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Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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.
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.
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
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
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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
Immagini del volto del guidatore con configurazione dell'auto in diverse pose e variazioni che coprono partecipanti unici di più etnie
Immagini delle targhe dei veicoli da diverse angolazioni
Immagini annotate (insieme ai metadati) di diversi interni di auto di più marchi
Immagini di ambienti esterni a livello stradale in aree urbane o su autostrade a traffico frequente
Team dedicati e formati:
La massima efficienza del processo è assicurata da:
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
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