Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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 :
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.
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.
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
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
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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
Images du visage du conducteur avec configuration de la voiture dans différentes poses et variations couvrant des participants uniques de plusieurs ethnies
Images de plaques d'immatriculation de véhicules sous différents angles
Images annotées (avec métadonnées) de différents intérieurs de voitures de plusieurs marques
Images d'environnements extérieurs de plain-pied dans des zones urbaines ou sur des autoroutes à circulation fréquente
Des équipes dédiées et formées:
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
La plateforme brevetée offre des avantages :
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