Vehículos autónomos
Alimentando vehículos autónomos con datos de entrenamiento de alta calidad
Datos de entrenamiento de IA de alta precisión para vehículos autónomos sin errores, etiquetados por personas y rentables
Clientes destacados
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
Hay una demanda creciente de conjuntos de datos automotrices para entrenar modelos de aprendizaje automático, y la IA juega un papel fundamental al procesar volúmenes masivos de datos que están mucho más allá de nuestro control.
Los automóviles y los automóviles en general juegan un papel crucial en nuestra vida diaria y la mayoría de la gente no negaría el hecho de que los automóviles sin conductor son el futuro que revolucionará la forma en que viajamos al trabajo.
Según Goldman Sachs, los próximos 10 años son cruciales para la industria automotriz, ya que experimentará una gran transformación: los autos mismos, las compañías que los fabrican y los clientes, todo se verá significativamente diferente de lo que era antes.
Industria:
Con $4.5 Miles de millones de dólares en inversión en 2019 AV tienen el potencial de revolucionar la industria del automóvil, mejorar la seguridad, reducir la congestión, el consumo de energía y la contaminación.
Industria:
Según un informe reciente de IHS Markit, se pronostica que aproximadamente 33 millones de vehículos automáticos saldrán a la carretera para 2040, lo que contribuirá al 26 por ciento de las ventas de automóviles nuevos.
Según un informe reciente de Allied Market Research, se proyecta que el mercado global de vehículos autónomos alcance los $ 556.67 mil millones para 2026, registrando una tasa compuesta anual del 39.47% de 2019 a 2026.
Una gran cantidad de experiencia en automoción
Empoderar las tecnologías emergentes para montar la próxima ola de vehículos conectados. Shaip es una plataforma de datos de IA líder que proporciona recopilación y anotación de datos de alta calidad que impulsa las aplicaciones de ML e IA en la industria automotriz.
Servicios de recopilación de datos
Recopilación de datos de imágenes para automoción
Ofrecemos grandes volúmenes de conjuntos de datos de imágenes (personas, vehículos, señales de tráfico, carriles de carreteras) para entrenar vehículos autónomos en una variedad de escenarios y situaciones. Nuestros expertos pueden recopilar conjuntos de datos de imágenes relevantes según los requisitos de su proyecto.
Recopilación de datos de video para automoción
Recopile conjuntos de datos de video de entrenamiento procesables como movimiento vehicular, señales de tráfico, peatones, etc. para entrenar modelos de vehículos autónomos ML. Cada conjunto de datos se adapta específicamente a su caso de uso específico.
Servicios de anotación de datos
Tenemos una de las herramientas de anotación de imagen/video más avanzadas en el
mercado que hace que el etiquetado de imágenes sea preciso y súper funcional para
casos de uso complejos, como la conducción autónoma, donde la calidad es de suma importancia. Las imágenes y los videos se clasifican cuadro por cuadro en objetos como peatones, vehículos, carreteras, postes de luz, señales de tránsito, etc. para generar datos de capacitación de alta calidad.
Técnicas de anotación de datos para vehículos autónomos
Le ayudamos con diversas técnicas de etiquetado después de estudiar detenidamente el alcance de su proyecto automotriz. Contamos con una fuerza laboral dedicada capacitada para anotaciones tan complejas, equipos de control de calidad que garantizan niveles de precisión de etiquetado de más del 95% y herramientas para automatizar los controles de calidad. Dependiendo de su proyecto de aprendizaje automático, trabajaríamos en una o una combinación de estas técnicas de anotación de imágenes:
LIDAR
Podemos etiquetar imágenes o videos con visibilidad de 360 grados, capturados por cámaras de alta resolución, para crear conjuntos de datos reales de alta calidad que impulsan el algoritmo de vehículos autónomos.
CAJAS DELIMITANTES
Nuestros expertos utilizan la técnica de anotación de cuadros para mapear objetos en una imagen / video dado para construir conjuntos de datos, lo que permite que los modelos de ML identifiquen y localicen objetos.
ANOTACIÓN DE POLÍGONO
En esta técnica, los anotadores trazan puntos en los bordes exactos del objeto (como el borde de la carretera, el carril roto, el final del carril) para anotarlos, independientemente de su forma.
