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
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
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.
Antrenarea modelelor ML pentru a interpreta și înțelege lumea vizuală necesită volume mari de date de imagine și video etichetate cu precizie.
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.
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.
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.
450 de imagini ale fețelor șoferilor cu configurarea mașinii în diferite ipostaze și variații, acoperind 20,000 de participanți unici din peste 10 etnii
Peste 80 de imagini cu repere din peste 40 de țări, colectate pe baza cerințelor personalizate.
84.5k videoclipuri cu drone din zone precum campusul colegiului/școlii, site-ul fabricii, terenul de joacă, stradă, piața de legume cu detalii GPS.
55 de imagini în peste 50 de variante (tip de mâncare, iluminare, interior vs exterior, fundal, distanța camerei etc.) cu imagini adnotate
Antrenați modele ML pentru a detecta alunițele canceroase în imaginile pielii sau pentru a găsi simptome în scanările RMN sau radiografiile pacientului.
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.
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.
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.
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 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.
În calitate de experți în formarea și managementul echipelor, ne asigurăm că proiectele sunt livrate în limitele bugetului definit.
Echipa analizează date din mai multe surse și este capabilă să producă date de instruire AI eficient și în volume în toate industriile.
Gama largă de date de imagine oferă inteligenței artificiale cantități mari de informații necesare pentru a se antrena mai rapid.
Grupul nostru de experți care sunt competenți în adnotarea și etichetarea imaginilor/video pot obține seturi de date precise și adnotate eficient.
Echipa noastră vă ajută să pregătiți date de imagine/video pentru antrenamentul motoarelor AI, economisind timp și resurse prețioase.
Echipa noastră de colaboratori poate găzdui un volum suplimentar, menținând în același timp calitatea datelor de ieșire.
Astăzi, suntem în zorii mecanismului de generație următoare, în care fețele noastre sunt codurile noastre de acces. Prin recunoașterea trăsăturilor faciale unice, aparatele pot detecta dacă persoana care încearcă să acceseze un dispozitiv este autorizată, pot potrivi filmările CCTV cu imagini reale pentru a urmări infractorii și infractorii, pot reduce criminalitatea în magazinele cu amănuntul și multe altele.
Ființele umane au capacitatea înnăscută de a distinge și de a identifica cu precizie obiectele, oamenii, animalele și locurile din fotografii. Cu toate acestea, computerele nu au capacitatea de a clasifica imaginile. Cu toate acestea, ei pot fi instruiți să interpreteze informațiile vizuale folosind aplicații de viziune computerizată și tehnologia de recunoaștere a imaginilor.
Echipe dedicate și pregătite:
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
Platforma patentata ofera beneficii:
Echipe dedicate și pregătite:
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
Platforma patentata ofera beneficii:
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.