Véhicules autonomes
Alimenter les véhicules autonomes avec des données d'entraînement de haute qualité
Données de formation IA très précises pour les véhicules autonomes sans erreur, étiquetés par l'homme et rentables
Clients en vedette
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
Il y a une demande croissante d'ensembles de données automobiles pour former des modèles d'apprentissage automatique, et l'IA joue un rôle essentiel en traitant des volumes massifs de données qui échappent à notre contrôle.
Les voitures et les automobiles en général jouent un rôle crucial dans notre vie quotidienne et la plupart des gens ne nieraient pas le fait que les voitures sans conducteur sont l'avenir qui va révolutionner la façon dont nous nous déplaçons.
Selon Goldman Sachs, les 10 prochaines années sont cruciales pour l'industrie automobile car elle subira une transformation majeure : les voitures elles-mêmes, les entreprises qui les construisent et les clients – tout sera très différent de ce qu'il était avant.
Industrie:
Avec $4.5 milliards de dollars d'investissement en 2019 Les AV ont le potentiel de révolutionner l'industrie automobile, d'améliorer la sécurité, de réduire les embouteillages, la consommation d'énergie et la pollution.
Industrie:
Selon un récent rapport d'IHS Markit, il est prévu qu'environ 33 millions d'AV seront mis en circulation d'ici 2040, contribuant à 26% des ventes de voitures neuves.
Selon un récent rapport d'Allied Market Research, le marché mondial des véhicules autonomes devrait atteindre 556.67 milliards de dollars d'ici 2026, enregistrant un TCAC de 39.47 % de 2019 à 2026.
Une bonne dose d'expertise automobile
Permettre aux technologies émergentes de surfer sur la prochaine vague de véhicules connectés. Shaip est une plate-forme de données d'IA de premier plan, fournissant une collecte et une annotation de données de haute qualité qui alimentent les applications ML et AI dans l'industrie automobile.
Services de collecte de données
Collecte de données d'images pour l'automobile
Nous proposons de grands volumes de jeux de données d'images (personne, véhicule, panneaux de signalisation, voies de circulation) pour former des véhicules autonomes dans une variété de scénarios et de situations. Nos experts peuvent collecter des ensembles de données d'images pertinents selon les exigences de votre projet.
Collecte de données vidéo pour l'automobile
Collectez des ensembles de données vidéo de formation exploitables comme le mouvement des véhicules, les feux de circulation, les piétons, etc. pour former des modèles ML de véhicules autonomes. Chaque ensemble de données est conçu spécifiquement pour répondre à votre cas d'utilisation spécifique.
Services d'annotation de données
Nous disposons de l'un des outils d'annotation d'images/vidéos les plus avancés du marché.
marché qui rend l'étiquetage d'image précis et super-fonctionnel pour
des cas d'utilisation complexes tels que la conduite autonome où la qualité est de la plus haute importance. Les images et les vidéos sont classées image par image en objets tels que les piétons, les véhicules, les routes, les lampadaires, les panneaux de signalisation, etc. pour créer des données d'entraînement de haute qualité.
Techniques d'annotation de données pour les voitures autonomes
Nous vous aidons avec diverses techniques d'étiquetage après avoir soigneusement étudié la portée de votre projet automobile. Nous avons une main-d'œuvre dédiée formée pour ces annotations complexes, des équipes d'assurance qualité qui garantissent des niveaux de précision de marquage de plus de 95 % et des outils pour automatiser les contrôles de qualité. En fonction de votre projet d'apprentissage automatique, nous travaillerions sur une ou une combinaison de ces techniques d'annotation d'images :
LIDAR
Nous pouvons étiqueter des images ou des vidéos avec une visibilité à 360 degrés, capturées par des caméras haute résolution, pour créer des ensembles de données de vérité terrain de haute qualité qui alimentent l'algorithme des véhicules autonomes.
BOÎTES DE DÉLIMITATION
Nos experts utilisent la technique d'annotation de boîte pour cartographier des objets dans une image/vidéo donnée afin de créer des ensembles de données permettant ainsi aux modèles ML d'identifier et de localiser les objets.
