Servicii și soluții de viziune pe computer

Obțineți asistență premium de la experți de talie mondială pentru a implementa viziunea computerizată în mod corect, extragând date în timp real din videoclipuri și imagini pentru a vă accelera călătoria ML

Computer Vision Services &Amp; Soluții

Clienți prezentați

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

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

Înțelegerea lumii vizuale pentru a instrui aplicațiile de computer Vision

Viziunea computerizată este o zonă a tehnologiilor de inteligență artificială care antrenează mașinile să vadă, să înțeleagă și să interpreteze lumea vizuală, așa cum o fac oamenii. 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 mare.

Evoluțiile recente în tehnologiile Computer Vision au depășit unele dintre limitările cu care se confruntă oamenii în detectarea și etichetarea cu acuratețe a obiectelor din cantitățile mari de date generate astăzi de sisteme disparate. Computerul rezolvă eficient aceste 3 sarcini:

– Înțelegeți automat care sunt obiectele din imagine și unde sunt amplasate.

– Clasificați aceste obiecte și înțelegeți relațiile dintre ele.

– Înțelegeți contextul scenei.

Computer Vision

  • Clasificarea obiectelor: Ce categorie largă de obiecte există?
  • Identificarea obiectului: Ce tip de obiect dat există?
  • Verificarea obiectului: Care este obiectul din fotografie?
  • Detectarea obiectelor: Unde sunt obiectele din fotografie?
  • Detectarea reperelor obiectelor: Care sunt punctele cheie pentru obiectul din fotografie?
  • Segmentarea obiectelor: Ce pixeli aparțin obiectului din imagine?
  • Recunoașterea obiectelor: Ce obiecte sunt în această fotografie și unde sunt?

 

Servicii de colectare a datelor

Servicii de colectare a datelor

Antrenarea modelelor ML pentru a interpreta și înțelege lumea vizuală necesită volume mari de date de imagine și video etichetate cu precizie. 

  • Date imagini/video sursă din peste 60 de zone geografice
  • Peste 2 milioane de imagini în mai multe specialități medicale, cum ar fi radiologie etc.
  • Imagini de peste 60 de alimente și documente care acoperă peste 50 de variații în ceea ce privește setarea, iluminarea, interiorul și exteriorul, distanța față de cameră.

Servicii de adnotare a datelor

De la casete de delimitare, segmentare semantică, poligoane, polilinii până la adnotare pentru puncte cheie, vă putem ajuta cu orice tehnică de adnotare imagine/video.

  • Servicii de adnotare a datelor complet gestionate, de la capăt la capăt, cu software și forță de muncă incluse, simplificând astfel experiența utilizatorului.
  • O forță de muncă cu experiență, formată din peste 30,000 de colaboratori, ajută la etichetarea imaginilor și videoclipurilor pentru cazuri de utilizare CV, de exemplu, detectarea obiectelor, segmentarea imaginilor, clasificarea etc.
Servicii de adnotare a datelor
Forța de muncă gestionată

Forța de muncă gestionată

De asemenea, oferim o resursă calificată care devine o extensie a echipei dumneavoastră pentru a vă sprijini în sarcinile de adnotare a datelor, prin instrumente pe care le preferați, păstrând în același timp consistența și calitatea dorită. Forța noastră de muncă calificată și experimentată aplică cele mai bune practici învățate prin etichetarea a milioane de imagini și videoclipuri pentru a oferi etichetare a datelor de clasă mondială pentru soluții de viziune computerizată.

Expertiză AI Computer Vision

Capabilități de colecție de imagini/video și adnotare 

De la colecția de imagini/video până la recunoașterea și urmărirea obiectelor de adnotare, până la segmentarea semantică și adnotări 3-D din nori de puncte, oferim o mai bună înțelegere a lumii vizuale cu imagini și videoclipuri detaliate, etichetate cu precizie, pentru a îmbunătăți performanța modelelor dvs. de viziune computerizată.

Seturi de date de computer Vision

Setul de date de imagine pentru șoferul auto

450 de imagini ale fețelor șoferilor cu configurarea mașinii în diferite ipostaze și variații, acoperind 20,000 de participanți unici din peste 10 etnii

Set de date de imagine în focalizare pentru șoferul de mașină

  • Utilizare caz: Model ADAS în mașină
  • Format: imagini
  • Volum: 455,000+
  • Adnotare: Nu

Set de date pentru imagini de reper

Peste 80 de imagini cu repere din peste 40 de țări, colectate pe baza cerințelor personalizate.

Set de date pentru imagini de reper

  • Utilizare caz: Detectarea reperelor
  • Format: imagini
  • Volum: 80,000+
  • Adnotare: Nu

Set de date video bazat pe drone

84.5k videoclipuri cu drone din zone precum campusul colegiului/școlii, site-ul fabricii, terenul de joacă, stradă, piața de legume cu detalii GPS.

