Servicii de adnotare și etichetare video pentru viziune computerizată
Adnotare cu precizie la cadre pe casete de încadrare, poligoane, segmentare și cuboide 3D — oferită de adnotatori instruiți de experți, cu fluxuri de lucru compatibile cu SOC 2, HIPAA și GDPR.
De ce este Adnotarea Video?
Adnotarea video este procesul de etichetare a obiectelor, acțiunilor și evenimentelor pe parcursul cadrelor video pentru a crea date de antrenament pentru modelele de viziune computerizată. Aceasta permite sistemelor de inteligență artificială - inclusiv vehicule autonome, modele de imagistică chirurgicală, platforme de analiză pentru comerțul cu amănuntul și robotică - să detecteze, să urmărească și să clasifice obiecte în mișcare în imagini din lumea reală. Shaip oferă adnotări video cu precizie la cadre prin nouă tehnici, inclusiv casete de delimitare, segmentare poligon, cuboide 3D și puncte cheie scheletice.
Imaginați-vă că antrenați baza de date de cunoștințe a unei mașini autonome înainte de a dezvălui prototipul. Pentru a putea funcționa la capacitate maximă, vehiculul autonom ar trebui să poată identifica semnale, persoane, blocaje, bariere etc., pentru a le traversa cu acuratețe și precizie. Totuși, acest lucru poate fi posibil doar dacă modelele de învățare automată și viziune computerizată pot învăța folosind seturile de date etichetate, utilizate pentru a antrena algoritmii.
Expertiza noastră
Etichetarea video productivă este simplă
Capturați fiecare obiect din videoclip, cadru cu cadru și adnotă-l pentru a face obiectele în mișcare să fie recunoscute de mașini cu serviciile noastre avansate de etichetare video. Avem tehnologia și experiența pentru a vă oferi soluții de etichetare video care vă ajută cu seturi de date etichetate complet pentru toate nevoile dvs. de etichetare video. Vă ajutăm să vă construiți modelele de computer vision cu acuratețe și cu nivelul dorit de acuratețe. Definiți cazul dvs. de utilizare și lăsați-l pe Shaip să se ocupe de ridicarea greutății modelelor de viziune cu putere, cu următoarele instrumente la dispoziția noastră:
Adnotare caseta de delimitare
Cea mai utilizată tehnică de etichetare video. Desenăm dreptunghiuri 2D în jurul obiectelor țintă pe fiecare cadru, permițând modele de detectare și urmărire a obiectelor pentru cazuri de utilizare în conducere autonomă, supraveghere și analiză a comerțului cu amănuntul.
Adnotare poligon
Pentru obiecte cu forme neregulate unde casetele de delimitare supraestimează aria obiectului. Adnotatoarele noastre trasează limitele exacte ale obiectelor cadru cu cadru — esențial pentru analiza precisă a scenelor în imagistica medicală și filmările aeriene/cu dronă.
Segmentarea semantică
Clasificare la nivel de pixel a fiecărei regiuni din fiecare cadru. Se utilizează acolo unde modelele trebuie să distingă drumul de trotuar, tumora de țesutul sănătos sau produsul de fundal — oriunde contează contextul cu precizie la nivel de pixel.
Adnotare punct cheie
Etichetarea cadru cu cadru a reperelor pentru punctele de interes ale feței, corpului și obiectelor. Susține modelele de recunoaștere facială, detectare a gesturilor, securitate biometrică și analiză a emoțiilor.
Adnotare cuboidă 3D
Volume delimitante tridimensionale pentru obiecte în spațiu — vehicule, pietoni, echipamente. Tipul standard de adnotare pentru stive de percepție pentru conducerea autonomă și robotica de depozitare.
Adnotare linie și polilinie
Etichetarea elementelor liniare pentru drumuri, benzi, căi ferate, conducte și limite. Date critice de antrenament pentru detectarea benzilor, inspecția infrastructurii și modele de navigație autonomă.
Clasificarea cadrelor și a videoclipurilor
Clasificați cadre întregi sau segmente video după tipul de scenă, acțiune sau eveniment. Folosit pentru moderarea conținutului, analiza sportului și modele de indexare a arhivelor media.
Video Transcriere
Transcriere audio-text sincronizată cu cadre, plus text asociat + adnotare vizuală pentru antrenament IA multimodală și IA generativă.
Adnotare scheletică și a posturilor
Etichetarea punctelor cheie ale corpului și a structurii scheletice pentru analiza posturii, mișcării și activității. Este utilizată pentru modele de performanță sportivă, aplicații de kinetoterapie și seturi de date de antrenament pentru robotică umanoidă.
Cazuri de utilizare pentru adnotări video
Shaip oferă soluții eficiente de adnotare video pentru o varietate de aplicații.
