Vehicule autonome

Alimentarea vehiculelor autonome cu date de antrenament de înaltă calitate

Date de antrenament AI foarte precise pentru vehicule autonome, fără erori, etichetate umane și rentabile

Auto Ai

Clienți prezentați

Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

Există o cerere din ce în ce mai mare pentru seturi de date auto pentru a instrui modele de învățare automată, iar AI joacă un rol critic prin procesarea unor volume masive de date care sunt cu mult în afara controlului nostru.

Mașinile și automobilele, în general, joacă un rol crucial în viața noastră de zi cu zi și majoritatea oamenilor nu ar nega faptul că mașinile fără șofer sunt viitorul care va revoluționa modul în care facem naveta.

Potrivit lui Goldman Sachs, următorii 10 ani sunt cruciali pentru industria auto, deoarece aceasta va suferi o transformare majoră: mașinile în sine, companiile care le construiesc și clienții – toate vor arăta semnificativ diferit față de ceea ce era înainte.

Industria:

Cu $ 4.5 Investiții de miliarde de dolari în 2019 AV-urile au potențialul de a revoluționa industria auto, de a îmbunătăți siguranța, de a reduce aglomerația, consumul de energie și poluarea.

Industria:

Conform unui raport recent al IHS Markit, se estimează că aproximativ 33 de milioane de AV-uri vor fi lansate până în 2040, contribuind la 26% din vânzările de mașini noi.

Potrivit unui raport recent al Allied Market Research, se estimează că piața globală a vehiculelor autonome va ajunge la 556.67 miliarde USD până în 2026, înregistrând un CAGR de 39.47% între 2019 și 2026.

O cantitate sănătoasă de expertiză auto

Împuternicirea tehnologiilor emergente pentru a conduce următorul val de vehicule conectate. Shaip este o platformă de date AI de vârf, care oferă colectare de date și adnotări de înaltă calitate care alimentează aplicațiile ML și AI din industria auto.

Servicii de colectare a datelor

Colectarea datelor de imagine auto

Colectare de date de imagine pentru automobile

Oferim volume mari de seturi de date de imagini (persoană, vehicul, semne de circulație, benzi rutiere) pentru a antrena vehicule autonome într-o varietate de scenarii și situații. Experții noștri pot colecta seturi de date de imagini relevante în funcție de cerințele proiectului dumneavoastră.

Colectarea datelor video auto

Colectare de date video pentru automobile

Colectați seturi de date video de antrenament acționabile, cum ar fi mișcarea vehiculelor, semnale de circulație, pietoni etc. pentru a antrena modele ML de vehicule autonome. Fiecare set de date este adaptat special pentru a răspunde cazului dumneavoastră de utilizare specific.

Servicii de adnotare a datelor

Avem unul dintre cele mai avansate instrumente de adnotare imagini/video din
piață care face etichetarea imaginilor precisă și super-funcțională pentru
cazuri de utilizare complexe, cum ar fi conducerea autonomă, în care calitatea este de cea mai mare importanță. Imaginile și videoclipurile sunt clasificate cadru cu cadru în obiecte precum pietoni, vehicule, drumuri, stâlpi de iluminat, semne de circulație etc. pentru a construi date de antrenament de înaltă calitate.

Servicii de adnotare a datelor auto

Tehnici de adnotare a datelor pentru mașini care se conduc singure

Vă ajutăm cu diverse tehnici de etichetare după ce am studiat cu atenție domeniul de aplicare al proiectului dvs. auto. Avem o forță de muncă dedicată pregătită pentru astfel de adnotări complexe, echipe de QA care asigură niveluri de acuratețe a etichetării de peste 95% și instrumente pentru automatizarea verificărilor calității. În funcție de proiectul dvs. de învățare automată, vom lucra la una sau la o combinație a acestor tehnici de adnotare a imaginilor:

lidar

LIDAR

Putem eticheta imagini sau videoclipuri cu vizibilitate de 360 ​​de grade, surprinse de camere de înaltă rezoluție, pentru a construi seturi de date de înaltă calitate, de înaltă calitate, care alimentează algoritmul vehiculelor autonome.

Cutii de delimitare

CUTURI DE DEBORNARE

Experții noștri folosesc tehnica de adnotare cu casete pentru a mapa obiectele dintr-o anumită imagine/video pentru a construi seturi de date, permițând astfel modelelor ML să identifice și să localizeze obiecte.

Adnotare poligon

ANOTAȚIE POLIGONICĂ

În această tehnică, adnotatorii trasează punctele pe marginile exacte ale obiectului (cum ar fi marginea drumului, banda întreruptă, sfârșitul benzii), indiferent de forma acestora.

Segmentarea semantică

SEGMENTARE SEMANTICĂ

În această tehnică, fiecare pixel dintr-o imagine/video este adnotat cu informații și separat în diferite segmente pe care trebuie să le recunoască algoritmul CV-ului.

