- Wat we doen
-
-
-
Specialiteit
-
-
-
- Standaardgegevens
-
- Oplossingen
- Platform
- Bedrijf
Krijg eersteklas ondersteuning van experts van wereldklasse om computervisie op de juiste manier te implementeren, door realtime gegevens uit video's en afbeeldingen te extraheren om uw ML-reis te versnellen
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Computervisie is een gebied van kunstmatige-intelligentietechnologieën die machines trainen om de visuele wereld te zien, begrijpen en interpreteren, zoals mensen dat doen. Het helpt bij het ontwikkelen van machine learning-modellen om objecten in een afbeelding of video nauwkeurig te begrijpen, identificeren en classificeren - op een veel grotere schaal en snelheid.
De recente ontwikkelingen in Computer Vision-technologieën hebben een aantal van de beperkingen overwonnen waarmee mensen worden geconfronteerd bij het nauwkeurig detecteren en labelen van objecten uit de enorme hoeveelheden gegevens die tegenwoordig worden gegenereerd door ongelijksoortige systemen. De computer lost deze 3 taken effectief op:
Het trainen van ML-modellen om de visuele wereld te interpreteren en te begrijpen, vereist grote hoeveelheden nauwkeurig gelabelde beeld- en videogegevens.
Van begrenzingsvakken, semantische segmentatie, polygonen, polylijnen tot keypoint-annotatie, wij kunnen u helpen met elke beeld-/video-annotatietechniek.
We bieden ook een bekwame hulpbron die een verlengstuk van uw team wordt om u te ondersteunen bij uw gegevensannotatietaken, door middel van tools die u verkiest met behoud van de gewenste consistentie en kwaliteit. Onze bekwame en ervaren medewerkers passen de best practices toe die zijn geleerd door miljoenen afbeeldingen en video's te labelen om gegevenslabels van wereldklasse te leveren voor computervisie-oplossingen.
Van het verzamelen van afbeeldingen/video's tot het herkennen en volgen van annotaties van objecten tot semantische segmentatie en 3D-puntenwolkannotaties, we zorgen voor een beter begrip van de visuele wereld met gedetailleerde, nauwkeurig gelabelde afbeeldingen en video's om de prestaties van uw computervisiemodellen te verbeteren.
450 afbeeldingen van gezichten van bestuurders met auto-opstelling in verschillende poses en variaties met 20,000 unieke deelnemers van 10+ etniciteiten
80k+ afbeeldingen van oriëntatiepunten uit meer dan 40 landen, verzameld op basis van aangepaste vereisten.
84.5k drone-video's van gebieden zoals College / School-campus, fabrieksterrein, speeltuin, straat, groentemarkt met GPS-gegevens.
55k afbeeldingen in 50+ variaties (wat betreft voedseltype, verlichting, binnen versus buiten, achtergrond, camera-afstand etc.) met geannoteerde afbeeldingen
Train ML-modellen om kankervlekken te detecteren in huidbeelden of om symptomen te vinden in MRI-scans of röntgenfoto's van patiënten.
Train ML-modellen om afbeeldingen van mensen te identificeren op basis van gezichtskenmerken en vergelijk ze met een database met gezichtsprofielen om mensen te detecteren en te taggen.
Annotatie van satellietbeelden en UAV-fotografie om datasets voor geoprocessing voor te bereiden, en annotatie van 3D-puntenwolk voor Geo.AI.
Plaats met AR-headset virtuele objecten in de echte wereld. Het kan vlakke oppervlakken zoals muren, tafelbladen en vloeren detecteren - een zeer cruciaal onderdeel bij het vaststellen van diepte en afmetingen en het plaatsen van virtuele objecten in de fysieke wereld.
Meerdere camera's leggen video's vast vanuit een andere hoek om de grenzen van verkeerslichten, wegen, auto's, objecten en voetgangers in de buurt te identificeren om de zelfrijdende auto's te trainen het voertuig automatisch te besturen en obstakels te vermijden terwijl de passagier veilig wordt bestuurd.
