Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
Arabalar ve otomobiller genel olarak günlük hayatımızda çok önemli bir rol oynamaktadır ve çoğu insan, sürücüsüz arabaların işe gidişimizde devrim yaratacak geleceğin geleceği gerçeğini inkar etmeyecektir.
Goldman Sachs'a göre, önümüzdeki 10 yıl büyük bir dönüşüm geçireceği için otomobil endüstrisi için çok önemli: otomobillerin kendileri, onları üreten şirketler ve müşteriler - hepsi öncekinden önemli ölçüde farklı görünecek.
Sanayi:
IHS Markit'in yakın tarihli bir raporuna göre, 33 yılına kadar yaklaşık 2040 milyon AV'nin yola çıkacağı ve yeni otomobil satışlarının yüzde 26'sına katkıda bulunacağı tahmin ediliyor.
Allied Market Research tarafından yakın zamanda yayınlanan bir rapora göre, küresel otonom araç pazarının 556.67 yılına kadar 2026 milyar dolara ulaşacağı ve 39.47'dan 2019'ya kadar %2026'lik bir CAGR kaydedeceği tahmin ediliyor.
Bir sonraki Bağlantılı Araç dalgasını sürmek için gelişmekte olan teknolojileri güçlendirmek. Shaip, otomotiv endüstrisinde ML ve AI uygulamalarına güç sağlayan yüksek kaliteli veri toplama ve açıklama sağlayan lider bir AI Veri Platformudur.
Çeşitli senaryolarda ve durumlarda otonom araçları eğitmek için büyük hacimli görüntü veri kümeleri (kişi, araç, trafik işaretleri, yol şeritleri) sunuyoruz. Uzmanlarımız, proje gereksinimlerinize göre ilgili görüntü veri kümelerini toplayabilir.
Otonom araçların ML modellerini eğitmek için araç hareketi, trafik sinyalleri, yayalar vb. gibi eyleme dönüştürülebilir eğitim video veri kümelerini toplayın. Her veri kümesi, özel kullanım durumunuzu karşılamak için özel olarak uyarlanmıştır.
Dünyadaki en gelişmiş görüntü/video açıklama araçlarından birine sahibiz.
için görüntü etiketlemeyi hassas ve süper işlevsel hale getiren pazar
kalitenin çok önemli olduğu otonom sürüş gibi karmaşık kullanım durumları. Görüntüler ve Videolar, yüksek kaliteli eğitim verileri oluşturmak için kare kare yayalar, araçlar, yollar, lamba direkleri, trafik işaretleri vb. nesnelere göre sınıflandırılır.
Otomotiv projenizin kapsamını dikkatlice inceledikten sonra çeşitli etiketleme teknikleri konusunda size yardımcı oluyoruz. Bu tür karmaşık açıklamalar için eğitilmiş özel bir iş gücümüz, %95'in üzerinde etiketleme doğruluğu seviyesi sağlayan QA ekiplerimiz ve kalite kontrollerini otomatikleştirecek araçlara sahibiz. Makine öğrenimi projenize bağlı olarak, şu görüntü açıklama tekniklerinden biri veya birkaçı üzerinde çalışırız:
Otonom araç algoritmasına güç veren yüksek kaliteli, gerçek veri kümeleri oluşturmak için yüksek çözünürlüklü kameralar tarafından yakalanan görüntüleri veya videoları 360 derece görünürlükle etiketleyebiliriz.
Uzmanlarımız, veri kümeleri oluşturmak için belirli bir görüntü/videodaki nesneleri eşlemek için kutu açıklama tekniğini kullanır ve böylece ML modellerinin nesneleri tanımlamasını ve yerelleştirmesini sağlar.
Bu teknikte, açıklayıcılar, şekillerinden bağımsız olarak, nesnenin (Yol Kenarı, Kırık Şerit, Şerit Sonu gibi) açıklama eklenecek tam kenarlarına noktalar çizer.
Bu teknikte, bir görüntüdeki/videodaki her piksele bilgi eklenir ve tanımak için özgeçmiş algoritmanıza ihtiyaç duyduğunuz farklı segmentlere ayrılır.
Dijital görüntülerde ve videolarda belirli bir sınıfın semantik nesnelerinin örneklerini otomatik olarak algıla, kullanım durumları yüz algılama ve yaya algılamayı içerebilir.
Gözler, kafa, ağız vb. gibi yüzdeki önemli noktalara göz kırpma algılama ve bakış tahmini için doğruluk ve ilgili meta verilerle açıklama ekleyerek son derece hassas sürücü izleme sistemi oluşturun.
Yaya takibi için yüksek kaliteli eğitim verileri oluşturmak için 2B sınırlayıcı kutularla çeşitli görüntülerde yayalara açıklama ekleyin
AI tabanlı otonom araç sistemleri için yüksek kaliteli eğitim verileri oluşturmak için yayalar, araçlar - (arabalar, bisikletler, otobüsler), yollar, lamba direkleri gibi nesneleri içeren kare kare görüntülerin/videoların Semantik Segmentasyonu.
Otonom araçlar için CV modelleri geliştirmek için yüksek kaliteli eğitim verileri oluşturmak üzere nesne algılamayı kolaylaştırmak için arabalar, yayalar, lamba direkleri vb. dahil kentsel ve sokak ortamlarının saatlik görüntü/video çerçevelerine açıklama ekleyin.
Uyuşukluk, göz bakışları, dikkatin dağılması, duygular ve daha fazlası gibi yüzdeki önemli sürücü bilgilerini toplayarak sürücülerin uykuya dalmasından kaynaklanan trafik kazalarını azaltın. Bu kabin içi görüntülere doğru açıklamalar eklenir ve makine öğrenimi modellerinin eğitimi için kullanılır.
Sürücülerin telefon görüşmesi yapmasına, müziği kontrol etmesine, sipariş vermesine, kitap hizmetlerine, randevu planlamasına ve daha fazlasını yapmasına olanak tanıyarak, arabada veya arabanın sesli asistanında Ses tanımayı geliştirin. Araba Sesli Asistanınızı eğitmek için 50'den fazla dilde yerel veri kümeleri sunuyoruz.
Tam kontrol, güvenilirlik ve üretkenlik için yönetilen işgücü
Farklı açıklama türlerini destekleyen güçlü bir platform
Üstün kalite için garanti edilen minimum %95 doğruluk
60'tan fazla ülkede küresel projeler
Kurumsal düzeyde SLA'lar
Sınıfının en iyisi gerçek hayattaki sürüş veri setleri
Farklı etnik kökenlerden benzersiz katılımcıları kapsayan farklı pozlarda ve varyasyonlarda araç kurulumu ile sürücünün yüzünün görüntüleri
Araç Plakalarının Farklı Açılardan Görüntüleri
Birden fazla markanın farklı otomobil iç mekanlarının açıklamalı görüntüleri (meta verilerle birlikte)
Kentsel alanlarda veya trafiğin sık olduğu otoyollarda sokak düzeyindeki dış ortam görüntüleri
Özel ve eğitimli ekipler:
En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:
Patentli platform şu avantajlara sahiptir:
ÜCRETSİZ danışmanlık mı arıyorsunuz? Bağlanalım!
