- Wat doen ons
-
-
-
Speciality
-
-
-
- Van die rak data
-
- Oplossings
- platform
- maatskappy
Kry uitstekende ondersteuning van kundiges van wêreldgehalte om rekenaarvisie op die regte manier te implementeer deur intydse data uit video's en beelde te onttrek om u ML-reis te versnel
Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.
Rekenaarvisie is 'n gebied van kunsmatige intelligensie-tegnologieë wat masjiene oplei om die visuele wêreld te sien, te verstaan en te interpreteer soos mense dit doen. Dit help met die ontwikkeling van masjienleermodelle om voorwerpe akkuraat te verstaan, identifiseer en klassifiseer in 'n beeld of 'n video - op 'n baie groter skaal en spoed.
Die onlangse ontwikkelings in Rekenaarvisie-tegnologie het sommige van die beperkings wat mense in die gesig staar oorkom om voorwerpe akkuraat op te spoor en te etiketteer uit die groot hoeveelhede data wat vandag van uiteenlopende stelsels gegenereer word. Die rekenaar los hierdie 3 take effektief op:
- Verstaan outomaties wat die voorwerpe in die prent is en waar dit geleë is.
- Kategoriseer hierdie voorwerpe en verstaan die verhoudings tussen hulle.
– Verstaan die konteks van die toneel.
Om ML-modelle op te lei om die visuele wêreld te interpreteer en te begryp, benodig groot hoeveelhede beeld- en videodata wat akkuraat benoem is.
Ons kan u help met enige beeld- / video-aantekeningstegniek, van omlystings, semantiese segmentering, veelhoeke, polylines tot sleutelwoordaantekening.
Ons bied ook 'n vaardige hulpbron aan, wat 'n uitbreiding van u span word om u te ondersteun met u data -aantekeningstake, deur middel van gereedskap wat u verkies, terwyl u die gewenste konsekwentheid en kwaliteit behou. Ons bekwame en ervare personeellede pas die beste praktyke toe deur miljoene beelde en video's te etiketteer om data-etikettering van wêreldgehalte vir rekenaarvisie-oplossings te lewer.
Van beeld- / video-versameling tot herkenning van objekte-aantekeninge en opsporing tot semantiese segmentering en 3-D-puntwolknotas, ons bring 'n beter begrip van die visuele wêreld met gedetailleerde, akkuraat benoemde beelde en video's om die prestasie van u rekenaarvisiemodelle te verbeter.
450 20,000 beelde van bestuurdersgesigte met motoropstelling in verskillende houdings en variasies wat 10 XNUMX unieke deelnemers van XNUMX+ etnisiteite dek
Meer as 80 40 beelde van landmerke uit meer as XNUMX lande, versamel op grond van pasgemaakte vereistes.
84.5k hommeltuig-video's van gebiede soos Kollege/Skoolkampus, Fabriekterrein, Speelgrond, Straat, Groentemark met GPS-besonderhede.
55 50 beelde in XNUMX+ variasies (in terme van kossoort, beligting, binne- en buitelug, agtergrond, kameraafstand, ens.) Met geannoteerde beelde
Leer ML-modelle op om kankermolle in velbeelde op te spoor of om simptome te vind in MRI-skanderings of pasiënt se x-straal.
Oefen ML-modelle om beelde van mense op grond van gelaatstrekke te identifiseer en vergelyk dit met 'n databasis van gesigprofiele om mense op te spoor en te merk.
Aantekening van satellietbeelde en UAV -fotografie om datastelle voor te berei vir geoprocessing, en annotate 3D point cloud for Geo.AI.
Plaas virtuele voorwerpe met die AR-headset in die regte wêreld. Dit kan vlakke oppervlaktes soos mure, tafelblaaie en vloere opspoor - 'n baie belangrike rol in die bepaling van diepte en afmetings en die plasing van virtuele voorwerpe in die fisiese wêreld.
Veelvuldige kameras neem video's van 'n ander hoek op om die grense van verkeersseine, paaie, motors, voorwerpe en voetgangers in die omgewing te identifiseer om selfbestuurde motors op te lei om die voertuig outomaties te bestuur en te vermy om hindernisse te tref terwyl hulle veilig ry.