Urmărirea obiectelor

URMĂRIREA OBIECTULUI

Detectează automat instanțele de obiecte semantice dintr-o anumită clasă în imagini și videoclipuri digitale, cazurile de utilizare ar putea include detectarea feței și detectarea pietonilor.

Utilizați cazuri

Monitorizarea driverului

Sistem de monitorizare a driverului

Construiți un sistem de monitorizare foarte precis al șoferului prin adnotarea reperelor faciale, cum ar fi ochii, capul, gura etc., cu acuratețe și metadate relevante pentru detectarea clipirii și estimarea privirii.

Urmărirea pietonilor

Sistem de urmărire a pietonilor

Adnotați pietonii în diferite imagini cu casete de delimitare 2D, pentru a construi date de antrenament de înaltă calitate pentru urmărirea pietonilor

Asistență automată pentru șofer

Sistem automat de asistență pentru șofer

Segmentarea semantică a imaginilor/videoclipurilor cadru cu cadru, care include obiecte precum pietoni, vehicule – (mașini, biciclete, autobuze), drumuri, stâlpi de iluminat pentru construirea de date de instruire de înaltă calitate pentru sistemele de vehicule autonome bazate pe AI.

Detectarea obiectelor

Detectarea obiectelor

Adnotați ore de imagini/cadre video din medii urbane și stradale, inclusiv mașini, pietoni, stâlpi de iluminat etc. pentru a facilita detectarea obiectelor pentru a construi date de antrenament de înaltă calitate pentru dezvoltarea modelelor CV pentru vehicule autonome.

Detectarea somnolenței / oboselii șoferului

Reduceți accidentele rutiere cauzate de șoferii care adorm prin colectarea informațiilor vitale ale șoferului din repere faciale, cum ar fi somnolență, privirea ochilor, distracția atenției, emoții și multe altele. Aceste imagini din cabină sunt adnotate cu precizie și utilizate pentru antrenarea modelelor ML.

Asistent vocal auto

Asistent vocal în cabină

Îmbunătățiți recunoașterea vocală în asistentul vocal al mașinii sau al mașinii, permițând șoferilor să efectueze apeluri telefonice, să controleze muzica, să plaseze comenzi, să rezerve servicii, să programeze întâlniri și multe altele. Oferim seturi de date vernaculare în peste 50 de limbi pentru a vă instrui Asistentul vocal auto.

De ce Shaip?

Forța de muncă gestionată pentru control complet, fiabilitate și productivitate

O platformă puternică care acceptă diferite tipuri de adnotări

Precizie de minim 95% asigurată pentru o calitate superioară

Proiecte globale în peste 60 de țări

SLA-uri la nivel de întreprindere

Cele mai bune seturi de date de conducere din viața reală din clasa sa

Seturi de date de conducere autonomă

Setul de date pentru imaginea interioară a mașinii

Imagini adnotate (împreună cu metadate) ale diferitelor interioare ale mașinilor de la mai multe mărci

Set de date de imagine interioară a mașinii cu segmentare

  • Utilizare caz: Recunoașterea imaginii interioare a mașinii
  • Format: imagini
  • Adnotare: Segmentarea

Set de date pentru imagini în aer liber

Imagini cu medii exterioare de la nivelul străzii din zonele urbane sau pe autostrăzi cu trafic frecvent

Set de date de imagini în aer liber cu adnotare

  • Utilizare caz: Soluție de anonimizare a imaginilor
  • Format: imagini
  • Adnotare: Da

Setul de date de imagine pentru șoferul auto

Imagini cu chipul șoferului cu configurarea mașinii în diferite ipostaze și variații care acoperă participanți unici din mai multe etnii

Set de date de imagine în focalizare pentru șoferul de mașină

  • Utilizare caz: Model ADAS în mașină
  • Format: imagini
  • Adnotare: Nu

Setul de date pentru plăcuța de înmatriculare a vehiculului

Imagini cu plăcuțele de înmatriculare ale vehiculelor din diferite unghiuri

Setul de date pentru plăcuța de înmatriculare a vehiculului

  • Utilizare caz: Detectarea obiectelor
  • Format: imagini
  • Adnotare: Nu

Capacitatea noastră

oameni

oameni

Echipe dedicate și pregătite:

  • Peste 30,000 de colaboratori pentru crearea datelor, etichetare și asigurare a calității
  • Echipa de management de proiect acreditată
  • Echipa de dezvoltare a produselor cu experiență
  • Echipa Talent Pool Sourcing & Onboarding

Proces

Proces

Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:

  • Proces robust 6 Sigma Stage-Gate
  • O echipă dedicată de centuri negre 6 Sigma – proprietari cheie de proces și conformitate cu calitatea
  • Îmbunătățire continuă și buclă de feedback

Platformă

Platformă

Platforma patentata ofera beneficii:

  • Platformă end-to-end bazată pe web
  • Calitate impecabilă
  • TAT mai rapid
  • Livrare fără întreruperi

Cauti o consultatie GRATUITA? Să ne conectăm!