Shërbimet dhe Zgjidhjet e Vizionit Kompjuterik
Merrni mbështetje premium nga ekspertë të klasit botëror për të zbatuar vizionin kompjuterik në mënyrën e duhur, duke nxjerrë të dhëna në kohë reale nga videot dhe imazhet për të përshpejtuar udhëtimin tuaj ML
Klientë të veçuar
Fuqizimi i ekipeve për të krijuar produkte të inteligjencës artificiale me famë botërore.
Marrja e kuptimit të botës vizuale për të trajnuar aplikacionet e vizionit kompjuterik
Vizioni kompjuterik është një fushë e teknologjive të Inteligjencës Artificiale që trajnojnë makinat për të parë, kuptuar dhe interpretuar botën vizuale, siç bëjnë njerëzit. Ndihmon në zhvillimin e modeleve të mësimit të makinerive për të kuptuar, identifikuar dhe klasifikuar me saktësi objektet në një imazh ose një video - në një shkallë dhe shpejtësi shumë më të madhe.
Zhvillimet e fundit në teknologjitë e vizionit kompjuterik kanë kapërcyer disa nga kufizimet me të cilat përballen njerëzit në zbulimin dhe etiketimin e saktë të objekteve nga sasitë e mëdha të të dhënave të krijuara sot nga sisteme të ndryshme. Kompjuteri zgjidh në mënyrë efektive këto 3 detyra:
– Kuptoni automatikisht se cilat janë objektet në imazh dhe ku ndodhen.
– Kategorizoni këto objekte dhe kuptoni marrëdhëniet midis tyre.
– Kuptoni kontekstin e skenës.
- Klasifikimi i objekteve: Çfarë kategorie të gjerë objektesh ka?
- Identifikimi i objektit: Çfarë lloji të një objekti të caktuar ekzistojnë?
- Verifikimi i objektit: Cili është objekti në fotografi?
- Zbulimi i objektit: Ku janë objektet në fotografi?
- Zbulimi i pikës referuese të objektit: Cilat janë pikat kryesore për objektin në fotografi?
- Segmentimi i objekteve: Cilat pikselë i përkasin objektit në imazh?
- Njohja e objektit: Cilat objekte janë në këtë fotografi dhe ku janë ato?
Shërbimet e mbledhjes së të dhënave
Trajnimi i modeleve ML për të interpretuar dhe kuptuar botën vizuale kërkon vëllime të mëdha të të dhënave të imazheve dhe videove të etiketuara saktë.
- Burimi i të dhënave të imazhit/videos nga mbi 60+ vende gjeografike
- 2M+ imazhe në specialitete të shumta mjekësore si Radiologjia etj.
- 60 mijë+ imazhe të ushqimit dhe dokumenteve që mbulojnë mbi 50 variacione në lidhje me cilësimin, ndriçimin, v/s të brendshëm në natyrë, distancën nga kamera.
Shërbimet e shënimit të të dhënave
Nga kutitë kufizuese, segmentimi semantik, shumëkëndëshat, shumëlinjat deri te shënimet e pikave kryesore, ne mund t'ju ndihmojmë me çdo teknikë të shënimit të imazhit/videos.
- Një shërbim shënimi të dhënash të menaxhuara plotësisht, nga fundi në fund, me softuer dhe fuqi punëtore të përfshirë, duke thjeshtuar kështu përvojën e përdoruesit.
- Një fuqi punëtore me përvojë e përbërë nga 30,000+ bashkëpunëtorë ndihmon në etiketimin e imazheve dhe videove për rastet e përdorimit të CV-ve, p.sh., zbulimin e objekteve, segmentimin e imazheve, klasifikimin, etj.
Fuqia punëtore e menaxhuar
Ne ofrojmë gjithashtu një burim të aftë që bëhet një zgjatim i ekipit tuaj për t'ju mbështetur me detyrat tuaja të shënimit të të dhënave, përmes mjeteve që ju preferoni duke ruajtur konsistencën dhe cilësinë e dëshiruar. Fuqia jonë punëtore e aftë dhe me përvojë zbaton praktikat më të mira të mësuara duke etiketuar miliona imazhe dhe video për të ofruar etiketime të klasit botëror për zgjidhjet e vizionit kompjuterik.
