- Какво правим
-
-
-
Специалност
-
-
-
- Готови данни
-
- Решения
- платформа
- Компанията
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
Овластяване на екипи за изграждане на водещи в света продукти за изкуствен интелект.
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.
Обучението на ML модели за интерпретиране и разбиране на визуалния свят изисква големи обеми точно обозначени изображения и видео 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.
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.
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.
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
80k+ изображения на забележителности от над 40 страни, събрани въз основа на персонализирани изисквания.
84.5 XNUMX дронове видеоклипове на райони като колеж/училище, фабричен обект, детска площадка, улица, зеленчуков пазар с GPS подробности.
55k изображения в 50+ варианта (тип храна, осветление, вътрешно срещу открито, фон, разстояние от камерата и т.н.) с анотирани изображения
Обучете ML модели за откриване на ракови бенки в изображения на кожата или намиране на симптоми в MRI сканиране или рентгенова снимка на пациента.
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.
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.
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.
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.
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.
Като експерти в обучението и управлението на екипи, ние гарантираме, че проектите се изпълняват в рамките на определения бюджет.
Екипът анализира данни от множество източници и е в състояние да произвежда данни за обучение на AI ефективно и в обеми във всички индустрии.
Широката гама от данни за изображения предоставя на ИИ обилно количество информация, необходима за по-бързо обучение.
Нашият екип от експерти, които владеят анотацията и етикетирането на изображения/видео, могат да осигурят точни и ефективно анотирани набори от данни.
Нашият екип ви помага да подготвите изображения/видео данни за обучение на AI двигатели, спестявайки ценно време и ресурси.
Нашият екип от сътрудници може да побере допълнителен обем, като същевременно поддържа качеството на извежданите данни.
Днес сме в зората на механизма от следващо поколение, където нашите лица са нашите пароли. Чрез разпознаването на уникални черти на лицето, машините могат да открият дали лицето, което се опитва да получи достъп до устройство, е упълномощено, да съпоставят записите от камери за видеонаблюдение с действителни изображения, за да проследят престъпници и нарушители, да намалят престъпността в магазините за търговия на дребно и др.
Човешките същества имат вродената способност да различават и точно да идентифицират обекти, хора, животни и места от снимки. Компютрите обаче не разполагат с възможност за класифициране на изображения. И все пак те могат да бъдат обучени да интерпретират визуална информация с помощта на приложения за компютърно зрение и технология за разпознаване на изображения.
Специализирани и обучени екипи:
Най-високата ефективност на процеса се осигурява с:
Патентованата платформа предлага предимства:
Специализирани и обучени екипи:
Най-високата ефективност на процеса се осигурява с:
Патентованата платформа предлага предимства:
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.