ข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่แม่นยำสูงสำหรับยานยนต์ไร้คนขับที่ปราศจากข้อผิดพลาด มีฉลากโดยมนุษย์ และคุ้มค่า
รถยนต์และรถยนต์โดยทั่วไปมีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันของเรา และคนส่วนใหญ่ไม่ปฏิเสธความจริงที่ว่ารถยนต์ไร้คนขับคืออนาคตที่จะปฏิวัติการเดินทางของเรา
จากข้อมูลของ Goldman Sachs อีก 10 ปีข้างหน้ามีความสำคัญต่ออุตสาหกรรมยานยนต์ เนื่องจากจะต้องผ่านการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ทั้งตัวรถเอง บริษัทที่สร้าง และลูกค้า ทั้งหมดจะดูแตกต่างไปจากที่เคยเป็นมาอย่างมาก
อุตสาหกรรม:
ด้วยระบบเส้นทาง $4.5 การลงทุนพันล้านดอลลาร์ในปี 2019 AVs มีศักยภาพที่จะปฏิวัติอุตสาหกรรมยานยนต์ ปรับปรุงความปลอดภัย ลดความแออัด การใช้พลังงาน และมลภาวะ
อุตสาหกรรม:
จากรายงานล่าสุดของ IHS Markit คาดการณ์ว่าโดยประมาณ 33 ล้าน รถยนต์ไร้คนขับจะเริ่มวิ่งบนท้องถนนภายในปี 2040 ซึ่งจะส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในด้านต่างๆ ดังนี้ 26% ของยอดขายรถยนต์ใหม่
ตามรายงานล่าสุดโดย Allied Market Research ตลาดรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติทั่วโลกคาดว่าจะสูงถึง 556.67 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 ซึ่งจดทะเบียน CAGR ที่ 39.47% จากปี 2019 ถึง 2026
ส่งเสริมเทคโนโลยีเกิดใหม่เพื่อขับเคลื่อนคลื่นลูกต่อไปของยานพาหนะที่เชื่อมต่อ Shaip เป็นแพลตฟอร์มข้อมูล AI ชั้นนำ ซึ่งให้บริการการรวบรวมข้อมูลและคำอธิบายประกอบคุณภาพสูงที่ขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน ML และ AI ทั่วทั้งอุตสาหกรรมยานยนต์
เรานำเสนอชุดข้อมูลภาพจำนวนมาก (บุคคล ยานพาหนะ ป้ายจราจร ช่องทางเดินรถ) เพื่อฝึกรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติในสถานการณ์และสถานการณ์ที่หลากหลาย ผู้เชี่ยวชาญของเราสามารถรวบรวมชุดข้อมูลรูปภาพที่เกี่ยวข้องได้ตามความต้องการของโครงการ
รวบรวมชุดข้อมูลวิดีโอการฝึกอบรมที่นำไปใช้ได้จริง เช่น การเคลื่อนที่ของยานพาหนะ สัญญาณไฟจราจร คนเดินถนน ฯลฯ เพื่อฝึกโมเดล ML ของยานยนต์ไร้คนขับ ชุดข้อมูลแต่ละชุดได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อให้ตรงกับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ
เรามีเครื่องมือการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพ/วิดีโอขั้นสูงสุดใน
ตลาดที่ทำให้การติดฉลากภาพมีความแม่นยำและใช้งานได้ดีเยี่ยมสำหรับ
กรณีการใช้งานที่ซับซ้อน เช่น การขับขี่อัตโนมัติที่คุณภาพมีความสำคัญสูงสุด รูปภาพและวิดีโอถูกจัดหมวดหมู่ทีละเฟรมตามวัตถุต่างๆ เช่น คนเดินเท้า ยานพาหนะ ถนน เสาไฟ ป้ายจราจร ฯลฯ เพื่อสร้างข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง
เราช่วยคุณด้วยเทคนิคการติดฉลากที่หลากหลายหลังจากศึกษาขอบเขตโครงการยานยนต์ของคุณอย่างรอบคอบแล้ว เรามีทีมงานที่ทุ่มเทซึ่งได้รับการฝึกอบรมสำหรับคำอธิบายประกอบที่ซับซ้อนดังกล่าว ทีม QA ที่รับประกันระดับความแม่นยำในการแท็กมากกว่า 95% และเครื่องมือในการตรวจสอบคุณภาพโดยอัตโนมัติ ขึ้นอยู่กับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงของคุณ เราจะทำงานกับเทคนิคคำอธิบายประกอบรูปภาพเหล่านี้อย่างใดอย่างหนึ่งหรือหลายอย่างรวมกัน:
