ยานพาหนะอิสระ

ขับเคลื่อนยานยนต์ไร้คนขับด้วยข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง

ข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่แม่นยำสูงสำหรับยานยนต์ไร้คนขับที่ปราศจากข้อผิดพลาด มีฉลากโดยมนุษย์ และคุ้มค่า

ยานยนต์ AI

ลูกค้าที่แนะนำ

มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก

อเมซอน
Google
ไมโครซอฟท์
ค็อกนิต

มีความต้องการเพิ่มขึ้นสำหรับชุดข้อมูลยานยนต์ในการฝึกโมเดล Machine Learning และ AI มีบทบาทสำคัญในการประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาลที่อยู่นอกเหนือการควบคุมของเรา

รถยนต์และรถยนต์โดยทั่วไปมีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันของเรา และคนส่วนใหญ่ไม่ปฏิเสธความจริงที่ว่ารถยนต์ไร้คนขับคืออนาคตที่จะปฏิวัติการเดินทางของเรา

จากข้อมูลของ Goldman Sachs อีก 10 ปีข้างหน้ามีความสำคัญต่ออุตสาหกรรมยานยนต์ เนื่องจากจะต้องผ่านการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ทั้งตัวรถเอง บริษัทที่สร้าง และลูกค้า ทั้งหมดจะดูแตกต่างไปจากที่เคยเป็นมาอย่างมาก

อุตสาหกรรม:

กับ $ 4.5 การลงทุนพันล้านดอลลาร์ในปี 2019 AVs มีศักยภาพที่จะปฏิวัติอุตสาหกรรมยานยนต์ ปรับปรุงความปลอดภัย ลดความแออัด การใช้พลังงาน และมลภาวะ

อุตสาหกรรม:

ตามรายงานล่าสุดโดย IHS Markit คาดการณ์ว่ารถยนต์ AV ประมาณ 33 ล้านคันจะเข้าสู่ท้องถนนภายในปี 2040 คิดเป็นสัดส่วน 26 เปอร์เซ็นต์ของยอดขายรถยนต์ใหม่

ตามรายงานล่าสุดโดย Allied Market Research ตลาดรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติทั่วโลกคาดว่าจะสูงถึง 556.67 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 ซึ่งจดทะเบียน CAGR ที่ 39.47% จากปี 2019 ถึง 2026

ความเชี่ยวชาญด้านยานยนต์ในปริมาณที่เหมาะสม

ส่งเสริมเทคโนโลยีเกิดใหม่เพื่อขับเคลื่อนคลื่นลูกต่อไปของยานพาหนะที่เชื่อมต่อ Shaip เป็นแพลตฟอร์มข้อมูล AI ชั้นนำ ซึ่งให้บริการการรวบรวมข้อมูลและคำอธิบายประกอบคุณภาพสูงที่ขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน ML และ AI ทั่วทั้งอุตสาหกรรมยานยนต์

บริการรวบรวมข้อมูล

การเก็บรวบรวมข้อมูลภาพยานยนต์

การเก็บรวบรวมข้อมูลภาพสำหรับยานยนต์

เรานำเสนอชุดข้อมูลภาพจำนวนมาก (บุคคล ยานพาหนะ ป้ายจราจร ช่องทางเดินรถ) เพื่อฝึกรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติในสถานการณ์และสถานการณ์ที่หลากหลาย ผู้เชี่ยวชาญของเราสามารถรวบรวมชุดข้อมูลรูปภาพที่เกี่ยวข้องได้ตามความต้องการของโครงการ

การเก็บรวบรวมข้อมูลวิดีโอยานยนต์

การเก็บรวบรวมข้อมูลวิดีโอสำหรับยานยนต์

รวบรวมชุดข้อมูลวิดีโอการฝึกอบรมที่นำไปใช้ได้จริง เช่น การเคลื่อนที่ของยานพาหนะ สัญญาณไฟจราจร คนเดินถนน ฯลฯ เพื่อฝึกโมเดล ML ของยานยนต์ไร้คนขับ ชุดข้อมูลแต่ละชุดได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อให้ตรงกับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ

บริการบันทึกย่อข้อมูล

เรามีเครื่องมือการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพ/วิดีโอขั้นสูงสุดใน
ตลาดที่ทำให้การติดฉลากภาพมีความแม่นยำและใช้งานได้ดีเยี่ยมสำหรับ
กรณีการใช้งานที่ซับซ้อน เช่น การขับขี่อัตโนมัติที่คุณภาพมีความสำคัญสูงสุด รูปภาพและวิดีโอถูกจัดหมวดหมู่ทีละเฟรมตามวัตถุต่างๆ เช่น คนเดินเท้า ยานพาหนะ ถนน เสาไฟ ป้ายจราจร ฯลฯ เพื่อสร้างข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง

