Veicoli autonomi
Alimentare veicoli autonomi con dati di addestramento di alta qualità
Dati di addestramento AI altamente accurati per veicoli autonomi che sono privi di errori, etichettati dall'uomo e convenienti
Clienti in primo piano
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
C'è una crescente domanda di set di dati automobilistici per addestrare modelli di Machine Learning e l'IA svolge un ruolo fondamentale elaborando enormi volumi di dati che sono ben oltre il nostro controllo.
Le automobili e le automobili in generale svolgono un ruolo cruciale nella nostra vita quotidiana e la maggior parte delle persone non negherebbe il fatto che le auto senza conducente sono il futuro destinato a rivoluzionare il modo in cui ci muoviamo.
Secondo Goldman Sachs, i prossimi 10 anni sono cruciali per l'industria automobilistica in quanto subirà un'importante trasformazione: le auto stesse, le aziende che le costruiscono e i clienti, tutto apparirà significativamente diverso da quello che era prima.
Settore:
Con $4.5 miliardi di dollari di investimenti nel 2019 I veicoli elettrici hanno il potenziale per rivoluzionare l'industria automobilistica, migliorare la sicurezza, ridurre la congestione, il consumo di energia e l'inquinamento.
Settore:
Secondo un recente rapporto di IHS Markit, si prevede che circa 33 milioni di veicoli elettrici saranno in circolazione entro il 2040, contribuendo al 26% delle vendite di auto nuove.
Secondo un recente rapporto di Allied Market Research, si prevede che il mercato globale dei veicoli autonomi raggiungerà i 556.67 miliardi di dollari entro il 2026, registrando un CAGR del 39.47% dal 2019 al 2026.
Una buona dose di competenza automobilistica
Potenziare le tecnologie emergenti per cavalcare la prossima ondata di veicoli connessi. Shaip è una piattaforma di dati AI leader, che fornisce raccolta e annotazione di dati di alta qualità che alimentano le applicazioni ML e AI nel settore automobilistico.
Servizi di raccolta dati
Raccolta di dati di immagine per il settore automobilistico
Offriamo grandi volumi di set di dati di immagini (persona, veicolo, segnali stradali, corsie stradali) per addestrare veicoli autonomi in una varietà di scenari e situazioni. I nostri esperti possono raccogliere set di dati di immagini rilevanti in base ai requisiti del tuo progetto.
Raccolta di dati video per il settore automobilistico
Raccogli set di dati video di addestramento utilizzabili come movimento veicolare, segnali stradali, pedoni, ecc. per addestrare modelli ML di veicoli autonomi. Ogni set di dati è personalizzato in modo specifico per soddisfare il tuo caso d'uso specifico.
Servizi di annotazione dei dati
Abbiamo uno degli strumenti di annotazione di immagini/video più avanzati nel
mercato che rende l'etichettatura delle immagini precisa e super funzionale per
casi d'uso complessi come la guida autonoma in cui la qualità è della massima importanza. Immagini e video sono classificati fotogramma per fotogramma in oggetti come pedoni, veicoli, strade, lampioni, segnali stradali, ecc. per creare dati di allenamento di alta qualità.
Tecniche di annotazione dei dati per auto a guida autonoma
Ti aiutiamo con diverse tecniche di etichettatura dopo aver studiato attentamente l'ambito del tuo progetto automobilistico. Abbiamo una forza lavoro dedicata addestrata per annotazioni così complesse, team di controllo qualità che garantiscono livelli di precisione di tagging superiori al 95% e strumenti per automatizzare i controlli di qualità. A seconda del tuo progetto di machine learning, lavoreremo su una o una combinazione di queste tecniche di annotazione delle immagini:
LIDAR
Possiamo etichettare immagini o video con visibilità a 360 gradi, catturati da telecamere ad alta risoluzione, per creare set di dati di alta qualità e verità del suolo che alimentano l'algoritmo dei veicoli autonomi.
SCATOLE DI CONFEZIONE
I nostri esperti utilizzano la tecnica di annotazione box per mappare gli oggetti in una determinata immagine/video per creare set di dati consentendo così ai modelli ML di identificare e localizzare gli oggetti.
