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Ottieni supporto premium da esperti di livello mondiale per implementare la visione artificiale nel modo giusto, estraendo dati in tempo reale da video e immagini per accelerare il tuo percorso ML
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
La visione artificiale è un'area delle tecnologie di intelligenza artificiale che addestrano le macchine a vedere, comprendere e interpretare il mondo visivo, come fanno gli umani. Aiuta a sviluppare i modelli di apprendimento automatico per comprendere, identificare e classificare accuratamente gli oggetti in un'immagine o in un video, su scala e velocità molto più ampie.
I recenti sviluppi nelle tecnologie di visione artificiale hanno superato alcuni dei limiti che gli esseri umani devono affrontare nel rilevare ed etichettare accuratamente gli oggetti dalle grandi quantità di dati generati oggi da sistemi disparati. Il computer risolve efficacemente questi 3 compiti:
– Comprendere automaticamente quali sono gli oggetti nell'immagine e dove si trovano.
– Classifica questi oggetti e comprendi le relazioni tra di loro.
– Comprendere il contesto della scena.
La formazione di modelli ML per interpretare e comprendere il mondo visivo richiede grandi volumi di dati di immagini e video accuratamente etichettati.
Dai riquadri di delimitazione, alla segmentazione semantica, ai poligoni, alle polilinee all'annotazione dei punti chiave, possiamo aiutarti con qualsiasi tecnica di annotazione di immagini/video.
Offriamo anche una risorsa qualificata che diventa un'estensione del tuo team per supportarti con le tue attività di annotazione dei dati, attraverso gli strumenti che preferisci mantenendo la coerenza e la qualità desiderate. La nostra forza lavoro qualificata ed esperta applica le migliori pratiche apprese etichettando milioni di immagini e video per fornire un'etichettatura dei dati di livello mondiale per soluzioni di visione artificiale.
Dalla raccolta di immagini/video al riconoscimento e tracciamento degli oggetti di annotazione, alla segmentazione semantica e alle annotazioni di nuvole di punti 3D, offriamo una maggiore comprensione del mondo visivo con immagini e video dettagliati e accuratamente etichettati per migliorare le prestazioni dei tuoi modelli di visione artificiale.
450 immagini di volti di automobilisti con configurazione dell'auto in diverse pose e variazioni che coprono 20,000 partecipanti unici di oltre 10 etnie
Oltre 80 immagini di punti di riferimento provenienti da oltre 40 paesi, raccolte in base a requisiti personalizzati.
84.5 video di droni di aree come college/campus scolastico, sito di fabbrica, parco giochi, strada, mercato ortofrutticolo con dettagli GPS.
55 immagini in oltre 50 variazioni (tipo di cibo rispetto a, illuminazione, interni o esterni, sfondo, distanza della telecamera ecc.) con immagini annotate
Addestra i modelli ML per rilevare i nei tumorali nelle immagini della pelle o per trovare sintomi nelle scansioni MRI o nei raggi X del paziente.
Addestra i modelli ML per identificare le immagini delle persone in base alle caratteristiche facciali e confrontarle con un database di profili facciali per rilevare e taggare le persone.
Annotazione di immagini satellitari e fotografia UAV per preparare set di dati per il geoprocessing e annotare la nuvola di punti 3D per Geo.AI.
Con l'auricolare AR, posiziona oggetti virtuali nel mondo reale. Può rilevare superfici piane come pareti, tavoli e pavimenti, una parte molto critica per stabilire profondità e dimensioni e posizionare oggetti virtuali nel mondo fisico.
Più telecamere acquisiscono video da un'angolazione diversa per identificare i confini di segnali stradali, strade, automobili, oggetti e pedoni nelle vicinanze per addestrare le auto a guida autonoma a sterzare automaticamente il veicolo ed evitare di colpire gli ostacoli mentre guida il passeggero in sicurezza.