บริการบันทึกย่อข้อมูลยานยนต์

เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบสำหรับรถยนต์ที่ขับเอง

เราช่วยคุณด้วยเทคนิคการติดฉลากที่หลากหลายหลังจากศึกษาขอบเขตโครงการยานยนต์ของคุณอย่างรอบคอบแล้ว เรามีทีมงานที่ทุ่มเทซึ่งได้รับการฝึกอบรมสำหรับคำอธิบายประกอบที่ซับซ้อนดังกล่าว ทีม QA ที่รับประกันระดับความแม่นยำในการแท็กมากกว่า 95% และเครื่องมือในการตรวจสอบคุณภาพโดยอัตโนมัติ ขึ้นอยู่กับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงของคุณ เราจะทำงานกับเทคนิคคำอธิบายประกอบรูปภาพเหล่านี้อย่างใดอย่างหนึ่งหรือหลายอย่างรวมกัน:

ลิดาร์

ลิดาร์

เราสามารถติดป้ายกำกับรูปภาพหรือวิดีโอด้วยการมองเห็นได้ 360 องศา ซึ่งถ่ายโดยกล้องความละเอียดสูง เพื่อสร้างชุดข้อมูลความจริงภาคพื้นดินคุณภาพสูงที่ขับเคลื่อนอัลกอริธึมยานยนต์อัตโนมัติ

ล้อมรอบกล่อง

BOUNDING BOXES

ผู้เชี่ยวชาญของเราใช้เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบแบบกล่องเพื่อจับคู่ออบเจ็กต์ในรูปภาพ/วิดีโอที่กำหนดเพื่อสร้างชุดข้อมูล ซึ่งจะทำให้โมเดล ML สามารถระบุและโลคัลไลซ์ออบเจ็กต์ได้

คำอธิบายประกอบรูปหลายเหลี่ยม

คำอธิบายประกอบรูปหลายเหลี่ยม

ในเทคนิคนี้ ผู้ทำหมายเหตุประกอบจะกำหนดจุดบนขอบของวัตถุ (เช่น Edge of Road, Broken Lane, End of Lane) ที่แน่นอนที่จะใส่คำอธิบายประกอบ โดยไม่คำนึงถึงรูปร่าง

การแบ่งส่วนความหมาย

การแบ่งส่วนความหมาย

ในเทคนิคนี้ ทุกพิกเซลในรูปภาพ/วิดีโอจะมีข้อมูลกำกับและแยกเป็นส่วนต่างๆ ที่คุณต้องการให้อัลกอริทึม cv ของคุณจดจำได้

การติดตามวัตถุ

การติดตามวัตถุ

ตรวจหาอินสแตนซ์ของออบเจ็กต์ที่สื่อความหมายโดยอัตโนมัติของคลาสบางประเภทในรูปภาพและวิดีโอดิจิทัล กรณีใช้งานอาจรวมถึงการตรวจหาใบหน้าและการตรวจจับคนเดินถนน

ใช้กรณี

การตรวจสอบไดรเวอร์

ระบบตรวจสอบคนขับ

สร้างระบบตรวจสอบผู้ขับขี่ที่มีความแม่นยำสูงโดยระบุจุดสังเกตบนใบหน้า เช่น ตา หัว ปาก ฯลฯ ด้วยความแม่นยำและข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องสำหรับการตรวจจับการกะพริบตาและการประมาณการการจ้องมอง

การติดตามคนเดินเท้า

ระบบติดตามคนเดินเท้า

ใส่คำอธิบายประกอบภาพคนเดินถนนในภาพต่างๆ ด้วยกรอบกั้น 2 มิติ เพื่อสร้างข้อมูลการฝึกคุณภาพสูงสำหรับการติดตามคนเดินถนน

ระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่อัตโนมัติ

ระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่อัตโนมัติ

การแบ่งส่วนความหมายของรูปภาพ/วิดีโอทีละเฟรม ซึ่งรวมถึงวัตถุต่างๆ เช่น คนเดินเท้า ยานพาหนะ – (รถยนต์ จักรยาน รถประจำทาง) ถนน เสาไฟสำหรับสร้างข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงสำหรับระบบยานยนต์อัตโนมัติที่ใช้ AI

