Shaip maakt nu deel uit van het Ubiquity-ecosysteem: hetzelfde team, maar nu met uitgebreidere middelen om klanten op grote schaal te ondersteunen.
|
Zeer nauwkeurige AI-trainingsgegevens voor autonome voertuigen die foutloos, door mensen gelabeld en kosteneffectief zijn
Auto's en auto's in het algemeen spelen een cruciale rol in ons dagelijks leven en de meeste mensen zouden niet ontkennen dat auto's zonder bestuurder de toekomst zijn die een revolutie teweeg zal brengen in de manier waarop we pendelen.
Volgens Goldman Sachs zijn de komende 10 jaar cruciaal voor de auto-industrie, omdat deze een grote transformatie zal ondergaan: de auto's zelf, de bedrijven die ze bouwen en de klanten - ze zullen er allemaal aanzienlijk anders uitzien dan voorheen.
Industrie:
Met $4.5 miljard dollar aan investeringen in 2019 AV's hebben het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in de auto-industrie, de veiligheid te verbeteren, congestie, energieverbruik en vervuiling te verminderen.
Industrie:
Volgens een recent rapport van IHS Markit wordt voorspeld dat ongeveer 33 miljoen Autonome voertuigen zullen tegen 2040 op de weg verschijnen en bijdragen aan... 26% van de verkoop van nieuwe auto's.
Volgens een recent rapport van Allied Market Research zal de wereldwijde markt voor autonome voertuigen naar verwachting in 556.67 $ 2026 miljard bereiken, met een CAGR van 39.47% van 2019 tot 2026.
Opkomende technologieën mogelijk maken om mee te gaan in de volgende golf van geconnecteerde voertuigen. Shaip is een toonaangevend AI-gegevensplatform dat hoogwaardige gegevensverzameling en annotatie biedt die ML- en AI-toepassingen in de auto-industrie mogelijk maken.
We bieden grote hoeveelheden beelddatasets (persoon, voertuig, verkeersborden, rijstroken) om autonome voertuigen te trainen in verschillende scenario's en situaties. Onze experts kunnen relevante afbeeldingsdatasets verzamelen volgens uw projectvereisten.
Verzamel bruikbare trainingsvideodatasets zoals voertuigbewegingen, verkeerslichten, voetgangers, enz. om ML-modellen van autonome voertuigen te trainen. Elke dataset is specifiek afgestemd op uw specifieke gebruiksscenario.
We hebben een van de meest geavanceerde annotatietools voor afbeeldingen/video's in de
markt die het labelen van afbeeldingen nauwkeurig en superfunctioneel maakt voor
complexe use-cases zoals autonoom rijden waarbij kwaliteit van het grootste belang is. Afbeeldingen en video's worden frame voor frame gecategoriseerd in objecten zoals voetgangers, voertuigen, wegen, lantaarnpalen, verkeersborden, enz. om hoogwaardige trainingsgegevens op te bouwen.
Wij helpen u met diverse etiketteringstechnieken na zorgvuldige bestudering van de scope van uw automotive project. We hebben toegewijd personeel dat is opgeleid voor dergelijke complexe annotaties, QA-teams die een nauwkeurigheidsniveaus van meer dan 95% garanderen en tools om kwaliteitscontroles te automatiseren. Afhankelijk van uw machine learning-project werken we aan een of een combinatie van deze beeldannotatietechnieken:
We kunnen afbeeldingen of video's labelen met 360-graden zichtbaarheid, vastgelegd door camera's met hoge resolutie, om hoogwaardige, grondwaarheidsdatasets te bouwen die het algoritme voor autonome voertuigen aandrijven.
Onze experts gebruiken de box-annotatietechniek om objecten in een bepaalde afbeelding/video in kaart te brengen om datasets te bouwen, waardoor ML-modellen objecten kunnen identificeren en lokaliseren.
Bij deze techniek plotten annotators punten op de exacte randen van objecten (zoals Edge of Road, Broken Lane, End of Lane) die moeten worden geannoteerd, ongeacht hun vorm
Bij deze techniek wordt elke pixel in een afbeelding / video geannoteerd met informatie en gescheiden in verschillende segmenten die je cv-algoritme nodig heeft om te herkennen
Auto-detectie van semantische objecten van een bepaalde klasse in digitale afbeeldingen en video's, use cases kunnen gezichtsdetectie en voetgangersdetectie zijn.
Afbeeldingen van het gezicht van de bestuurder met auto-opstelling in verschillende poses en variaties met unieke deelnemers van meerdere etniciteiten
Afbeeldingen van kentekenplaten vanuit verschillende hoeken
Geannoteerde afbeeldingen (samen met metadata) van verschillende auto-interieurs van meerdere merken
Beelden van buitenomgevingen op straatniveau in stedelijke gebieden of op snelwegen met veel verkeer
Bouw een zeer nauwkeurig bestuurdersbewakingssysteem door gezichtsoriëntatiepunten zoals ogen, hoofd, mond, enz. te annoteren met nauwkeurigheid en relevante metadata voor knipperdetectie en blikschatting.
Annoteer voetgangers in verschillende afbeeldingen met 2D-begrenzingsvakken om trainingsgegevens van hoge kwaliteit te maken voor het volgen van voetgangers
Semantische Segmentatie van afbeeldingen/video's frame voor frame, inclusief objecten zoals voetgangers, voertuigen (auto's, fietsen, bussen), wegen, lantaarnpalen voor het bouwen van hoogwaardige trainingsgegevens voor op AI gebaseerde autonome voertuigsystemen.
Annoteer uren aan afbeeldingen/videoframes van stedelijke en straatomgevingen, waaronder auto's, voetgangers, lantaarnpalen, enz. om objectdetectie te vergemakkelijken en hoogwaardige trainingsgegevens te bouwen voor het ontwikkelen van CV-modellen voor autonoom voertuig.
Verminder verkeersongevallen veroorzaakt door bestuurders die in slaap vallen door essentiële bestuurdersinformatie te verzamelen uit gezichtsherkenningspunten zoals slaperigheid, blikken van de ogen, afleiding, emotie en meer. Deze afbeeldingen in de cabine zijn nauwkeurig geannoteerd en gebruikt voor het trainen van ML-modellen.
Verbeter spraakherkenning in de auto of de spraakassistent van de auto door bestuurders in staat te stellen te bellen, muziek te bedienen, bestellingen te plaatsen, diensten te boeken, afspraken te plannen en meer. We bieden lokale datasets in meer dan 50 talen om uw Car Voice Assistant te trainen.
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.