ANNOTAZIONE POLIGONALE
In questa tecnica, gli annotatori tracciano i punti sui bordi esatti dell'oggetto (come Edge of Road, Broken Lane, End of Lane) da annotare, indipendentemente dalla loro forma
SEGMENTAZIONE SEMANTICA
In questa tecnica, ogni pixel in un'immagine/video è annotato con informazioni e separato in segmenti diversi che devi riconoscere dal tuo algoritmo cv
RILEVAMENTO DEGLI OGGETTI
Rileva automaticamente istanze di oggetti semantici di una determinata classe in immagini e video digitali, i casi d'uso potrebbero includere il rilevamento di volti e pedoni.
Casi d'uso
Sistema di monitoraggio del conducente
Costruisci un sistema di monitoraggio del conducente altamente accurato annotando punti di riferimento facciali come occhi, testa, bocca, ecc. con accuratezza e metadati pertinenti per il rilevamento delle palpebre e la stima dello sguardo.
Sistema di monitoraggio dei pedoni
Annota i pedoni in varie immagini con i riquadri di delimitazione 2D, per creare dati di addestramento di alta qualità per il monitoraggio dei pedoni
Sistema automatizzato di assistenza alla guida
Segmentazione semantica di immagini/video fotogramma per fotogramma che include oggetti come pedoni, veicoli (auto, biciclette, autobus), strade, lampioni per la creazione di dati di addestramento di alta qualità per i sistemi di veicoli autonomi basati sull'intelligenza artificiale.
Rilevazione dell'oggetto
Annota ore di immagini/riquadri video di ambienti urbani e stradali, inclusi automobili, pedoni, lampioni, ecc. per facilitare il rilevamento di oggetti e creare dati di addestramento di alta qualità per lo sviluppo di modelli CV per veicoli autonomi.
Rilevamento di sonnolenza/fatica del conducente
Riduci gli incidenti stradali causati dai conducenti che si addormentano raccogliendo informazioni vitali sul conducente dai punti di riferimento del viso come sonnolenza, sguardo fisso, distrazione, emozione e altro. Queste immagini in cabina sono annotate in modo accurato e utilizzate per l'addestramento di modelli ML.
Assistente vocale in cabina
Migliora il riconoscimento vocale nell'auto o nell'assistente vocale dell'auto consentendo ai conducenti di effettuare telefonate, controllare la musica, effettuare ordini, prenotare servizi, programmare appuntamenti e altro. Offriamo set di dati vernacolari in oltre 50 lingue per addestrare il tuo Car Voice Assistant.
Perché Shaip?
Forza lavoro gestita per controllo completo, affidabilità e produttività
Una potente piattaforma che supporta diversi tipi di annotazioni
Precisione minima del 95% garantita per una qualità superiore
Progetti globali in oltre 60 paesi
SLA di livello aziendale
I migliori set di dati di guida nella vita reale
Set di dati di guida autonoma
Set di dati immagine interni auto
Immagini annotate (insieme ai metadati) di diversi interni di auto di più marchi
- Caso d'uso: Riconoscimento dell'immagine interna dell'auto
- Formato: Immagini
- Annotazione: Segmentazione
Set di dati di immagini all'aperto
Immagini di ambienti esterni a livello stradale in aree urbane o su autostrade a traffico frequente
- Caso d'uso: Soluzione di anonimizzazione delle immagini
- Formato: Immagini
- Annotazione: Sì
Set di dati di immagine del conducente dell'auto a fuoco
Immagini del volto del guidatore con configurazione dell'auto in diverse pose e variazioni che coprono partecipanti unici di più etnie
- Caso d'uso: Modello ADAS per auto
- Formato: Immagini
- Annotazione: Non
Set di dati targa del veicolo
Immagini delle targhe dei veicoli da diverse angolazioni
- Caso d'uso: Rilevazione dell'oggetto
- Formato: Immagini
- Annotazione: Non
La nostra capacità
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per la creazione di dati, l'etichettatura e il controllo qualità
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per la creazione di dati, l'etichettatura e il controllo qualità
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
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