การตรวจจับวัตถุ

การตรวจจับวัตถุ

ใส่คำอธิบายประกอบชั่วโมงของเฟรมภาพ/วิดีโอของสภาพแวดล้อมในเมืองและถนน รวมทั้งรถยนต์ คนเดินถนน เสาไฟ ฯลฯ เพื่ออำนวยความสะดวกในการตรวจจับวัตถุเพื่อสร้างข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงสำหรับการพัฒนาโมเดล CV สำหรับรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ

อาการง่วงนอนของคนขับ / การตรวจจับความเมื่อยล้า

ลดอุบัติเหตุบนท้องถนนที่เกิดจากคนขับหลับโดยรวบรวมข้อมูลที่สำคัญของคนขับจากจุดสังเกตบนใบหน้า เช่น อาการง่วงนอน จ้องตา ฟุ้งซ่าน อารมณ์ และอื่นๆ รูปภาพในห้องโดยสารเหล่านี้ได้รับการใส่คำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องและใช้สำหรับการฝึกโมเดล ML

ผู้ช่วยเสียงรถยนต์

ผู้ช่วยเสียงในห้องโดยสาร

ปรับปรุงการจดจำเสียงในรถยนต์หรือผู้ช่วยเสียงของรถยนต์โดยทำให้ผู้ขับขี่สามารถโทรออก ควบคุมเพลง สั่งซื้อ จองบริการ กำหนดเวลานัดหมาย และอื่นๆ เรานำเสนอชุดข้อมูลพื้นถิ่นในกว่า 50 ภาษาเพื่อฝึก Car Voice Assistant ของคุณ

ทำไมต้อง Shaip?

พนักงานที่มีการจัดการเพื่อการควบคุมที่สมบูรณ์ ความน่าเชื่อถือ และประสิทธิผล

แพลตฟอร์มอันทรงพลังที่รองรับคำอธิบายประกอบประเภทต่างๆ

รับรองความถูกต้องขั้นต่ำ 95% เพื่อคุณภาพที่เหนือกว่า

โครงการระดับโลกในกว่า 60 ประเทศ

SLA ระดับองค์กร

ชุดข้อมูลการขับขี่ในชีวิตจริงที่ดีที่สุดในระดับเดียวกัน

ชุดข้อมูลการขับขี่อัตโนมัติ

ชุดข้อมูลภาพภายในรถ

รูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบ (พร้อมกับข้อมูลเมตา) ของการตกแต่งภายในรถที่แตกต่างกันจากหลายยี่ห้อ

ชุดข้อมูลภาพภายในรถพร้อมการแบ่งส่วน

  • ใช้กรณี: การจดจำภาพภายในรถ
  • รูปแบบ: ภาพ
  • คำอธิบายประกอบ: การแบ่งกลุ่ม

ชุดข้อมูลภาพกลางแจ้ง

ภาพสภาพแวดล้อมภายนอกอาคารระดับถนนในเขตเมืองหรือบนทางหลวงที่มีการจราจรหนาแน่น

ชุดข้อมูลภาพกลางแจ้งพร้อมคำอธิบายประกอบ

  • ใช้กรณี: โซลูชันการลบชื่อรูปภาพ
  • รูปแบบ: ภาพ
  • คำอธิบายประกอบ: ใช่

ชุดข้อมูลภาพคนขับรถยนต์อยู่ในโฟกัส

ภาพหน้าคนขับพร้อมการจัดวางรถในท่าต่างๆ และรูปแบบต่างๆ ที่ครอบคลุมผู้เข้าร่วมที่ไม่ซ้ำกันจากหลายเชื้อชาติ

ชุดข้อมูลภาพคนขับรถยนต์ในโฟกัส

  • ใช้กรณี: รุ่น ADAS ในรถยนต์
  • รูปแบบ: ภาพ
  • คำอธิบายประกอบ: ไม่

ชุดข้อมูลป้ายทะเบียนรถ

ภาพป้ายทะเบียนรถจากมุมต่างๆ

ชุดข้อมูลป้ายทะเบียนรถ

  • ใช้กรณี: การตรวจจับวัตถุ
  • รูปแบบ: ภาพ
  • คำอธิบายประกอบ: ไม่

ความสามารถของเรา

คน

คน

ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:

  • ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
  • ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
  • ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
  • Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด

กระบวนการ

กระบวนการ

มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:

  • กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
  • ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
  • การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback

เวที

เวที

แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:

  • แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
  • คุณภาพไร้ที่ติ
  • ททท.เร็วขึ้น Fast
  • การจัดส่งที่ราบรื่น

ต้องการคำปรึกษาฟรีหรือไม่? มาเชื่อมต่อกันเถอะ!