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
Clienti in primo piano
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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.
- 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
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.
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.
Raccolta di immagini
Raccolta video
Scatole di delimitazione
Cuboidi 3D
Segmentazione semantica
Annotazione poligonale
Annotazione punto di riferimento
Segmentazione della linea
Trascrizione dell'immagine
Video Trascrizione
Classificazione delle immagini
Segmentazione dell'immagine
Annotazione del punto chiave dell'immagine
Classificazione video
Segmentazione video
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
- 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.
- 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.
- Caso d'uso: Monitoraggio dei pedoni
- Formato: Video
- Volume: 84,500+
- Annotazione: Sì
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
- Caso d'uso: Riconoscimento alimentare
- Formato: Immagini
- Volume: 55,000+
- Annotazione: Sì
Casi d'uso
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
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.
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.
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.
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.
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.
Risorse consigliate
Guida all'acquirente
Annotazione ed etichettatura delle immagini per la visione artificiale
La visione artificiale consiste nel dare un senso al mondo visivo per addestrare le applicazioni di visione artificiale. Il suo successo si riduce completamente a ciò che chiamiamo annotazione dell'immagine, il processo fondamentale alla base della tecnologia che consente alle macchine di prendere decisioni intelligenti ed è esattamente ciò che stiamo per discutere ed esplorare.
Soluzioni
Dati di addestramento AI per il riconoscimento facciale
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.
Blog
Che cos'è il riconoscimento dell'immagine AI e come funziona?
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.
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
Hai in mente un progetto di visione artificiale? Connettiamoci
Domande frequenti (FAQ)
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.