บริการและโซลูชั่นคอมพิวเตอร์วิชั่น

รับการสนับสนุนระดับพรีเมียมจากผู้เชี่ยวชาญระดับโลกเพื่อใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์อย่างถูกวิธี โดยการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์จากวิดีโอและรูปภาพเพื่อเร่งเส้นทาง ML ของคุณ

บริการคอมพิวเตอร์วิชั่น &Amp; โซลูชั่น

ลูกค้าที่แนะนำ

มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก

อเมซอน
Google
ไมโครซอฟท์
ค็อกนิต

การสร้างความรู้สึกของ Visual World เพื่อฝึกการประยุกต์ใช้ Computer Vision

คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นพื้นที่ของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ฝึกให้เครื่องจักรมองเห็น เข้าใจ และตีความโลกแห่งการมองเห็นอย่างที่มนุษย์ทำ ช่วยในการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อให้เข้าใจ ระบุ และจำแนกวัตถุในภาพหรือวิดีโอได้อย่างแม่นยำ ด้วยขนาดและความเร็วที่ใหญ่กว่ามาก

การพัฒนาล่าสุดของเทคโนโลยี Computer Vision ได้เอาชนะข้อจำกัดบางอย่างที่มนุษย์ต้องเผชิญในการตรวจจับและติดฉลากวัตถุอย่างแม่นยำจากข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างขึ้นในปัจจุบันจากระบบที่แตกต่างกัน คอมพิวเตอร์สามารถแก้ไข 3 งานเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ:

– เข้าใจโดยอัตโนมัติว่าวัตถุในภาพคืออะไรและอยู่ที่ไหน

– จัดหมวดหมู่วัตถุเหล่านี้และทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขา

- เข้าใจบริบทของฉาก

วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์

  • การจำแนกวัตถุ: มีวัตถุประเภทใดบ้าง?
  • การระบุวัตถุ: มีวัตถุประเภทใด
  • การตรวจสอบวัตถุ: วัตถุในภาพคือข้อใด
  • การตรวจจับวัตถุ: วัตถุในภาพอยู่ที่ไหน?
  • การตรวจจับจุดสังเกตของวัตถุ: อะไรคือประเด็นสำคัญสำหรับวัตถุในภาพ?
  • การแบ่งส่วนวัตถุ: พิกเซลใดเป็นของวัตถุในภาพ
  • การรับรู้วัตถุ: ภาพถ่ายนี้มีวัตถุอะไรบ้างและอยู่ที่ไหน

 

บริการรวบรวมข้อมูล

บริการรวบรวมข้อมูล

การฝึกอบรมโมเดล ML เพื่อตีความและเข้าใจโลกของภาพต้องใช้ข้อมูลรูปภาพและวิดีโอที่มีป้ายกำกับอย่างถูกต้องจำนวนมาก 

  • ที่มาข้อมูลรูปภาพ/วิดีโอจากกว่า 60 ภูมิภาค geo
  • ภาพ 2 ล้านภาพขึ้นไปในสาขาการแพทย์เฉพาะทาง เช่น รังสีวิทยา เป็นต้น
  • รูปภาพอาหารและเอกสารกว่า 60k+ ครอบคลุมรูปแบบต่างๆ มากกว่า 50 แบบตามการตั้งค่า การส่องสว่าง ในอาคาร กับภายนอกอาคาร ระยะห่างจากกล้อง

บริการบันทึกย่อข้อมูล

ตั้งแต่กรอบล้อมรอบ การแบ่งส่วนความหมาย รูปหลายเหลี่ยม รูปหลายเหลี่ยม ไปจนถึงคำอธิบายประกอบของจุดสำคัญ เราสามารถช่วยคุณด้วยเทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพ/วิดีโอ

  • บริการคำอธิบายประกอบข้อมูลแบบครบวงจรที่มีการจัดการเต็มรูปแบบพร้อมซอฟต์แวร์และพนักงานรวมอยู่ด้วย ซึ่งจะทำให้ประสบการณ์ของผู้ใช้ง่ายขึ้น
  • พนักงานที่มีประสบการณ์ซึ่งประกอบด้วยผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 คนช่วยในการติดป้ายกำกับรูปภาพและวิดีโอสำหรับกรณีการใช้งาน CV เช่น การตรวจจับวัตถุ การแบ่งส่วนรูปภาพ การจัดประเภท ฯลฯ
ข้อมูล-หมายเหตุ-บริการService
การจัดการแรงงาน

การจัดการแรงงาน

เรายังเสนอทรัพยากรที่มีทักษะซึ่งจะกลายเป็นส่วนเสริมของทีมของคุณเพื่อสนับสนุนงานการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลของคุณ ผ่านเครื่องมือที่คุณต้องการในขณะที่ยังคงความสม่ำเสมอและคุณภาพที่ต้องการ พนักงานที่มีทักษะและประสบการณ์ของเราใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่เรียนรู้จากการติดป้ายกำกับรูปภาพและวิดีโอนับล้านเพื่อส่งมอบการติดฉลากข้อมูลระดับโลกสำหรับโซลูชันการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์

