Autonomiset ajoneuvot
Autonomisten ajoneuvojen käyttäminen korkealaatuisilla harjoitustiedoilla
Erittäin tarkat tekoälyn harjoitustiedot autonomisille ajoneuvoille, jotka ovat virheettömiä, ihmismerkinnöillä varustettuja ja kustannustehokkaita
Esittelyssä olevat asiakkaat
Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.
Autoteollisuuden tietojoukkojen kysyntä koneoppimismallien kouluttamiseksi on lisääntynyt, ja tekoälyllä on ratkaiseva rooli käsittelemällä valtavia tietomääriä, jotka ovat meidän hallinnassamme.
Autoilla ja autoilla on yleensä ratkaiseva rooli jokapäiväisessä elämässämme, ja useimmat ihmiset eivät kiistä sitä, että kuljettajattomat autot ovat tulevaisuus, joka on mullistanut työmatkamme.
Goldman Sachsin mukaan seuraavat 10 vuotta ovat ratkaisevan tärkeitä autoteollisuudelle, koska se käy läpi suuren muutoksen: itse autot, niitä rakentavat yritykset ja asiakkaat - kaikki näyttävät merkittävästi erilaisilta kuin ennen.
Teollisuus:
Kanssa $ 4.5 miljardin dollarin investointi vuonna 2019 AV-laitteilla voi mullistaa autoteollisuuden, parantaa turvallisuutta, vähentää ruuhkia, energiankulutusta ja saasteita.
Teollisuus:
IHS Markitin äskettäisen raportin mukaan ennustetaan, että noin 33 miljoonaa AV-autoa tulee tielle vuoteen 2040 mennessä, mikä vastaa 26 prosenttia uusien autojen myynnistä.
Allied Market Researchin äskettäisen raportin mukaan autonomisten ajoneuvojen maailmanmarkkinoiden ennustetaan nousevan 556.67 miljardiin dollariin vuoteen 2026 mennessä, mikä merkitsee 39.47 prosentin CAGR-arvoa vuosina 2019-2026.
Hyvä määrä autoteollisuuden osaamista
Kehittyvien tekniikoiden valtuuttaminen seuraavalle Connected Vehicles -aaltolle. Shaip on johtava tekoälytietoalusta, joka tarjoaa korkealaatuista tiedonkeruuta ja huomautuksia, jotka tukevat ML- ja AI-sovelluksia kaikkialla autoteollisuudessa.
Tiedonkeruupalvelut
Kuvatietojen kerääminen autoteollisuudelle
Tarjoamme suuria määriä kuva-aineistoja (henkilö, ajoneuvo, liikennemerkit, tieliikenteen kaistat) autonomisten ajoneuvojen kouluttamiseksi erilaisissa tilanteissa ja tilanteissa. Asiantuntijamme voivat kerätä tarvittavat kuvatiedostot projektisi vaatimusten mukaisesti.
Videotiedonkeruu autoteollisuudelle
Kerää toimivia koulutusvideotiedostoja, kuten ajoneuvojen liike, liikennemerkit, jalankulkijat jne. Autonomisien ajoneuvojen ML-mallien kouluttamiseksi. Jokainen tietojoukko on räätälöity vastaamaan käyttötapaustasi.
Tietojen merkintäpalvelut
Meillä on yksi edistyneimmistä kuvien/videoiden merkintätyökaluista
markkinat, jotka tekevät kuvamerkinnöistä tarkkoja ja erittäin toimivia
monimutkaisissa käyttötapauksissa, kuten autonomisessa ajamisessa, joissa laatu on äärimmäisen tärkeää. Kuvat ja videot luokitellaan kehys kehykseltä kohteiksi, kuten jalankulkijoiksi, ajoneuvoiksi, teiksi, lyhtypylväiksi, liikennemerkeiksi jne. laadukkaan harjoitusdatan luomiseksi.
Tietojen huomautustekniikat itse ajaville autoille
Autamme sinua erilaisilla merkintätekniikoilla tutkittuasi huolellisesti autoprojektisi laajuuden. Meillä on omistettu työvoima, joka on koulutettu monimutkaisiin merkintöihin, laadunvalvontatiimit, jotka varmistavat 95% + tunnisteiden tarkkuustasot, ja työkalut laaduntarkastusten automatisointiin. Koneoppimisprojektistasi riippuen työskentelemme yhden tai näiden kuvien merkintätekniikoiden yhdistelmän kanssa:
LIDAR
Voimme merkitä kuvia tai videoita 360 asteen näkyvyyden ja korkearesoluutioisten kameroiden tallentamien kuvien tai videoiden avulla luodaksemme korkealaatuisia perustotuustietojoukkoja, jotka tukevat autonomisten ajoneuvojen algoritmia.
RAJOITUSLAATIKOT
Asiantuntijamme käyttävät laatikkomerkintätekniikkaa tietyn kuvan / videon kohteiden kartoittamiseen tietojoukkojen rakentamiseksi, mikä mahdollistaa ML-mallien tunnistamisen ja lokalisoinnin.
POLYGONIN ANOTOINTI
Tässä tekniikassa merkintöijät piirtävät pisteitä kohteen tarkkoihin reunoihin (kuten tien reuna, rikkoutunut kaista, kaistan loppu) niiden muodosta riippumatta.
