmee ze hun taken kunnen uitvoeren. Het kan het plannen van een route zijn om een snelweg te nemen, het zoeken naar plaatsen in de buurt, het jagen op eigendommen, het beoordelen van de weersomstandigheden van een locatie of wat dan ook. Wat ze ook doen, ze hebben superscherpe resultaten nodig, die alleen kunnen voortkomen uit consistente training met behulp van hoogwaardige trainingsgegevens voor geospatiale projecten.
Daar komen wij binnen met onze expertise en datanetwerk.
Satellietbeelden spelen een cruciale rol bij het verkrijgen van kwaliteit en nauwkeurige geospatiale gegevens voor AI-projecten. Ons onberispelijke netwerk en luchtdichte modus operandi zorgen ervoor dat u de meest nauwkeurige, relevante en bijgewerkte trainingsgegevens voor uw trainingsdoeleinden krijgt om uw AI-model nauwkeurig te trainen.
Geospatiale gegevens bestaan uit verschillende regelmatige, onregelmatige en abnormale afbeeldingen en vormen. Het annoteren van elk element in datasets vereist nauwgezette aandacht voor detail en kwaliteitsvolle werkuren. Onze KMO's en dataspecialisten doen er alles aan om ervoor te zorgen dat elke pixel of byte van uw gegevens correct wordt geannoteerd.
Annotators plotten punten aan elk uiteinde of elke rand van een object, ongeacht de vorm of grootte in een afbeelding/video. In de logistiek vult Geo.AI de kloof en verzamelt nauwkeurige locatie-informatie die de levering stroomlijnt.
Detecteer instanties van statische of bewegende objecten binnen een frame (afbeelding of video), om objecten te detecteren en te volgen. Bedrijven die ritten delen via Geo AI kunnen de dichtheid van auto's en hun beschikbaarheid in een bepaald gebied berekenen.
Punten worden door deskundige annotators op specifieke delen van een afbeelding geplaatst om de objecten te helpen lokaliseren, onderscheiden of identificeren en de afbeelding in zijn totaliteit te bekijken
Afbeeldingen worden nauwkeurig in verschillende componenten geknuppeld/gesegmenteerd en vervolgens gelabeld om objecten binnen een bepaald frame te detecteren.
Extraheer informatie binnen de onderzochte regio. Intelligentie die kan worden geëxtraheerd, zijn geolocatie, seizoens- en temporele variaties, enz.
Classificeer objecten in een afbeelding op basis van aangepaste taxonomieën, inclusief land, weg, voertuigen, woningen, enz.
Toegewijde en getrainde teams:
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
Beheerd personeelsbestand voor volledige controle, betrouwbaarheid en productiviteit
Een krachtig platform dat verschillende soorten annotaties ondersteunt
Minimaal 95% nauwkeurigheid gegarandeerd voor superieure kwaliteit
Wereldwijde projecten in meer dan 60 landen
SLA's op ondernemingsniveau
Best-in-class real-life rijgegevenssets
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