Met computervisie in de detailhandel kunnen de toepassingen gepersonaliseerde aanbevelingen bieden op basis van kooppatronen van klanten en bedrijfsactiviteiten zoals schapbeheer, betalingen enz. versnellen.
Als experts in het trainen en managen van teams zorgen we ervoor dat projecten binnen het vastgestelde budget worden opgeleverd.
Het team analyseert gegevens uit meerdere bronnen en is in staat om AI-trainingsgegevens efficiënt en in volumes in alle sectoren te produceren.
Het brede scala aan beeldgegevens biedt AI grote hoeveelheden informatie die nodig is om sneller te trainen.
Onze pool van experts die bedreven zijn in het annoteren en labelen van afbeeldingen/video's, kunnen nauwkeurige en effectief geannoteerde datasets verkrijgen.
Ons team helpt u bij het voorbereiden van beeld-/videogegevens voor het trainen van AI-engines, waardoor u kostbare tijd en middelen bespaart.
Ons team van medewerkers kan extra volume accommoderen met behoud van de kwaliteit van de gegevensuitvoer.
Vandaag staan we aan het begin van het mechanisme van de volgende generatie, waarbij onze gezichten onze toegangscodes zijn. Door de herkenning van unieke gezichtskenmerken kunnen machines detecteren of de persoon die toegang probeert te krijgen tot een apparaat geautoriseerd is, CCTV-beelden matchen met daadwerkelijke beelden om misdadigers en wanbetalers op te sporen, criminaliteit in winkels te verminderen en meer.
Mensen hebben het aangeboren vermogen om objecten, mensen, dieren en plaatsen van foto's te onderscheiden en nauwkeurig te identificeren. Computers hebben echter niet de mogelijkheid om afbeeldingen te classificeren. Toch kunnen ze worden getraind om visuele informatie te interpreteren met behulp van computervisietoepassingen en beeldherkenningstechnologie.
Toegewijde en getrainde teams:
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
Heeft u een computervisieproject in gedachten? Laten we verbinden
Intelligente machines moeten in staat zijn om de visuele wereld contextueel te interpreteren, juist om dingen beter te begrijpen en te zien. Computer Vision is zo'n tak of beter gezegd technologische expertise die gericht is op het ontwikkelen van leer- en trainingsmodellen voor machines om ze ontvankelijker te maken voor afbeeldingen en video's, waardoor het identificeren en ontcijferen van de machines verbetert.
Computervisie, als een op zichzelf staande technologie, houdt rekening met verschillende aspecten van visuele autonomie. De aanpak is vergelijkbaar met het nabootsen van het menselijk brein en de perceptie van visuele entiteiten. De modus operandi omvat trainingsmodellen voor verbeterde beeldclassificatie, objectidentificatie, verificatie en detectie, herkenningspuntdetectie, objectherkenning en tenslotte objectsegmentatie.
Enkele van de opvallende voorbeelden van computervisie zijn onder meer indringerdetectiesystemen, schermlezers, defectdetectie-opstellingen, metrologie-ID's en zelfrijdende auto's die zijn geïnstalleerd met opstellingen met meerdere camera's, LiDAR-eenheden en andere bronnen.
Beeldannotatie is een vorm van een leerhulpmiddel onder toezicht in Computer Vision, bedoeld om AI-modellen te trainen om beelden beter te herkennen, identificeren en begrijpen. Ook wel datalabeling genoemd, beeldannotatie in grote volumes traint modellen uitgebreid, wat hun vermogen om in de toekomst conclusies te trekken en beslissingen te nemen bevordert.
Beeldannotatie in Computer Vision is gericht op het classificeren van ongelijksoortige afbeeldingen via relevante tools voor het nauwkeurig toevoegen van bruikbare metadata aan de beeldgerichte datasets. In eenvoudiger bewoordingen markeert beeldannotatie een groot aantal afbeeldingen via tekst of andere markeringen voor een beter begrip van de kant van de machines, waardoor ze beter worden getraind in classificatie en detectie.