Servizi e soluzioni di visione artificiale

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

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Dare un senso al mondo visivo per addestrare applicazioni di visione artificiale

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.

Visione computerizzata

  • Classificazione degli oggetti: Quale ampia categoria di oggetti ci sono?
  • Identificazione dell'oggetto: Che tipo di un dato oggetto ci sono?
  • Verifica dell'oggetto: Qual è l'oggetto nella fotografia?
  • Rilevamento di oggetti: Dove sono gli oggetti nella fotografia?
  • Rilevamento del punto di riferimento dell'oggetto: Quali sono i punti chiave dell'oggetto nella fotografia?
  • Segmentazione degli oggetti: Quali pixel appartengono all'oggetto nell'immagine?
  • Riconoscimento oggetto: Quali oggetti ci sono in questa fotografia e dove sono?

 

Servizi di raccolta dati

Servizi di raccolta dati

La formazione di modelli ML per interpretare e comprendere il mondo visivo richiede grandi volumi di dati di immagini e video accuratamente etichettati. 

  • Sorgente di dati immagine/video da oltre 60+ aree geografiche
  • 2 milioni di immagini in più specialità mediche come radiologia ecc.
  • Oltre 60 immagini di cibo e documenti che coprono oltre 50 variazioni rispetto all'impostazione, illuminazione, interni vs/s esterni, distanza dalla fotocamera.

Servizi di annotazione dei dati

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.

  • Servizi di annotazione dei dati end-to-end completamente gestiti con software e forza lavoro inclusi, semplificando così l'esperienza dell'utente.
  • Una forza lavoro esperta composta da oltre 30,000 collaboratori aiuta nell'etichettare immagini e video per casi d'uso CV, ad esempio rilevamento di oggetti, segmentazione delle immagini, classificazione, ecc.
Servizi di annotazione dei dati
Forza lavoro gestita

Forza lavoro gestita

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.

Competenza nella visione artificiale dell'IA

Capacità di raccolta di immagini/video e annotazioni 

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.

Set di dati di visione artificiale

Set di dati di immagine del conducente dell'auto a fuoco

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

Set di dati di immagini dell'autista dell'auto a fuoco

  • Caso d'uso: Modello ADAS per auto
  • Formato: Immagini
  • Volume: 455,000+
  • Annotazione: Non

Set di dati immagine punto di riferimento

Oltre 80 immagini di punti di riferimento provenienti da oltre 40 paesi, raccolte in base a requisiti personalizzati.

Set di dati di immagini di riferimento

  • Caso d'uso: Rilevamento dei punti di riferimento
  • Formato: Immagini
  • Volume: 80,000+
  • Annotazione: Non

Set di dati video basato su droni

84.5 video di droni di aree come college/campus scolastico, sito di fabbrica, parco giochi, strada, mercato ortofrutticolo con dettagli GPS.

Set di dati video basato su drone

  • Caso d'uso: Monitoraggio dei pedoni
  • Formato: Video
  • Volume: 84,500+
  • Annotazione:

Set di dati immagine cibo

55 immagini in oltre 50 variazioni (tipo di cibo rispetto a, illuminazione, interni o esterni, sfondo, distanza della telecamera ecc.) con immagini annotate

Set di dati di immagini di cibo/documenti con segmentazione semantica

  • Caso d'uso: Riconoscimento alimentare
  • Formato: Immagini
  • Volume: 55,000+
  • Annotazione:

Casi d'uso

Iot e assistenza sanitaria

AI sanitari

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.

Riconoscimento facciale

Riconoscimento facciale

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.

Analisi di dati geospaziali e immagini

Applicazioni geospaziali

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.

Ar/vr

Realtà aumentata (RA)

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.

Guida autonoma

Auto a guida autonoma

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.

Retail

Commercio al dettaglio/e-commerce

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.

Perché Shaip?

Prezzi competitivi

In qualità di esperti nella formazione e nella gestione dei team, garantiamo che i progetti vengano consegnati entro il budget definito.

Capacità intersettoriali

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.

Stai al passo con la concorrenza

L'ampia gamma di dati di immagine fornisce all'IA abbondanti quantità di informazioni necessarie per allenarsi più velocemente.

Forza lavoro esperta

Il nostro pool di esperti esperti nell'annotazione e nell'etichettatura di immagini/video può ottenere set di dati accurati ed efficacemente annotati.

Concentrati sulla crescita

Il nostro team ti aiuta a preparare dati di immagini/video per addestrare i motori di intelligenza artificiale, risparmiando tempo e risorse preziose.

Scalabilità

Il nostro team di collaboratori può ospitare un volume aggiuntivo mantenendo la qualità dell'output dei dati.

La nostra capacità

Persone

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

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

Piattaforma

La piattaforma brevettata offre vantaggi:

  • Piattaforma end-to-end basata sul web
  • Qualità impeccabile
  • TAT . più veloce
  • Consegna senza soluzione di continuità

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.