SEGMENTACIÓN SEMÁNTICA
En esta técnica, cada píxel de una imagen / video se anota con información y se separa en diferentes segmentos que necesita su algoritmo cv para reconocer
SEGUIMIENTO DE OBJETOS
Detecta automáticamente instancias de objetos semánticos de una determinada clase en imágenes y videos digitales; los casos de uso podrían incluir detección de rostros y detección de peatones.
Casos de uso
Sistema de control del conductor
Cree un sistema de monitoreo de conductores de alta precisión anotando puntos de referencia faciales como ojos, cabeza, boca, etc. con precisión y metadatos relevantes para la detección de parpadeo y la estimación de la mirada.
Sistema de seguimiento de peatones
Anote peatones en varias imágenes con cuadros delimitadores 2D, para generar datos de entrenamiento de alta calidad para el seguimiento de peatones
Sistema automatizado de asistencia al conductor
Segmentación semántica de imágenes / videos cuadro por cuadro que incluye objetos como peatones, vehículos (automóviles, bicicletas, autobuses), carreteras, postes de luz para generar datos de entrenamiento de alta calidad para sistemas de vehículos autónomos basados en inteligencia artificial.
Detección de objetos
Anote horas de fotogramas de imágenes/videos de entornos urbanos y callejeros, incluidos automóviles, peatones, postes de luz, etc. para facilitar la detección de objetos y generar datos de capacitación de alta calidad para desarrollar modelos CV para vehículos autónomos.
Detección de somnolencia/fatiga del conductor
Reduzca los accidentes de tráfico causados por conductores que se quedan dormidos mediante la recopilación de información vital del conductor a partir de puntos de referencia faciales, como somnolencia, mirada fija, distracción, emoción y más. Estas imágenes en cabina se anotan con precisión y se utilizan para entrenar modelos ML.
Asistente de voz en cabina
Mejore el reconocimiento de voz en el automóvil o el asistente de voz del automóvil al permitir que los conductores hagan llamadas telefónicas, controlen la música, realicen pedidos, reserven servicios, programen citas y más. Ofrecemos conjuntos de datos vernáculos en más de 50 idiomas para entrenar a su Car Voice Assistant.
¿Por qué Shaip?
Fuerza laboral administrada para un control total, confiabilidad y productividad
Una plataforma poderosa que admite diferentes tipos de anotaciones.
Precisión mínima del 95% garantizada para una calidad superior
Proyectos globales en más de 60 países
SLA de nivel empresarial
Los mejores conjuntos de datos de conducción en la vida real de su clase
Conjuntos de datos de conducción autónoma
Conjunto de datos de imágenes del interior del automóvil
Imágenes anotadas (junto con metadatos) de diferentes interiores de automóviles de múltiples marcas
- Caso de uso: Reconocimiento de imagen del interior del automóvil
- Formato: Imágenes
- Anotación: Segmentación
Conjunto de datos de imagen exterior
Imágenes de ambientes exteriores a pie de calle en zonas urbanas o en autovías con tráfico frecuente
- Caso de uso: Solución de anonimización de imágenes
- Formato: Imágenes
- Anotación: Sí
Conjunto de datos de imagen de conductor de automóvil enfocado
Imágenes de la cara del conductor con la configuración del automóvil en diferentes poses y variaciones que cubren participantes únicos de múltiples etnias
- Caso de uso: Modelo ADAS para automóvil
- Formato: Imágenes
- Anotación: No
Conjunto de datos de matrículas de vehículos
Imágenes de Matrículas de Vehículos desde diferentes ángulos
- Caso de uso: Detección de objetos
- Formato: Imágenes
- Anotación: No
Nuestra capacidad
Personas
Equipos dedicados y capacitados:
- Más de 30,000 colaboradores para la creación de datos, etiquetado y control de calidad
- Equipo de gestión de proyectos acreditado
- Equipo de desarrollo de productos experimentado
- Equipo de contratación y incorporación del grupo de talentos
Proceso
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
- Proceso robusto Stage-Gate de 6 Sigma
- Un equipo dedicado de 6 cinturones negros Sigma: propietarios de procesos clave y cumplimiento de calidad
- Bucle de retroalimentación y mejora continua
Plataforma
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
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