AI Computer Vision ความเชี่ยวชาญ

ความสามารถในการรวบรวมรูปภาพ/วิดีโอและคำอธิบายประกอบ 

ตั้งแต่การรวบรวมรูปภาพ/วิดีโอไปจนถึงการจดจำและการติดตามวัตถุคำอธิบายประกอบ ไปจนถึงการแบ่งส่วนความหมายและคำอธิบายประกอบแบบ 3 มิติบนคลาวด์ เรานำความเข้าใจที่มากขึ้นเกี่ยวกับโลกของภาพด้วยรูปภาพและวิดีโอที่มีป้ายกำกับอย่างละเอียดและแม่นยำ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ของคุณ

ชุดข้อมูล Computer Vision

ชุดข้อมูลภาพคนขับรถยนต์อยู่ในโฟกัส

ภาพหน้าคนขับ 450 ภาพพร้อมการจัดวางรถในท่าทางและรูปแบบต่างๆ ที่ครอบคลุมผู้เข้าร่วมที่ไม่ซ้ำกัน 20,000 คนจาก 10 เชื้อชาติ

ชุดข้อมูลภาพคนขับรถยนต์ในโฟกัส

  • ใช้กรณี: รุ่น ADAS ในรถยนต์
  • รูปแบบ: ภาพ
  • ปริมาตร: 455,000 +
  • คำอธิบายประกอบ: ไม่

ชุดข้อมูลภาพแลนด์มาร์ค

รูปภาพสถานที่สำคัญกว่า 80 ภาพจากกว่า 40 ประเทศ รวบรวมตามข้อกำหนดที่กำหนดเอง

ชุดข้อมูลภาพแลนด์มาร์ค

  • ใช้กรณี: การตรวจจับจุดสังเกต
  • รูปแบบ: ภาพ
  • ปริมาตร: 80,000 +
  • คำอธิบายประกอบ: ไม่

ชุดข้อมูลวิดีโอที่ใช้โดรน

วิดีโอโดรน 84.5k ในพื้นที่ต่างๆ เช่น วิทยาเขตของวิทยาลัย/โรงเรียน, ไซต์โรงงาน, สนามเด็กเล่น, ถนน, ตลาดขายผักพร้อมรายละเอียด GPS

ชุดข้อมูลวิดีโอจากโดรน

  • ใช้กรณี: การติดตามคนเดินเท้า
  • รูปแบบ: วิดีโอ
  • ปริมาตร: 84,500 +
  • คำอธิบายประกอบ: ใช่

ชุดข้อมูลภาพอาหาร

รูปภาพ 55k ในรูปแบบ 50+ รูปแบบ (ประเภทอาหาร wrt, การจัดแสง, ในร่ม vs กลางแจ้ง, พื้นหลัง, ระยะห่างของกล้อง ฯลฯ ) พร้อมรูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบ

ชุดข้อมูลรูปภาพอาหาร/เอกสารพร้อมการแบ่งส่วนความหมาย

  • ใช้กรณี: การจดจำอาหาร
  • รูปแบบ: ภาพ
  • ปริมาตร: 55,000 +
  • คำอธิบายประกอบ: ใช่

ใช้กรณี

Iot และการดูแลสุขภาพ Ai

การดูแลสุขภาพ AI

ฝึกโมเดล ML เพื่อตรวจหาไฝมะเร็งในภาพผิวหนังหรือค้นหาอาการในการสแกนด้วย MRI หรือการเอ็กซ์เรย์ของผู้ป่วย

การจดจำใบหน้า

การจดจำใบหน้า

ฝึกโมเดล ML เพื่อระบุรูปภาพของบุคคลตามลักษณะใบหน้าและเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลของโปรไฟล์ใบหน้าเพื่อตรวจจับและแท็กบุคคล

ข้อมูลภูมิสารสนเทศ &Amp; การวิเคราะห์ภาพ

การประยุกต์ใช้เชิงพื้นที่

คำอธิบายประกอบของภาพถ่ายดาวเทียมและภาพถ่าย UAV เพื่อเตรียมชุดข้อมูลสำหรับการประมวลผลทางภูมิศาสตร์ และใส่คำอธิบายประกอบ 3D point cloud สำหรับ Geo.AI

Ar/Vr

เพิ่มความเป็นจริง

ด้วยชุดหูฟัง AR ให้วางวัตถุเสมือนจริงในโลกแห่งความเป็นจริง สามารถตรวจจับพื้นผิวระนาบ เช่น ผนัง โต๊ะ และพื้น ซึ่งเป็นส่วนสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างความลึกและมิติ และการวางวัตถุเสมือนจริงในโลกทางกายภาพ

การขับขี่อัตโนมัติ

รถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตนเอง

กล้องหลายตัวจับภาพวิดีโอจากมุมที่ต่างกันเพื่อระบุขอบเขตของสัญญาณจราจร ถนน รถยนต์ วัตถุ และคนเดินเท้าในบริเวณใกล้เคียง เพื่อฝึกรถยนต์ที่ขับด้วยตนเองให้บังคับรถอัตโนมัติและหลีกเลี่ยงการชนสิ่งกีดขวางขณะขับผู้โดยสารอย่างปลอดภัย

ขายปลีก

ค้าปลีก / อีคอมเมิร์ซ

ด้วยวิสัยทัศน์ทางคอมพิวเตอร์ในการค้าปลีก แอปพลิเคชันสามารถให้คำแนะนำส่วนบุคคลตามรูปแบบการซื้อของลูกค้าและเร่งการดำเนินธุรกิจ เช่น การจัดการชั้นวาง การชำระเงิน เป็นต้น

ทำไมต้อง Shaip?