ANNOTATION POLYGONE
Dans cette technique, les annotateurs tracent des points sur les bords exacts de l'objet (comme le bord de la route, la voie brisée, la fin de la voie) à annoter, quelle que soit leur forme
SEGMENTATION SÉMANTIQUE
Dans cette technique, chaque pixel d'une image/vidéo est annoté avec des informations et séparé en différents segments que votre algorithme de CV doit reconnaître
SUIVI DES OBJETS
Détectez automatiquement les instances d'objets sémantiques d'une certaine classe dans les images et vidéos numériques, les cas d'utilisation pourraient inclure la détection de visage et la détection de piétons.
Cas d'usage
Système de surveillance du conducteur
Créez un système de surveillance du conducteur très précis en annotant les repères faciaux tels que les yeux, la tête, la bouche, etc. avec des métadonnées précises et pertinentes pour la détection des clignements et l'estimation du regard.
Système de suivi des piétons
Annotez les piétons dans diverses images avec des cadres de délimitation 2D, pour créer des données d'entraînement de haute qualité pour le suivi des piétons
Système automatisé d'aide à la conduite
Segmentation sémantique d'images/vidéos image par image qui comprend des objets tels que des piétons, des véhicules - (voitures, vélos, bus), des routes, des lampadaires pour créer des données de formation de haute qualité pour les systèmes de véhicules autonomes basés sur l'IA.
Détection d'objet
Annotez des heures d'images/vidéos d'environnements urbains et de rue, y compris les voitures, les piétons, les lampadaires, etc. pour faciliter la détection d'objets afin de créer des données de formation de haute qualité pour développer des modèles de CV pour les véhicules autonomes.
Somnolence du conducteur/détection de la fatigue
Réduisez les accidents de la route causés par les conducteurs qui s'endorment en recueillant des informations vitales sur le conducteur à partir de repères faciaux tels que la somnolence, le regard, la distraction, l'émotion, etc. Ces images en cabine sont annotées avec précision et utilisées pour la formation de modèles ML.
Assistant vocal en cabine
Améliorez la reconnaissance vocale dans la voiture ou l'assistant vocal de la voiture en permettant aux conducteurs de passer des appels téléphoniques, de contrôler la musique, de passer des commandes, de réserver des services, de planifier des rendez-vous, etc. Nous proposons des ensembles de données vernaculaires dans plus de 50 langues pour former votre assistant vocal de voiture.
Pourquoi Shaip ?
Personnel géré pour un contrôle, une fiabilité et une productivité complets
Une plate-forme puissante qui prend en charge différents types d'annotations
Précision minimale de 95 % assurée pour une qualité supérieure
Projets mondiaux dans plus de 60 pays
SLA de niveau entreprise
Les meilleurs ensembles de données de conduite réelles de leur catégorie
Ensembles de données de conduite autonome
Ensemble de données d'image d'intérieur de voiture
Images annotées (avec métadonnées) de différents intérieurs de voitures de plusieurs marques
- Cas d'utilisation: Reconnaissance d'image d'intérieur de voiture
- Format: Ajouter des images
- Annotation: Segmentation
Ensemble de données d'images extérieures
Images d'environnements extérieurs de plain-pied dans des zones urbaines ou sur des autoroutes à circulation fréquente
- Cas d'utilisation: Solution d'anonymisation des images
- Format: Ajouter des images
- Annotation: Oui
Car Driver in focus Image Dataset
Images du visage du conducteur avec configuration de la voiture dans différentes poses et variations couvrant des participants uniques de plusieurs ethnies
- Cas d'utilisation: Modèle ADAS embarqué
- Format: Ajouter des images
- Annotation: Non
Ensemble de données de plaques d'immatriculation de véhicules
Images de plaques d'immatriculation de véhicules sous différents angles
- Cas d'utilisation: Détection d'objet
- Format: Ajouter des images
- Annotation: Non
Notre capacité
Personnes
Des équipes dédiées et formées:
- Plus de 30,000 collaborateurs pour la création de données, l'étiquetage et le contrôle qualité
- Équipe de gestion de projet accréditée
- Équipe de développement de produits expérimentée
- Équipe d'approvisionnement et d'intégration du pool de talents
Processus
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
- Processus robuste 6 Sigma Stage-Gate
- Une équipe dédiée de ceintures noires 6 Sigma – Responsables des processus clés & Conformité qualité
- Amélioration continue et boucle de rétroaction
Plateforme
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
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