Ekspertiza e vizionit kompjuterik të AI
Mbledhja e imazheve/video dhe aftësitë e shënimeve
Nga koleksioni i imazheve/video deri te njohja dhe gjurmimi i objekteve të shënimeve deri te segmentimi semantik dhe shënimet e resë me pika 3-D, ne sjellim një kuptim më të madh të botës vizuale me imazhe dhe video të detajuara, të etiketuara me saktësi për të përmirësuar performancën e modeleve të vizionit tuaj kompjuterik.
Koleksioni i Imazheve
Koleksion video
Kutitë kufizuese
Shënim shumëkëndëshi
Kuboide 3D
Segmentimi semantik
Shënim pikë referimi
Segmentimi i linjës
Transkriptimi i imazhit
Video Transcription
Klasifikimi i imazheve
Segmentimi i imazhit
Shënimi i pikës kyçe të imazhit
Klasifikimi i videove
Segmentimi i videos
Kompjuteri Vizioni i të dhënave
Shoferi i makinës në fokus të dhënat e imazhit
450 mijë imazhe të fytyrave të shoferit me konfigurimin e makinës në poza dhe variacione të ndryshme që mbulojnë 20,000 pjesëmarrës unikë nga 10+ etni
- Përdorni rastin: Modeli ADAS në makinë
- Format: Images
- Vëllimi: 455,000 +
- annotation: jo
Grupi i të dhënave të imazhit të pikë referimi
Mbi 80 mijë imazhe të monumenteve nga mbi 40 vende, të mbledhura bazuar në kërkesat e personalizuara.
- Përdorni rastin: Zbulimi i pikës referimi
- Format: Images
- Vëllimi: 80,000 +
- annotation: jo
Grupi i të dhënave video i bazuar në dron
84.5 mijë video me dron të zonave si kampusi i kolegjit/shkollës, faqja e fabrikës, këndi i lojërave, rruga, tregu i perimeve me detaje GPS.
- Përdorni rastin: Ndjekja e këmbësorëve
- Format: Video
- Vëllimi: 84,500 +
- annotation: Po
Grupi i të dhënave të imazhit të ushqimit
55 mijë imazhe në 50+ variacione (lloji i ushqimit të shkruar, ndriçimi, ambienti i brendshëm dhe i jashtëm, sfondi, distanca e kamerës etj.) me imazhe të shënuara
- Përdorni rastin: Njohja e ushqimit
- Format: Images
- Vëllimi: 55,000 +
- annotation: Po
Raste te perdorimit
AI e kujdesit shëndetësor
Trajnoni modelet ML për të zbuluar nishanet e kancerit në imazhet e lëkurës ose gjetjen e simptomave në skanimet MRI ose radiografinë e pacientit.
Njohja e fytyrës
Trajnoni modelet ML për të identifikuar imazhet e njerëzve bazuar në tiparet e fytyrës dhe krahasoni ato me një bazë të dhënash të profileve të fytyrës për të zbuluar dhe etiketuar njerëzit.
Aplikimet gjeohapësinore
Shënim i imazheve satelitore dhe fotografisë me UAV për të përgatitur grupet e të dhënave për gjeopërpunim dhe shënimin e resë së pikave 3D për Geo.AI.
Realiteti Shtimi
Me kufjet AR, vendosni objekte virtuale në botën reale. Ai mund të zbulojë sipërfaqe të rrafshët si mure, tavolina dhe dysheme - një pjesë shumë kritike në përcaktimin e thellësisë dhe dimensioneve dhe vendosjen e objekteve virtuale në botën fizike.