Set de date video bazat pe drone

  • Utilizare caz: Urmărirea pietonilor
  • Format: Video
  • Volum: 84,500+
  • Adnotare: Da

Setul de date despre imagini alimentare

55 de imagini în peste 50 de variante (tip de mâncare, iluminare, interior vs exterior, fundal, distanța camerei etc.) cu imagini adnotate

Set de date pentru imagini de alimente/document cu segmentare semantică

  • Utilizare caz: Recunoașterea alimentelor
  • Format: imagini
  • Volum: 55,000+
  • Adnotare: Da

Utilizați cazuri

Iot Și Sănătate Ai

Asistență medicală AI

Antrenați modele ML pentru a detecta alunițele canceroase în imaginile pielii sau pentru a găsi simptome în scanările RMN sau radiografiile pacientului.

Recunoastere faciala

Recunoastere faciala

Antrenați modele ML pentru a identifica imaginile oamenilor pe baza trăsăturilor faciale și comparați-le cu o bază de date de profiluri faciale pentru a detecta și eticheta persoane.

Date geospațiale &Amp; Analiza imaginilor

Aplicații geospațiale

Adnotare imagini prin satelit și fotografie cu UAV pentru a pregăti seturi de date pentru geoprocesare și adnotare nor de puncte 3D pentru Geo.AI.

Ar/Vr

Augmented Reality

Cu căști AR, plasați obiecte virtuale în lumea reală. Poate detecta suprafețe plane, cum ar fi pereți, blaturi și podele - o parte foarte critică în stabilirea adâncimii și dimensiunilor și plasarea obiectelor virtuale în lumea fizică.

Conducere autonomă

Mașini cu autovehicul

Mai multe camere captează videoclipuri dintr-un unghi diferit pentru a identifica limitele semnalelor de trafic, drumurilor, mașinilor, obiectelor și pietonilor din apropiere, pentru a instrui mașinile cu conducere autonomă să conducă automat vehiculul și să evite lovirea de obstacole în timp ce conduc pasagerul în siguranță.

Cu amănuntul

Retail / e-Commerce

Cu viziunea computerizată în comerțul cu amănuntul, aplicațiile pot oferi recomandări personalizate bazate pe modelele de cumpărare ale clienților și pot accelera operațiunile comerciale, cum ar fi gestionarea rafturilor, plățile etc.

De ce Shaip?

Preturi competitive

În calitate de experți în formarea și managementul echipelor, ne asigurăm că proiectele sunt livrate în limitele bugetului definit.

Capacitate intersectorială

Echipa analizează date din mai multe surse și este capabilă să producă date de instruire AI eficient și în volume în toate industriile.

Rămâneți înaintea concurenței

Gama largă de date de imagine oferă inteligenței artificiale cantități mari de informații necesare pentru a se antrena mai rapid.

Forță de muncă expertă

Grupul nostru de experți care sunt competenți în adnotarea și etichetarea imaginilor/video pot obține seturi de date precise și adnotate eficient.

Concentrați-vă pe creștere

Echipa noastră vă ajută să pregătiți date de imagine/video pentru antrenamentul motoarelor AI, economisind timp și resurse prețioase.

scalabilitate

Echipa noastră de colaboratori poate găzdui un volum suplimentar, menținând în același timp calitatea datelor de ieșire.

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

Ai în minte un proiect de viziune computerizată? Să ne conectăm

Mașinile inteligente ar trebui să fie capabile să interpreteze lumea vizuală în context, tocmai pentru a înțelege și a vedea lucrurile mai bine. Computer Vision este o astfel de ramură sau mai degrabă expertiză tehnologică care urmărește dezvoltarea modelelor de învățare și antrenament pentru mașini pentru a le face mai receptive la imagini și videoclipuri, îmbunătățind astfel abilitățile de identificare și descifrare ale mașinilor.

Viziunea computerizată, ca tehnologie de sine stătătoare, ia în considerare mai multe aspecte ale autonomiei vizuale. Abordarea este similară cu imitarea creierului uman și a percepției sale asupra entităților vizuale. Modul de operare implică modele de antrenament pentru clasificarea îmbunătățită a imaginilor, identificarea obiectelor, verificarea și detectarea, detectarea reperelor, recunoașterea obiectelor și, în final, segmentarea obiectelor.

Unele dintre exemplele remarcabile de viziune computerizată includ sistemele de detectare a intrusilor, cititoarele de ecran, setările de detectare a defectelor, identificatorii de metrologie și mașinile cu conducere autonomă instalate cu configurații cu mai multe camere, unități LiDAR și alte resurse.

Adnotarea imaginilor este o formă de instrument de învățare supravegheat în Computer Vision, care vizează antrenarea modelelor AI pentru a recunoaște, identifica și înțelege mai bine elementele vizuale. Denumită și etichetarea datelor, adnotarea imaginilor în volume mari antrenează modelele în mod extensiv, ceea ce le sporește abilitățile de a deduce concluzii și de a lua decizii, în viitor.

Adnotarea imaginilor în Computer Vision are ca scop clasificarea imaginilor disparate prin instrumente relevante pentru adăugarea precisă a metadatelor acționabile la seturile de date centrate pe imagine. În termeni mai simpli, adnotarea imaginilor marchează un volum mare de imagini prin text sau orice alt marcator pentru o mai bună înțelegere din partea mașinilor, antrenându-le astfel mai bine în direcția clasificării și detectării.