Con la visione artificiale nella vendita al dettaglio, le applicazioni possono offrire consigli personalizzati basati sui modelli di acquisto dei clienti e accelerare le operazioni aziendali come la gestione degli scaffali, i pagamenti, ecc.
In qualità di esperti nella formazione e nella gestione dei team, garantiamo che i progetti vengano consegnati entro il budget definito.
Il team analizza i dati da più fonti ed è in grado di produrre dati di formazione sull'IA in modo efficiente e in volumi in tutti i settori.
L'ampia gamma di dati di immagine fornisce all'IA abbondanti quantità di informazioni necessarie per allenarsi più velocemente.
Il nostro pool di esperti esperti nell'annotazione e nell'etichettatura di immagini/video può ottenere set di dati accurati ed efficacemente annotati.
Il nostro team ti aiuta a preparare dati di immagini/video per addestrare i motori di intelligenza artificiale, risparmiando tempo e risorse preziose.
Il nostro team di collaboratori può ospitare un volume aggiuntivo mantenendo la qualità dell'output dei dati.
Oggi siamo agli albori del meccanismo di nuova generazione, in cui i nostri volti sono i nostri codici di accesso. Attraverso il riconoscimento di caratteristiche facciali uniche, le macchine possono rilevare se la persona che tenta di accedere a un dispositivo è autorizzata, abbinare filmati CCTV con immagini reali per rintracciare criminali e inadempienti, ridurre la criminalità nei negozi al dettaglio e altro ancora.
Gli esseri umani hanno la capacità innata di distinguere e identificare con precisione oggetti, persone, animali e luoghi dalle fotografie. Tuttavia, i computer non sono dotati della capacità di classificare le immagini. Tuttavia, possono essere addestrati a interpretare le informazioni visive utilizzando applicazioni di visione artificiale e tecnologia di riconoscimento delle immagini.
Team dedicati e formati:
La massima efficienza del processo è assicurata da:
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
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Hai in mente un progetto di visione artificiale? Connettiamoci
Le macchine intelligenti dovrebbero essere in grado di interpretare il mondo visivo contestualmente, proprio per capire e vedere meglio le cose. La visione artificiale è una di queste branche o piuttosto competenze tecnologiche che mira a sviluppare modelli di apprendimento e formazione per le macchine per renderle più ricettive a immagini e video, migliorando così le capacità di identificazione e decifrazione delle macchine.
La visione artificiale, in quanto tecnologia autonoma, tiene conto di diversi aspetti dell'autonomia visiva. L'approccio è simile all'imitazione del cervello umano e della sua percezione delle entità visive. Il modus operandi prevede modelli di addestramento per una migliore classificazione delle immagini, identificazione, verifica e rilevamento degli oggetti, rilevamento dei punti di riferimento, riconoscimento degli oggetti e, infine, segmentazione degli oggetti.
Alcuni degli esempi più straordinari di visione artificiale includono sistemi di rilevamento degli intrusi, lettori di schermo, configurazioni di rilevamento dei difetti, identificatori di metrologia e auto a guida autonoma installate con configurazioni multi-camera, unità LiDAR e altre risorse.
L'annotazione delle immagini è una forma di strumento di apprendimento supervisionato in Computer Vision, volto a formare modelli di intelligenza artificiale per riconoscere, identificare e comprendere meglio gli elementi visivi. Definita anche etichettatura dei dati, l'annotazione di immagini in grandi volumi allena ampiamente i modelli, il che migliora le loro capacità di trarre inferenze e prendere decisioni, in futuro.
L'annotazione delle immagini in Computer Vision mira a classificare immagini disparate tramite strumenti pertinenti per aggiungere con precisione metadati utilizzabili ai set di dati incentrati sull'immagine. In termini più semplici, l'annotazione dell'immagine contrassegna un grande volume di immagini tramite testo o qualsiasi altro marcatore per una migliore comprensione da parte delle macchine, addestrandole così meglio alla classificazione e al rilevamento.