-
-
Tên Công Ty
Dữ liệu đào tạo AI có độ chính xác cao dành cho các phương tiện tự hành không có lỗi, do con người gắn nhãn và tiết kiệm chi phí
Ô tô và ô tô nói chung đóng một vai trò quan trọng trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta và hầu hết mọi người sẽ không phủ nhận sự thật rằng ô tô không người lái là tương lai được thiết lập để cách mạng hóa cách chúng ta đi lại.
Theo Goldman Sachs, 10 năm tới rất quan trọng đối với ngành công nghiệp ô tô vì nó sẽ trải qua một sự thay đổi lớn: bản thân những chiếc ô tô, công ty sản xuất chúng và khách hàng - tất cả sẽ trông khác biệt đáng kể so với trước đây.
Ngành công nghiệp:
Với $4.5 tỷ đô la đầu tư vào AVs 2019 có tiềm năng cách mạng hóa ngành công nghiệp ô tô, cải thiện an toàn, giảm tắc nghẽn, tiêu thụ năng lượng và ô nhiễm.
Ngành công nghiệp:
Theo một báo cáo gần đây của IHS Markit, dự báo rằng khoảng... 33 triệu Xe tự lái sẽ xuất hiện trên đường phố vào năm 2040, góp phần vào... 26% doanh số bán xe mới.
Theo một báo cáo gần đây của Allied Market Research, thị trường xe tự hành toàn cầu dự kiến đạt 556.67 tỷ USD vào năm 2026, đạt tốc độ CAGR là 39.47% từ năm 2019 đến năm 2026.
Trao quyền cho các công nghệ mới nổi để thúc đẩy làn sóng Phương tiện được kết nối tiếp theo. Shaip là Nền tảng dữ liệu AI hàng đầu, cung cấp chú thích và thu thập dữ liệu chất lượng cao, hỗ trợ các ứng dụng ML & AI trong ngành ô tô.
Chúng tôi cung cấp khối lượng lớn bộ dữ liệu hình ảnh (người, phương tiện, biển báo giao thông, làn đường) để đào tạo xe tự hành trong nhiều tình huống và tình huống khác nhau. Các chuyên gia của chúng tôi có thể thu thập bộ dữ liệu hình ảnh có liên quan theo yêu cầu dự án của bạn.
Thu thập bộ dữ liệu video đào tạo có thể hành động như chuyển động của xe cộ, tín hiệu giao thông, người đi bộ, v.v. để đào tạo mô hình ML xe tự hành. Mỗi tập dữ liệu được điều chỉnh riêng để đáp ứng trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.
Chúng tôi có một trong những công cụ chú thích hình ảnh / video tiên tiến nhất trong
thị trường giúp cho việc ghi nhãn hình ảnh trở nên chính xác và siêu chức năng cho
các trường hợp sử dụng phức tạp chẳng hạn như lái xe tự hành, trong đó chất lượng là điều quan trọng hàng đầu. Hình ảnh & Video được phân loại từng khung thành các đối tượng như người đi bộ, xe cộ, đường, cột đèn, biển báo giao thông, v.v. để xây dựng dữ liệu đào tạo chất lượng cao.
Chúng tôi giúp bạn với các kỹ thuật ghi nhãn đa dạng sau khi nghiên cứu kỹ lưỡng phạm vi dự án ô tô của bạn. Chúng tôi có một lực lượng lao động chuyên dụng được đào tạo cho các chú thích phức tạp như vậy, các nhóm QA đảm bảo mức độ chính xác gắn thẻ trên 95% và các công cụ để tự động kiểm tra chất lượng. Tùy thuộc vào dự án máy học của bạn, chúng tôi sẽ làm việc trên một hoặc kết hợp các kỹ thuật chú thích hình ảnh sau:
Chúng tôi có thể gắn nhãn các hình ảnh hoặc video có khả năng hiển thị 360 độ, được chụp bằng máy ảnh có độ phân giải cao, để xây dựng bộ dữ liệu chất lượng cao, sự thật mặt đất hỗ trợ thuật toán xe tự hành.
