Услуги и решения за компютърно зрение

Получете първокласна поддръжка от експерти от световна класа, за да приложите компютърното зрение по правилния начин, като извличате данни в реално време от видеоклипове и изображения, за да ускорите вашето ML пътуване

Услуги и решения за компютърно зрение

Препоръчани клиенти

Овластяване на екипи за изграждане на водещи в света продукти за изкуствен интелект.

Амазонка
Google
Microsoft
Cogknit

Осмисляне на визуалния свят за обучение на приложения за компютърно зрение

Компютърното зрение е област на технологиите с изкуствен интелект, които обучават машините да виждат, разбират и интерпретират визуалния свят, по начина, по който го правят хората. Той помага при разработването на модели за машинно обучение за точно разбиране, идентифициране и класифициране на обекти в изображение или видео – в много по-голям мащаб и скорост.

Последните разработки в технологиите за компютърно зрение преодоляват някои от ограниченията, пред които са изправени хората при точното откриване и етикетиране на обекти от огромните количества данни, генерирани днес от различни системи. Компютърът ефективно решава тези 3 задачи:

– Автоматично разбиране какви са обектите в изображението и къде се намират.

– Категоризирайте тези обекти и разберете връзките между тях.

– Разберете контекста на сцената.

Компютърно зрение

  • Класификация на обектите: Каква широка категория обекти има?
  • Идентификация на обекта: Какъв тип даден обект има?
  • Проверка на обект: Кой е обектът на снимката?
  • Откриване на обекти: Къде са обектите на снимката?
  • Откриване на обект: Кои са ключовите точки за обекта на снимката?
  • Сегментиране на обекти: Какви пиксели принадлежат на обекта в изображението?
  • Разпознаване на обекти: Какви обекти има на тази снимка и къде са те?

 

Услуги за събиране на данни

Услуги за събиране на данни

Обучението на ML модели за интерпретиране и разбиране на визуалния свят изисква големи обеми точно обозначени изображения и видео данни. 

  • Изходни изображения/видео данни от над 60+ географски региони
  • 2M+ изображения в множество медицински специалности като радиология и др.
  • 60k+ изображения на храни и документи, обхващащи 50+ вариации по отношение на настройката, осветеността, вътрешен v/s външно, разстояние от камерата.

Услуги за анотиране на данни

От ограничителни кутии, семантична сегментация, полигони, полилинии до анотиране на ключови точки, ние можем да ви помогнем с всяка техника за анотиране на изображения/видео.

  • Напълно управлявани услуги за анотиране на данни от край до край с включен софтуер и работна сила, като по този начин опростява потребителското изживяване.
  • Опитна работна сила, състояща се от 30,000+ сътрудници, помага при етикетирането на изображения и видеоклипове за случаи на използване на CV, т.е. откриване на обекти, сегментиране на изображения, класификация и т.н.
Услуги за анотация на данни
Управлявана работна сила

Управлявана работна сила

Ние също така предлагаме квалифициран ресурс, който се превръща в разширение на вашия екип, за да ви подкрепи с вашите задачи за анотиране на данни чрез инструменти, които предпочитате, като същевременно поддържате желаната последователност и качество. Нашата квалифицирана и опитна работна сила прилага най-добрите практики, научени чрез етикетиране на милиони изображения и видеоклипове, за да предостави етикетиране на данни от световна класа за решения за компютърно зрение.

Експертиза за компютърно зрение с изкуствен интелект

Възможности за събиране на изображения/видео и анотации 

От колекция от изображения/видео до разпознаване и проследяване на обекти от анотации до семантична сегментация и 3-D анотации в облака от точки, ние предлагаме по-добро разбиране на визуалния свят с подробни, точно обозначени изображения и видеоклипове, за да подобрим производителността на вашите модели на компютърно зрение.

Набори от данни за компютърно зрение

Шофьор на кола на фокус Набор от изображения

450 20,000 изображения на лица на шофьори с настройка на автомобил в различни пози и вариации, обхващащи 10 XNUMX уникални участници от XNUMX+ етноса

Набор от данни за изображения на шофьор на автомобил

  • Използвайте случай: Модел ADAS за автомобил
  • Формат: Снимки
  • Обем: 455,000 +
  • Анотация: Не

Набор от данни за забележителности

80k+ изображения на забележителности от над 40 страни, събрани въз основа на персонализирани изисквания.

Набор от данни за изображения на забележителности

  • Използвайте случай: Откриване на забележителности
  • Формат: Снимки
  • Обем: 80,000 +
  • Анотация: Не

Набор от видео данни, базиран на дрон

84.5 XNUMX дронове видеоклипове на райони като колеж/училище, фабричен обект, детска площадка, улица, зеленчуков пазар с GPS подробности.

Базиран на дрон набор от видео данни

  • Използвайте случай: Проследяване на пешеходци
  • Формат: Клипове
  • Обем: 84,500 +
  • Анотация: Да

Набор от данни за изображения на храна

55k изображения в 50+ варианта (тип храна, осветление, вътрешно срещу открито, фон, разстояние от камерата и т.н.) с анотирани изображения

Набор от данни за изображения на храна/документ със семантично сегментиране

  • Използвайте случай: Разпознаване на храни
  • Формат: Снимки
  • Обем: 55,000 +
  • Анотация: Да

Използвайте Случаи

Iot и здравеопазване AI

Здравеопазване AI

Обучете ML модели за откриване на ракови бенки в изображения на кожата или намиране на симптоми в MRI сканиране или рентгенова снимка на пациента.