Makina që drejtojnë vetveten
Kamera të shumta kapin video nga një kënd tjetër për të identifikuar kufijtë e sinjaleve të trafikut, rrugëve, makinave, objekteve dhe këmbësorëve aty pranë për të trajnuar makinat vetë-drejtuese që të drejtojnë automatikisht automjetin dhe të shmangin goditjen e pengesave gjatë drejtimit të sigurt të pasagjerit.
Shitje me pakicë / e-Commerce
Me vizionin kompjuterik në shitje me pakicë, aplikacionet mund të ofrojnë rekomandime të personalizuara bazuar në modelet që blejnë klientët dhe të përshpejtojnë operacionet e biznesit si menaxhimi i rafteve, pagesat etj.
Pse Shaip?
Çmimet konkurruese
Si ekspertë në trajnimin dhe menaxhimin e ekipeve, ne sigurojmë që projektet të dorëzohen brenda buxhetit të përcaktuar.
Aftësia ndër-industriale
Ekipi analizon të dhënat nga burime të shumta dhe është në gjendje të prodhojë të dhëna për trajnimin e AI në mënyrë efikase dhe në vëllime në të gjitha industritë.
Qëndroni përpara konkurrencës
Gama e gjerë e të dhënave të imazhit i siguron AI sasi të bollshme informacioni të nevojshme për t'u trajnuar më shpejt.
Fuqia punëtore eksperte
Grupi ynë i ekspertëve që janë të aftë në shënimin dhe etiketimin e imazheve/videove mund të sigurojnë grupe të dhënash të sakta dhe të shënuara në mënyrë efektive.
Përqendrohuni te Rritja
Ekipi ynë ju ndihmon të përgatisni të dhëna imazhi/video për trajnimin e motorëve të AI, duke kursyer kohë dhe burime të vlefshme.
Shkallëzueshmëria
Ekipi ynë i bashkëpunëtorëve mund të akomodojë vëllim shtesë duke ruajtur cilësinë e prodhimit të të dhënave.
Burimet e rekomanduara
Udhëzuesi i blerësit
Shënimi dhe etiketimi i imazhit për vizionin kompjuterik
Vizioni kompjuterik ka të bëjë me kuptimin e botës vizuale për të trajnuar aplikacionet e vizionit kompjuterik. Suksesi i tij zbret plotësisht në atë që ne e quajmë shënim imazhi - procesi themelor pas teknologjisë që i bën makinat të marrin vendime inteligjente dhe kjo është pikërisht ajo që ne do të diskutojmë dhe eksplorojmë.
Zgjidhjet
Të dhënat e trajnimit të AI për njohjen e fytyrës
Sot, ne jemi në agimin e mekanizmit të gjeneratës së ardhshme, ku fytyrat tona janë kodet tona të kalimit. Nëpërmjet njohjes së veçorive unike të fytyrës, makinat mund të zbulojnë nëse personi që përpiqet të hyjë në një pajisje është i autorizuar, të përputhet me pamjet e CCTV me imazhet aktuale për të gjurmuar kriminelët dhe keqbërësit, të zvogëlojë krimin në dyqanet me pakicë dhe më shumë.
Blog
Çfarë është njohja e imazhit të AI dhe si funksionon?
Qeniet njerëzore kanë aftësinë e lindur për të dalluar dhe identifikuar saktësisht objektet, njerëzit, kafshët dhe vendet nga fotografitë. Megjithatë, kompjuterët nuk vijnë me aftësinë për të klasifikuar imazhet. Megjithatë, ata mund të trajnohen për të interpretuar informacionin vizual duke përdorur aplikacionet e vizionit kompjuterik dhe teknologjinë e njohjes së imazheve.
