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Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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.
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.
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.
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
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.
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.
Anote peatones en varias imágenes con cuadros delimitadores 2D, para generar datos de entrenamiento de alta calidad para el seguimiento de peatones
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.
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.
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.
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.
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
Imágenes de la cara del conductor con la configuración del automóvil en diferentes poses y variaciones que cubren participantes únicos de múltiples etnias
Imágenes de Matrículas de Vehículos desde diferentes ángulos
Imágenes anotadas (junto con metadatos) de diferentes interiores de automóviles de múltiples marcas
Imágenes de ambientes exteriores a pie de calle en zonas urbanas o en autovías con tráfico frecuente
Equipos dedicados y capacitados:
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
La plataforma patentada ofrece beneficios:
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