Met rekenaarvisie in die kleinhandel, kan die toepassings persoonlike aanbevelings bied wat gebaseer is op die koop van patrone van kliënte en die besigheidsbedrywighede soos rakbestuur, betalings, ens.
As kundiges in die opleiding en bestuur van spanne, verseker ons dat projekte binne die omskrewe begroting gelewer word.
Die span ontleed data uit verskeie bronne en kan AI-opleidingsdata doeltreffend en in volumes in alle bedrywe produseer.
Die wye spektrum van beelddata bied AI baie inligting wat nodig is om vinniger te oefen.
Ons poel van kundiges wat vaardig is in beeld- en video-aantekeninge en etikettering, kan akkurate en effektief geannoteerde datastelle verkry.
Ons span help u om beeld- / video-data voor te berei vir die opleiding van AI-enjins, wat waardevolle tyd en hulpbronne bespaar.
Ons span medewerkers kan ekstra volume akkommodeer, terwyl die kwaliteit van die data-uitset gehandhaaf word.
Vandag is ons aan die begin van die volgende generasie meganisme, waar ons gesigte ons paskodes is. Deur die herkenning van unieke gelaatstrekke kan masjiene opspoor of die persoon wat probeer om toegang tot 'n toestel te verkry gemagtig is, kringtelevisie-beeldmateriaal met werklike beelde pas om misdadigers en wanbetalers op te spoor, misdaad in kleinhandelwinkels te verminder, en meer.
Mense het die aangebore vermoë om voorwerpe, mense, diere en plekke van foto's te onderskei en presies te identifiseer. Rekenaars het egter nie die vermoë om beelde te klassifiseer nie. Tog kan hulle opgelei word om visuele inligting te interpreteer deur rekenaarvisietoepassings en beeldherkenningstegnologie te gebruik.
Toegewyde en opgeleide spanne:
Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:
Die gepatenteerde platform bied voordele:
Toegewyde en opgeleide spanne:
Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:
Die gepatenteerde platform bied voordele:
Het u 'n rekenaarvisie-projek in gedagte? Kom ons verbind
Intelligente masjiene moet die visuele wêreld kontekstueel kan interpreteer, juis om dinge beter te verstaan en te sien. Computer Vision is een van die takke of eerder tegnologiese kundigheid wat daarop gemik is om leer- en opleidingsmodelle vir masjiene te ontwikkel om hulle meer ontvanklik te maak vir beelde en video's, en sodoende die identifisering en ontsyfering van die masjiene te verbeter.
Rekenaarvisie, as 'n selfstandige tegnologie, neem verskeie aspekte van visuele outonomie in ag. Die benadering is soortgelyk aan die nabootsing van die menslike brein en sy persepsie van visuele entiteite. Die modus operandi behels opleiding van modelle vir verbeterde beeldklassifikasie, voorwerpidentifikasie, verifikasie en opsporing, landmerkopsporing, objekherkenning en laastens objektsegmentering.
Enkele van die opvallende voorbeelde van rekenaarvisie sluit in indringeropsporingstelsels, skermlesers, opstellings vir defekopsporing, metrologie-identifiseerders en selfbestuurde motors wat geïnstalleer is met multi-kamera-opstellings, LiDAR-eenhede en ander hulpbronne.
Beeldaantekening is een vorm van 'n leermiddel onder toesig in Computer Vision, wat daarop gemik is om AI -modelle op te lei om beeldmateriaal beter te herken, te identifiseer en te verstaan. Beeldnotas in groot volumes, wat ook as data -etikettering genoem word, lei modelle op groot skaal op, wat hul vermoë om afleidings te maak en besluite te neem, in die toekoms verder kan oplei.
Beeldaantekening in Computer Vision is daarop gemik om verskillende beelde te klassifiseer met behulp van relevante gereedskap om metadata akkuraat by te voeg tot die beeldgesentreerde datastelle. In eenvoudiger terme merk beeldaantekeninge 'n groot hoeveelheid beelde via teks of enige ander merkers vir 'n beter begrip van die masjiene, en leer hulle sodoende beter in die klassifikasie en opsporing.