În monitorizarea șoferului de cabină
Adnotate sute de ore de filmări video ale șoferului și din mașină. Fiecare videoclip conține clipuri complet adnotate care prezintă mișcarea trăsăturilor faciale și scenarii în mașină pentru a monitoriza cu precizie comportamentul șoferului și pentru a oferi avertismente atunci când sunt observate abateri.
AI de vânzare cu amănuntul
Adnotarea video este de asemenea utilă în magazinele de vânzare cu amănuntul pentru a înțelege comportamentul consumatorilor. Cu videoclipurile noastre adnotate, este ușor să proiectați aplicații pentru a urmări mișcarea cumpărătorilor, a înțelege deciziile de cumpărare și a identifica furtul.
Supravegherea Traficului
Adnotarea video are un rol semnificativ de jucat în dezvoltarea aplicațiilor de supraveghere de înaltă calitate. Am adnotat cu succes sute de ore de supraveghere și videoclipuri CCTV la un nivel superior de rezoluție și detalii prin adnotarea obiectelor necesare.
Recunoastere faciala
Shaip este capabil să aplice puncte cheie pe fața unei persoane pentru a fi utilizate în dezvoltarea seturi de date de antrenament de vârf pentru dezvoltarea aplicațiilor de recunoaștere facială.
Detectarea benzii
Capacitățile avansate de adnotare video ne permit să analizăm ore întregi de videoclipuri și să folosim adnotarea Polyline pentru a instrui vehiculele pentru a detecta benzi, marcaje rutiere, traficul vehiculelor, deviuni, benzi de stradă și indicații de orientare.
Viziune pe computer și robotică
Prin antrenarea roboților perceptivi cu privire la utilizarea, adaptarea și răspunsul la mediul lor fără a fi nevoie de interacțiune umană, este posibil să se reducă decesele și accidentele care sporesc productivitatea.
Adnotare cu mai multe etichete
Pentru anumite categorii etichetate, trebuie să vă fixați pe subcategorii pentru a reduce gradul de luare a deciziilor și pentru a face analiza și mai precisă. Adnotările de instanță, ca parte a adnotărilor video cu mai multe etichete, vă ajută la același lucru, clasificând vehiculele în continuare ca autobuze, mașini și multe altele.
Analiza datelor video
În cazul în care doriți să analizați nevoia de etichetare a videoclipurilor înainte de a planifica o strategie de formare completă, vă puteți baza întotdeauna pe analiza noastră de date video, care are ca scop să vă ajute să planificați mai bine cazurile de utilizare, să planificați obiective foarte specifice și, în cele din urmă, să ne permită să implementați tehnica de adnotare corectă.
Adnotare personalizată
Odată ce analiza datelor video s-a încheiat, vă putem ajuta chiar să planificați strategii de adnotare personalizate susținute de instrumentul potrivit de adnotare video, chiar dacă cazul dvs. de utilizare este foarte evaziv și necesită detalii suplimentare.
Etichetarea video – Atingerea umană pentru inteligența ta
Pe scurt — Shaip vă permite să accesați unele dintre cele mai avansate soluții de adnotare video pentru a crea modele perceptive și foarte inteligente. În calitate de companie de adnotări video, Shaip oferă cea mai eficientă putere de antrenament pentru modele configurațiilor specifice obiectivelor dvs., întărite în continuare cu instrumente de extragere a datelor, echipe interne de etichetare a datelor și capacitatea de a aduce o gamă largă de instrumente de adnotare video potrivite. fiecare caz de utilizare relevant.
Dacă externalizați cerințele de etichetare video către Shaip, puteți pune mâna pe următoarele resurse:
- Abilitatea de a gestiona videoclipuri mai lungi și de a extrage informații
- Perspectivă de adnotare automată pentru un timp de lansare pe piață mai rapid
- Acces la etichetarea cadru cu cadru
- Acoperire specifică industriei
- Precizie mai mare
- Abilitatea de a procesa volume nebunești de date
De ce echipele aleg Shaip pentru adnotarea video
Grupuri dedicate, nu mulțimi anonime
Proiectul dumneavoastră este dotat cu un grup fix de adnotatori instruiți, plus un manager de proiect dedicat, un inginer de soluții și un responsabil QA — fără crowdworkeri rotativi. Calitatea rămâne consistentă în toate loturile.
Adnotatori instruiți în întreaga rețea
O forță globală de anotatori formată din peste 30,000 de specialiști în crearea, etichetarea și asigurarea calității datelor — care ne permite să scalăm un proiect de la un proiect pilot de 100 de ore la o livrare de 100,000 de ore fără a schimba partenerii.
Asigurarea calității pe mai multe niveluri pentru fiecare lot
Fiecare livrare trece prin verificări la nivel de adnotator, evaluare inter pares, asigurarea calității de către managerul de proiect și eșantionare statistică — susținute de responsabili de calitate instruiți Six-Sigma — astfel încât precizia rămâne peste 98% pe loturile de producție.