разпознаване на лица

Разпознаване на лице

Обучете ML модели, за да идентифицирате изображения на хора въз основа на черти на лицето и да ги сравнявате с база данни от профили на лицето, за да откриете и маркирате хора.

Анализ на геопространствени данни и изображения

Геопространствени приложения

Анотация на сателитни изображения и UAV фотография за подготовка на набори от данни за геообработка и анотиране на 3D облак от точки за Geo.AI.

Ar/vr

Augmented Reality

С AR слушалки поставете виртуални обекти в реалния свят. Той може да открива равни повърхности като стени, плотове и подове - много критична част при установяване на дълбочина и размери и поставяне на виртуални обекти във физическия свят.

Автономно шофиране

Самоуправляващи се автомобили

Множество камери заснемат видеоклипове от различен ъгъл, за да идентифицират границите на светофарните сигнали, пътищата, колите, обектите и пешеходците наблизо, за да обучат самоуправляващите се автомобили да управляват автоматично превозното средство и да избягват удрянето на препятствия, докато шофират безопасно пътника.

На дребно

Търговия на дребно / електронна търговия

С компютърното зрение в търговията на дребно, приложенията могат да предлагат персонализирани препоръки въз основа на модели, които купуват клиенти и да ускорят бизнес операциите като управление на рафтове, плащания и т.н.

Защо Шайп?

Конкурентно ценообразуване

Като експерти в обучението и управлението на екипи, ние гарантираме, че проектите се изпълняват в рамките на определения бюджет.

Междуотраслови възможности

Екипът анализира данни от множество източници и е в състояние да произвежда данни за обучение на AI ефективно и в обеми във всички индустрии.

Останете пред конкуренцията

Широката гама от данни за изображения предоставя на ИИ обилно количество информация, необходима за по-бързо обучение.

Експертна работна сила

Нашият екип от експерти, които владеят анотацията и етикетирането на изображения/видео, могат да осигурят точни и ефективно анотирани набори от данни.

Фокусирайте се върху растежа

Нашият екип ви помага да подготвите изображения/видео данни за обучение на AI двигатели, спестявайки ценно време и ресурси.

скалируемост

Нашият екип от сътрудници може да побере допълнителен обем, като същевременно поддържа качеството на извежданите данни.

Нашата способност

Хора

Хора

Специализирани и обучени екипи:

  • 30,000+ сътрудници за създаване на данни, етикетиране и QA
  • Упълномощен екип за управление на проекти
  • Опитен екип за разработка на продукти
  • Екип за набиране и адаптиране на екип от таланти
Процес

Процес

Най-високата ефективност на процеса се осигурява с:

  • Здрав 6 Sigma Stage-Gate процес
  • Специален екип от 6 черни колани Сигма – собственици на ключови процеси и съответствие с качеството
  • Непрекъснато подобрение и обратна връзка
платформа

платформа

Патентованата платформа предлага предимства:

  • Уеб-базирана платформа от край до край
  • Безупречно качество
  • По-бърз TAT
  • Безпроблемна доставка

Имате предвид проект за компютърно зрение? Да се ​​свържем

Интелигентните машини трябва да могат да интерпретират визуалния свят контекстуално, точно за разбиране и виждане на нещата по-добре. Компютърното зрение е един такъв отрасъл или по-скоро технологичен опит, който има за цел да разработи модели за обучение и обучение за машини, за да ги направи по-възприемчиви към изображения и видеоклипове, като по този начин се подобряват способностите за идентифициране и дешифриране на машините.

Компютърното зрение, като самостоятелна технология, взема предвид няколко аспекта на визуалната автономия. Подходът е подобен на имитирането на човешкия мозък и неговото възприемане на визуални същности. Методът на действие включва модели за обучение за подобрена класификация на изображения, идентификация на обекти, проверка и откриване, откриване на ориентир, разпознаване на обекти и накрая сегментиране на обекти.

Някои от открояващите се примери за компютърно зрение включват системи за откриване на натрапници, екранни четци, настройки за откриване на дефекти, метрологични идентификатори и самоуправляващи се автомобили, инсталирани с множество камери, LiDAR устройства и други ресурси.

Анотацията на изображения е една от формите на контролиран инструмент за обучение в Computer Vision, насочен към обучение на AI модели да разпознават, идентифицират и разбират по-добре визуалните елементи. Наричано още като етикетиране на данни, анотацията на изображения в големи обеми обучава моделите широко, което подобрява способността им да правят изводи и да вземат решения в бъдеще.

Анотацията на изображения в Computer Vision има за цел да класифицира различни изображения чрез подходящи инструменти за прецизно добавяне на метаданни, които могат да бъдат предприети, към наборите от данни, ориентирани към изображението. По-просто казано, анотацията на изображения маркира голям обем изображения чрез текст или всякакви други маркери за по-добро разбиране от страна на машините, като по този начин ги обучава по-добре за класификация и откриване.