เราสามารถติดป้ายกำกับรูปภาพหรือวิดีโอด้วยการมองเห็นได้ 360 องศา ซึ่งถ่ายโดยกล้องความละเอียดสูง เพื่อสร้างชุดข้อมูลความจริงภาคพื้นดินคุณภาพสูงที่ขับเคลื่อนอัลกอริธึมยานยนต์อัตโนมัติ
ผู้เชี่ยวชาญของเราใช้เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบแบบกล่องเพื่อจับคู่ออบเจ็กต์ในรูปภาพ/วิดีโอที่กำหนดเพื่อสร้างชุดข้อมูล ซึ่งจะทำให้โมเดล ML สามารถระบุและโลคัลไลซ์ออบเจ็กต์ได้
ในเทคนิคนี้ ผู้ทำหมายเหตุประกอบจะกำหนดจุดบนขอบของวัตถุ (เช่น Edge of Road, Broken Lane, End of Lane) ที่แน่นอนที่จะใส่คำอธิบายประกอบ โดยไม่คำนึงถึงรูปร่าง
ในเทคนิคนี้ ทุกพิกเซลในรูปภาพ/วิดีโอจะมีข้อมูลกำกับและแยกเป็นส่วนต่างๆ ที่คุณต้องการให้อัลกอริทึม cv ของคุณจดจำได้
ตรวจหาอินสแตนซ์ของออบเจ็กต์ที่สื่อความหมายโดยอัตโนมัติของคลาสบางประเภทในรูปภาพและวิดีโอดิจิทัล กรณีใช้งานอาจรวมถึงการตรวจหาใบหน้าและการตรวจจับคนเดินถนน
ภาพหน้าคนขับพร้อมการจัดวางรถในท่าต่างๆ และรูปแบบต่างๆ ที่ครอบคลุมผู้เข้าร่วมที่ไม่ซ้ำกันจากหลายเชื้อชาติ
ภาพป้ายทะเบียนรถจากมุมต่างๆ
รูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบ (พร้อมกับข้อมูลเมตา) ของการตกแต่งภายในรถที่แตกต่างกันจากหลายยี่ห้อ
ภาพสภาพแวดล้อมภายนอกอาคารระดับถนนในเขตเมืองหรือบนทางหลวงที่มีการจราจรหนาแน่น
สร้างระบบตรวจสอบผู้ขับขี่ที่มีความแม่นยำสูงโดยระบุจุดสังเกตบนใบหน้า เช่น ตา หัว ปาก ฯลฯ ด้วยความแม่นยำและข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องสำหรับการตรวจจับการกะพริบตาและการประมาณการการจ้องมอง
ใส่คำอธิบายประกอบภาพคนเดินถนนในภาพต่างๆ ด้วยกรอบกั้น 2 มิติ เพื่อสร้างข้อมูลการฝึกคุณภาพสูงสำหรับการติดตามคนเดินถนน
การแบ่งส่วนความหมายของรูปภาพ/วิดีโอทีละเฟรม ซึ่งรวมถึงวัตถุต่างๆ เช่น คนเดินเท้า ยานพาหนะ – (รถยนต์ จักรยาน รถประจำทาง) ถนน เสาไฟสำหรับสร้างข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงสำหรับระบบยานยนต์อัตโนมัติที่ใช้ AI
ใส่คำอธิบายประกอบชั่วโมงของเฟรมภาพ/วิดีโอของสภาพแวดล้อมในเมืองและถนน รวมทั้งรถยนต์ คนเดินถนน เสาไฟ ฯลฯ เพื่ออำนวยความสะดวกในการตรวจจับวัตถุเพื่อสร้างข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงสำหรับการพัฒนาโมเดล CV สำหรับรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ
ลดอุบัติเหตุบนท้องถนนที่เกิดจากคนขับหลับโดยรวบรวมข้อมูลที่สำคัญของคนขับจากจุดสังเกตบนใบหน้า เช่น อาการง่วงนอน จ้องตา ฟุ้งซ่าน อารมณ์ และอื่นๆ รูปภาพในห้องโดยสารเหล่านี้ได้รับการใส่คำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องและใช้สำหรับการฝึกโมเดล ML
ปรับปรุงการจดจำเสียงในรถยนต์หรือผู้ช่วยเสียงของรถยนต์โดยทำให้ผู้ขับขี่สามารถโทรออก ควบคุมเพลง สั่งซื้อ จองบริการ กำหนดเวลานัดหมาย และอื่นๆ เรานำเสนอชุดข้อมูลพื้นถิ่นในกว่า 50 ภาษาเพื่อฝึก Car Voice Assistant ของคุณ
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
พนักงานที่มีการจัดการเพื่อการควบคุมที่สมบูรณ์ ความน่าเชื่อถือ และประสิทธิผล
แพลตฟอร์มอันทรงพลังที่รองรับคำอธิบายประกอบประเภทต่างๆ
รับรองความถูกต้องขั้นต่ำ 95% เพื่อคุณภาพที่เหนือกว่า
โครงการระดับโลกในกว่า 60 ประเทศ
SLA ระดับองค์กร
ชุดข้อมูลการขับขี่ในชีวิตจริงที่ดีที่สุดในระดับเดียวกัน
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