Conformitate încă din prima zi
Controale SOC 2 tip II, fluxuri de lucru aliniate HIPAA pentru datele medicale, gestionarea datelor conformă GDPR + DPDP, acorduri de confidențialitate (NDA) pentru fiecare adnotator și practici de securitate a informațiilor ISO 27001.
Domenii deservite
Fiind unul dintre cei mai importanți furnizori de soluții din industrie, ajutăm o varietate de industrii să proiecteze și să dezvolte instrumente și modele de automatizare bazate pe suita noastră de servicii de adnotare video. Reunăm capacitatea tehnologiei și competența experților umani de a analiza volume mari de date pentru a îmbunătăți producția, a reduce erorile și a crește eficiența.
Vehicule autonome
Etichetare cu precizie la cadru a pietonilor, vehiculelor, marcajelor rutiere, semnalizării și geometriei drumului pentru sistemele ADAS și echipele de percepție AV full-stack. Sute de ore de monitorizare a șoferului în cabină și filmări pe șosea livrate.
Sănătate și imagistică medicală
Adnotarea videoclipurilor chirurgicale, a secvențelor cu ultrasunete, a înregistrărilor endoscopice și a videoclipurilor de urmărire comportamentală pentru inteligența artificială clinică — în cadrul fluxurilor de lucru conforme cu HIPAA și cu reglementările NDA.
Robotică și inteligență artificială fizică
Adnotare video egocentrică și exocentrică pentru roboți umanoizi, automatizare depozite și date de antrenament cu inteligență artificială încorporată. Etichetare multi-view, multi-frame sincronizată cu datele de poziție.
Supraveghere și siguranță publică
CCTV, înregistrare prin dronă și adnotare prin cameră corporală pentru detectarea amenințărilor, analiza mulțimilor și modele video criminalistice. Conducte de înaltă rezoluție și randament ridicat.
Comerț cu amănuntul și comerț electronic
Urmărirea fluxului cumpărătorilor, monitorizarea rafturilor, detectarea lungimii cozii și etichetarea pentru prevenirea pierderilor pentru modele de analiză în retail și checkout autonom.
Asigurări și procesare a daunelor
Evaluarea daunelor, reconstrucția accidentelor și etichetarea dovezilor daunelor pentru fluxurile de lucru cu inteligență artificială în domeniul asigurărilor. Capturi
Servicii oferite
Colectarea expertă a datelor de imagine nu este completă pentru setări AI complete. La Shaip, puteți chiar să luați în considerare următoarele servicii pentru a face modelele mult mai răspândite decât de obicei:
Servicii de adnotare text
Suntem specializați în pregătirea instruirii datelor textuale prin adnotarea unor seturi de date exhaustive, folosind adnotarea entităților, clasificarea textului, adnotarea sentimentelor și alte instrumente relevante.
Servicii de adnotare a imaginilor
Ne mândrim cu etichetarea, seturile de date de imagini segmentate pentru a pregăti modele de viziune computerizată cu discernământ. Unele dintre tehnicile relevante includ recunoașterea limitelor și clasificarea imaginilor.
Servicii de adnotare audio
Etichetarea surselor audio, a vorbirii și a seturilor de date specifice vocii prin instrumente relevante, cum ar fi recunoașterea vorbirii, diarizarea vorbitorului, recunoașterea emoțiilor, este ceva în care suntem specializați.
Resurse recomandate
ofertele
Colectare de date video de prim rang pentru a antrena modele AI
Vă ajutăm să capturați fiecare obiect într-un video cadru cu cadru, apoi luăm obiectul în mișcare, îl etichetăm și îl facem recunoscut de mașini. Colectarea de seturi de date video de calitate pentru a vă instrui modelele ML a fost întotdeauna un proces stringent și consumator de timp, diversitatea și cantitățile masive necesare sporesc complexitatea.
Ghidul cumpărătorului
Ghidul cumpărătorului pentru adnotare și etichetare video
Este o vorbă destul de comună pe care am auzit-o cu toții. că o imagine ar putea spune cât o mie de cuvinte, doar imaginați-vă ce ar putea spune un videoclip? Un milion de lucruri, poate. Niciuna dintre aplicațiile inovatoare care ne-au fost promise, cum ar fi mașinile fără șofer sau casele inteligente de vânzare cu amănuntul, nu este posibilă fără adnotare video.
Soluții
Servicii și soluții de viziune pe computer
Viziunea computerizată este un domeniu al tehnologiilor de inteligență artificială care antrenează mașinile să vadă, să înțeleagă și să interpreteze lumea vizuală, așa cum o fac oamenii. Aceasta ajută la dezvoltarea modelelor de învățare automată pentru a înțelege, identifica și clasifica cu precizie obiectele dintr-o imagine sau un videoclip - la o scară și o viteză mult mai mari.