การแข่งขันราคา

ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในการฝึกอบรมและการจัดการทีม เรามั่นใจว่าโครงการต่างๆ จะได้รับการจัดส่งภายในงบประมาณที่กำหนดไว้

ความสามารถข้ามอุตสาหกรรม

ทีมวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งและสามารถสร้างข้อมูลการฝึกอบรม AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและในปริมาณมากในทุกอุตสาหกรรม

อยู่ข้างหน้าของการแข่งขัน

ขอบเขตข้อมูลภาพที่กว้างทำให้ AI มีข้อมูลจำนวนมากที่จำเป็นในการฝึกให้เร็วขึ้น

ทีมงานผู้เชี่ยวชาญ

กลุ่มผู้เชี่ยวชาญของเราที่เชี่ยวชาญในการใส่คำอธิบายประกอบภาพ/วิดีโอและการติดป้ายกำกับสามารถจัดหาชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพ

มุ่งเน้นไปที่การเติบโต

ทีมงานของเราช่วยคุณเตรียมข้อมูลภาพ/วิดีโอสำหรับการฝึกอบรมเครื่องมือ AI ประหยัดเวลาและทรัพยากรอันมีค่า

scalability

ทีมงานผู้ทำงานร่วมกันของเราสามารถรองรับปริมาณที่เพิ่มขึ้นในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพของข้อมูลที่ส่งออก

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

มีโครงการวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ในใจหรือไม่? มาต่อกัน

เครื่องจักรอัจฉริยะควรสามารถตีความโลกแห่งภาพตามบริบทได้อย่างแม่นยำเพื่อความเข้าใจและมองเห็นสิ่งต่าง ๆ ได้ดีขึ้น Computer Vision เป็นสาขาหนึ่งหรือความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อพัฒนารูปแบบการเรียนรู้และการฝึกอบรมสำหรับเครื่องเพื่อให้เปิดกว้างต่อภาพและวิดีโอ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความสามารถในการระบุและถอดรหัสของเครื่อง

คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นเทคโนโลยีแบบสแตนด์อโลน คำนึงถึงหลายแง่มุมของความเป็นอิสระของภาพ วิธีการนี้คล้ายกับการเลียนแบบสมองของมนุษย์และการรับรู้ถึงสิ่งที่มองเห็นได้ วิธีการดำเนินการเกี่ยวข้องกับโมเดลการฝึกอบรมสำหรับการจัดประเภทรูปภาพที่ได้รับการปรับปรุง การระบุวัตถุ การตรวจสอบ และการตรวจจับ การตรวจจับจุดสังเกต การจดจำวัตถุ และการแบ่งส่วนวัตถุในที่สุด

ตัวอย่างที่โดดเด่นของการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ ได้แก่ ระบบตรวจจับผู้บุกรุก, ตัวอ่านหน้าจอ, การตั้งค่าการตรวจจับข้อบกพร่อง, ตัวระบุมาตรวิทยา และรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองที่ติดตั้งการตั้งค่ากล้องหลายตัว หน่วย LiDAR และทรัพยากรอื่นๆ

คำอธิบายประกอบรูปภาพเป็นรูปแบบหนึ่งของเครื่องมือการเรียนรู้ภายใต้การดูแลใน Computer Vision โดยมุ่งเป้าไปที่การฝึกโมเดล AI ให้จดจำ ระบุ และเข้าใจภาพได้ดีขึ้น เรียกอีกอย่างว่าการติดฉลากข้อมูล การใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพในปริมาณมากจะฝึกโมเดลต่างๆ อย่างกว้างขวาง ซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถในการอนุมานและตัดสินใจได้ในอนาคต

คำอธิบายประกอบรูปภาพใน Computer Vision มีจุดมุ่งหมายเพื่อจำแนกรูปภาพที่แตกต่างกันโดยใช้เครื่องมือที่เกี่ยวข้องเพื่อเพิ่มข้อมูลเมตาที่สามารถดำเนินการได้อย่างแม่นยำไปยังชุดข้อมูลที่มีรูปภาพเป็นศูนย์กลาง ในแง่ที่ง่ายกว่า คำอธิบายประกอบรูปภาพจะทำเครื่องหมายรูปภาพจำนวนมากผ่านข้อความหรือเครื่องหมายอื่น ๆ เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้นในส่วนของเครื่อง ดังนั้นจึงฝึกการจำแนกและการตรวจจับได้ดียิ่งขึ้น