Các chuyên gia của chúng tôi sử dụng kỹ thuật chú thích hộp để ánh xạ các đối tượng trong một hình ảnh / video nhất định nhằm xây dựng tập dữ liệu, qua đó cho phép các mô hình ML xác định và bản địa hóa các đối tượng.
Trong kỹ thuật này, người chú thích vẽ các điểm trên các cạnh chính xác của đối tượng (như Cạnh đường, Đường bị đứt, Đường cuối) được chú thích, bất kể hình dạng của chúng
Trong kỹ thuật này, mỗi pixel trong hình ảnh / video được chú thích bằng thông tin và được tách thành các phân đoạn khác nhau mà bạn cần thuật toán cv của mình để nhận ra
Tự động phát hiện các trường hợp đối tượng ngữ nghĩa của một lớp nhất định trong hình ảnh và video kỹ thuật số, các trường hợp sử dụng có thể bao gồm phát hiện khuôn mặt và phát hiện người đi bộ.
Hình ảnh khuôn mặt của người lái xe với thiết lập ô tô ở các tư thế và biến thể khác nhau bao gồm những người tham gia độc đáo từ nhiều dân tộc
Hình ảnh các Tấm Giấy phép Xe từ các góc độ khác nhau
Hình ảnh chú thích (cùng với siêu dữ liệu) về nội thất ô tô khác nhau từ nhiều thương hiệu
Hình ảnh môi trường ngoài trời ở mức đường phố trong khu vực đô thị hoặc trên đường cao tốc có xe cộ qua lại
Xây dựng hệ thống giám sát người lái xe có độ chính xác cao bằng cách chú thích các điểm mốc trên khuôn mặt như mắt, đầu, miệng, v.v. với độ chính xác và siêu dữ liệu có liên quan để phát hiện chớp mắt và ước tính ánh mắt.
Chú thích người đi bộ trong các hình ảnh khác nhau với các hộp giới hạn 2D, để xây dựng dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho việc theo dõi người đi bộ
Phân đoạn ngữ nghĩa của hình ảnh / video theo khung bao gồm các đối tượng như người đi bộ, phương tiện - (ô tô, xe đạp, xe buýt), đường, cột đèn để xây dựng dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các hệ thống xe tự hành dựa trên AI.
Chú thích hàng giờ khung hình ảnh / video về môi trường đô thị và đường phố bao gồm ô tô, người đi bộ, cột đèn, v.v. để tạo điều kiện phát hiện đối tượng nhằm xây dựng dữ liệu đào tạo chất lượng cao để phát triển mô hình CV cho xe tự hành.
Giảm thiểu tai nạn trên đường do người lái xe ngủ gật bằng cách thu thập thông tin quan trọng của người lái xe từ các điểm mốc trên khuôn mặt như buồn ngủ, nhìn thẳng vào mắt, mất tập trung, cảm xúc, v.v. Những hình ảnh trong cabin này được chú thích chính xác và được sử dụng để huấn luyện các mô hình ML.
Nâng cao tính năng nhận dạng giọng nói trong ô tô hoặc trợ lý giọng nói của ô tô bằng cách cho phép người lái xe gọi điện, điều khiển nhạc, đặt hàng, đặt dịch vụ, lên lịch cuộc hẹn và hơn thế nữa. Chúng tôi cung cấp bộ dữ liệu bản ngữ bằng hơn 50 ngôn ngữ để đào tạo Trợ lý giọng nói trên ô tô của bạn.
Đội ngũ tận tâm và được đào tạo:
Đảm bảo hiệu quả quy trình cao nhất với:
Nền tảng được cấp bằng sáng chế cung cấp các lợi ích:
Lực lượng lao động được quản lý để kiểm soát hoàn toàn, độ tin cậy và năng suất
Một nền tảng mạnh mẽ hỗ trợ các loại chú thích khác nhau
Đảm bảo độ chính xác tối thiểu 95% cho chất lượng vượt trội
Các dự án toàn cầu trên hơn 60 quốc gia
SLA cấp doanh nghiệp
Bộ dữ liệu lái xe trong đời thực tốt nhất
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