Clienți prezentați
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
Asistență de specialitate la doar un clic distanță. Planificați să duceți capacitățile IA vizuală la nivelul următor! Contactați-ne.
Întrebări Frecvente (FAQ)
1. Ce este adnotarea video și de ce este importantă pentru inteligența artificială?
2. Care este diferența dintre adnotarea video și adnotarea imaginilor?
3. Cum asigură Shaip acuratețea adnotărilor?
Fiecare lot trece printr-un proces de asigurare a calității în patru niveluri: autoverificarea adnotatorului, evaluare inter pares, eșantionare statistică de către managerul de proiect și audit Six-Sigma al responsabililor de calitate. Pragurile de acceptare și regulile pentru cazurile limită sunt blocate în timpul calibrării, înainte de începerea oricărei activități de producție. Livrările de producție îndeplinesc de obicei o precizie de peste 98% față de standardele de aur ale clienților, cu bucle de iterație integrate în fiecare angajament.
4. Cât costă adnotarea video?
Prețul adnotărilor video depinde de tipul de adnotare (casetă de delimitare vs. poligon vs. segmentare), densitatea cadrelor, numărul de obiecte per cadru, cerințele de precizie și volumul total. Sunt disponibile atât prețuri pe oră, cât și pe element. Prețurile Shaip scad semnificativ după etapa pilot; ofertele pentru domenii delimitate sunt de obicei returnate în termen de 48 de ore de la primirea unui set de date eșantion.
5. Ce tipuri de adnotări video oferă Shaip?
Oferim nouă tehnici: cub de delimitare, poligon, segmentare semantică, punct cheie, cuboid 3D, linie și polilinie, clasificare cadre, schelet/poziție și transcriere video. Echipele de proiect combină de obicei două sau trei dintre acestea, în funcție de arhitectura modelului și de cazul de utilizare - de exemplu, proiectele de conducere autonomă asociază de obicei cub de delimitare 2D cu cuboide 3D și polilinii de bandă.
6. De ce să externalizați adnotările video în loc să le faceți intern?
Adnotarea internă îi îndepărtează pe inginerii seniori de ML și pe oamenii de știință în domeniul datelor de la munca pe modele. Un videoclip de 60 de secunde la 30 fps generează 1,800 de cadre de etichetat, iar un set tipic de antrenament pentru viziune computerizată conține sute de ore de astfel de filmări. Externalizarea către un partener specializat oferă acces la anotatori instruiți, procese mature de asigurare a calității, capacitate scalabilă și o postură de conformitate - fără a deturna echipa principală de ML.
7. Prin ce se diferențiază Shaip de alte companii de adnotări video?
Trei diferențe. În primul rând, module dedicate pentru adnotatori, în loc de crowdsourcing anonim - aceeași echipă instruită prelucrează datele dvs. de la proiectul pilot până la scalare. În al doilea rând, un proces de asigurare a calității pe patru niveluri, condus de responsabili de calitate instruiți Six-Sigma. În al treilea rând, pregătire pentru conformitate încă din prima zi: SOC 2 Tip II, ISO 27001, fluxuri de lucru aliniate la HIPAA și gestionarea datelor conformă cu GDPR. Proiecte pilot gratuite sunt disponibile la cerere.
8. Care sunt provocările în adnotarea videoclipurilor pentru viziunea computerizată?
Provocările includ gestionarea seturilor mari de date, asigurarea acurateței adnotărilor, gestionarea scenelor complexe și eliminarea erorilor în etichetarea datelor.
9. Cum îmbunătățește adnotarea video sistemele de recunoaștere facială?
Adnotările video etichetează trăsăturile faciale, expresiile și punctele cheie, permițând inteligenței artificiale să identifice și să analizeze cu precizie fețele în timp real pentru aplicații precum securitatea și biometria.
10. Cum gestionează companiile proiectele de adnotare video la scară largă?
Companii precum Shaip utilizează platforme scalabile, echipe experimentate și instrumente de automatizare pentru a gestiona volume mari de date video în mod eficient și precis.
11. Care sunt principalele cazuri de utilizare pentru adnotarea video în aplicațiile de inteligență artificială?
Printre cazurile cheie de utilizare se numără monitorizarea șoferilor, supravegherea traficului, analiza comportamentului în comerțul cu amănuntul, imagistica medicală, recunoașterea facială, condusul autonom și robotica.
12. Cum oferă Shaip asistență companiilor cu servicii de adnotare video?
Shaip oferă servicii de adnotare video scalabile și de înaltă calitate, adaptate industriilor specifice. Expertiza lor asigură date precise și lipsite de prejudecăți pentru a accelera instruirea și dezvoltarea modelelor de inteligență artificială.