SEMANTTINEN SEGMENTOINTI
Tässä tekniikassa jokaisessa kuvan / videon pikselissä on merkintöjä ja se erotetaan eri segmentteihin, joiden tunnistamiseen tarvitset cv-algoritmin
KOHTEEN SEURANTA
Tunnista tietyn luokan semanttisten esineiden automaattinen esiintyminen digitaalisissa kuvissa ja videoissa, käyttötapauksiin voi kuulua kasvojentunnistus ja jalankulkijoiden tunnistus.
Käytä koteloita
Kuljettajan valvontajärjestelmä
Rakenna erittäin tarkka kuljettajan valvontajärjestelmä merkitsemällä kasvojen maamerkit, kuten silmät, pää, suu jne., tarkkuudella ja asiaankuuluvilla metatiedoilla silmänräpäyksen havaitsemiseen ja katseen arvioimiseen.
Jalankulkijoiden seurantajärjestelmä
Merkitse jalankulkijat eri kuviin 2D-rajoituslaatikoilla laadukkaiden harjoitustietojen rakentamiseksi jalankulkijoiden seurantaa varten
Automaattinen kuljettajan avustusjärjestelmä
Kuvien ja videoiden semanttinen segmentointi kehyksittäin, joka sisältää esineitä kuten jalankulkijoita, ajoneuvoja - (autot, polkupyörät, linja-autot), teitä, lamppupylväitä korkealaatuisen harjoitteludatan rakentamiseen tekoälyyn perustuville autonomisille ajoneuvojärjestelmille.
Objektin tunnistus
Merkitse tuntikausia kuvia/videokehyksiä kaupunki- ja katuympäristöistä, mukaan lukien autot, jalankulkijat, lyhtypylväät jne. helpottaaksesi esineiden havaitsemista ja rakentaaksesi korkealaatuisia koulutustietoja itsenäisten ajoneuvojen CV-mallien kehittämiseen.
Kuljettajan uneliaisuuden / väsymyksen tunnistus
Vähennä kuljettajien nukahtamisen aiheuttamia liikenneonnettomuuksia keräämällä tärkeitä kuljettajan tietoja kasvojen maamerkeistä, kuten uneliaisuudesta, katseesta, häiriötekijöistä, tunteista ja muista. Nämä ohjaamon kuvat on merkitty tarkasti ja niitä käytetään ML-mallien harjoitteluun.
Ohjaamon ääniassistentti
Paranna äänentunnistusta autossa tai auton puheavustajassa antamalla kuljettajille mahdollisuuden soittaa puheluita, hallita musiikkia, tehdä tilauksia, varata palveluita, ajoittaa tapaamisia ja paljon muuta. Tarjoamme kansankielisiä tietojoukkoja yli 50 kielellä Car Voice Assistantin kouluttamiseksi.
Miksi Shaip?
Hallittu työvoima täydelliseen hallintaan, luotettavuuteen ja tuottavuuteen
Tehokas alusta, joka tukee erityyppisiä merkintöjä
Vähintään 95%: n tarkkuus taataan erinomaiselle laadulle
Globaalit projektit yli 60 maassa
Yritystason SLA: t
Luokkansa parhaat tosielämän ajo-tietojoukot
Itsenäisen ajon tietojoukot
Auton sisätilojen kuvatietojoukko
Annotoidut kuvat (yhdessä metatietojen kanssa) eri autojen sisätiloista useilta merkeiltä
- Käyttötapa: Auton sisäkuvan tunnistus
- Format: kuvat
- Huomautukset: jakautuminen
Outdoor Image Dataset
Kuvia katutason ulkoympäristöistä kaupunkialueilla tai moottoriteillä, joissa on vilkasta liikennettä
- Käyttötapa: Kuvan anonymisointiratkaisu
- Format: kuvat
- Huomautukset: Kyllä
Autonkuljettaja fokusoituna Image Dataset
Kuvia kuljettajan kasvoista ja auton asetuksista eri asennoissa ja muunnelmissa, jotka kattavat ainutlaatuisia osallistujia useista etnisistä
- Käyttötapa: Auton sisäinen ADAS malli
- Format: kuvat
- Huomautukset: Ei
Ajoneuvon rekisterikilven tietojoukko
Kuvia ajoneuvojen rekisterikilvestä eri näkökulmista
- Käyttötapa: Objektin tunnistus
- Format: kuvat
- Huomautukset: Ei
Kykymme
Ihmiset
Omistetut ja koulutetut ryhmät:
- Yli 30,000 yhteistyökumppania tietojen luontia, merkintöjä ja laadunvalvontaa varten
- Tunnistettu projektinhallintaryhmä
- Kokenut tuotekehitystiimi
- Talent Pool Sourcing & Onboarding -tiimi
Käsitellä asiaa
Korkein prosessitehokkuus taataan:
- Vankka 6 Sigma Stage-Gate -prosessi
- Erityinen 6 Sigma -mallihihnan tiimi - tärkeimmät prosessin omistajat ja laatuvaatimukset
- Jatkuva parantaminen ja palautesilmukka
foorumi
Patentoitu alusta tarjoaa etuja:
- Verkkopohjainen alusta loppuun
- Moitteeton laatu
- Nopeampi TAT
- Saumaton toimitus
Etsitkö ILMAISTA konsultaatiota? Yhdistetään!