Aftësia jonë
Njerëz
Ekipet e përkushtuara dhe të trajnuara:
- Mbi 30,000 bashkëpunëtorë për krijimin, etiketimin dhe sigurimin e të dhënave
- Ekipi i kredencializuar i menaxhimit të projektit
- Ekipi me përvojë i zhvillimit të produktit
- Ekipi i ndihmave të grupit të talenteve dhe i hyrjes në bord
Proces
Efikasiteti më i lartë i procesit sigurohet me:
- Procesi i fuqishëm 6 Sigma Stage-Gate
- Një ekip i dedikuar prej rripash të zinj 6 Sigma – Pronarët kryesorë të procesit dhe pajtueshmëria me cilësinë
- Përmirësimi i vazhdueshëm dhe cikli i komenteve
platformë
Platforma e patentuar ofron përfitime:
- Platformë e bazuar në ueb nga fundi në fund
- Cilësi e patëmetë
- TAT më i shpejtë
- Dorëzim pa ndërprerje
Njerëz
Ekipet e përkushtuara dhe të trajnuara:
- Mbi 30,000 bashkëpunëtorë për krijimin, etiketimin dhe sigurimin e të dhënave
- Ekipi i kredencializuar i menaxhimit të projektit
- Ekipi me përvojë i zhvillimit të produktit
- Ekipi i ndihmave të grupit të talenteve dhe i hyrjes në bord
Proces
Efikasiteti më i lartë i procesit sigurohet me:
- Procesi i fuqishëm 6 Sigma Stage-Gate
- Një ekip i dedikuar prej rripash të zinj 6 Sigma – Pronarët kryesorë të procesit dhe pajtueshmëria me cilësinë
- Përmirësimi i vazhdueshëm dhe cikli i komenteve
platformë
Platforma e patentuar ofron përfitime:
- Platformë e bazuar në ueb nga fundi në fund
- Cilësi e patëmetë
- TAT më i shpejtë
- Dorëzim pa ndërprerje
Keni në mendje një projekt vizioni kompjuterik? Le të lidhemi
Pyetjet e bëra më shpesh (FAQ)
Makinat inteligjente duhet të jenë të afta të interpretojnë botën vizuale në mënyrë kontekstuale, pikërisht për të kuptuar dhe parë gjërat më mirë. Computer Vision është një degë e tillë ose më mirë ekspertizë teknologjike që synon zhvillimin e modeleve të të mësuarit dhe trajnimit për makinat për t'i bërë ato më të hapura ndaj imazheve dhe videove, duke përmirësuar kështu aftësitë identifikuese dhe deshifruese të makinave.
Vizioni kompjuterik, si një teknologji e pavarur, merr parasysh disa aspekte të autonomisë vizuale. Qasja është e ngjashme me imitimin e trurit të njeriut dhe perceptimit të entiteteve vizuale. Modus operandi përfshin modele trajnimi për klasifikimin e përmirësuar të imazhit, identifikimin, verifikimin dhe zbulimin e objekteve, zbulimin e pikës referimi, njohjen e objekteve dhe në fund segmentimin e objekteve.
Disa nga shembujt më të shquar të vizionit kompjuterik përfshijnë sistemet e zbulimit të ndërhyrës, lexuesit e ekranit, konfigurimet e zbulimit të defekteve, identifikuesit e metrologjisë dhe makinat vetëdrejtuese të instaluara me konfigurime me shumë kamera, njësitë LiDAR dhe burime të tjera.
Shënimi i imazhit është një formë e një mjeti mësimor të mbikëqyrur në Computer Vision, që synon të trajnojë modelet e AI për të njohur, identifikuar dhe kuptuar më mirë pamjet. I quajtur gjithashtu si etiketim i të dhënave, shënimi i imazhit në vëllime të mëdha trajnon gjerësisht modelet, gjë që rrit aftësitë e tyre për të nxjerrë përfundime dhe për të marrë vendime, në të ardhmen.
Shënimi i imazhit në Computer Vision synon të klasifikojë imazhe të ndryshme nëpërmjet mjeteve përkatëse për shtimin e saktë të meta të dhënave vepruese në grupet e të dhënave të përqendruara te imazhi. Në terma më të thjeshtë, shënimi i imazhit shënon një vëllim të madh imazhesh nëpërmjet tekstit ose ndonjë shënuesi tjetër për një kuptim më të mirë nga ana e makinerive, duke i trajnuar ato më mirë drejt klasifikimit dhe zbulimit.