Serviços de anotação e rotulagem de vídeo para visão computacional.
Anotações com precisão de quadro em caixas delimitadoras, polígonos, segmentação e cuboides 3D — realizadas por anotadores especialistas treinados com fluxos de trabalho compatíveis com SOC 2, HIPAA e GDPR.
Por que a anotação de vídeo é importante?
A anotação de vídeo é o processo de rotular objetos, ações e eventos em quadros de vídeo para criar dados de treinamento para modelos de visão computacional. Ela permite que sistemas de IA — incluindo veículos autônomos, modelos de imagem cirúrgica, plataformas de análise de varejo e robótica — detectem, rastreiem e classifiquem objetos em movimento em filmagens do mundo real. O Shaip oferece anotação de vídeo com precisão de quadro por meio de nove técnicas, incluindo caixas delimitadoras, segmentação poligonal, cuboides 3D e pontos-chave esqueléticos.
Imagine treinar o banco de dados de conhecimento de um carro autônomo antes mesmo de apresentar o protótipo. Para funcionar com capacidade máxima, o veículo autônomo precisa ser capaz de identificar sinais, pessoas, bloqueios de estrada, barricadas, etc., e atravessá-los com precisão. No entanto, isso só será possível se os modelos de aprendizado de máquina e visão computacional puderem aprender usando os conjuntos de dados rotulados, utilizados para treinar os algoritmos.
Nossa especialidade
Rotulagem de vídeo produtiva facilitada
Capture cada objeto no vídeo, quadro a quadro, e anote-o para tornar os objetos em movimento reconhecíveis por máquinas com nossos serviços avançados de rotulagem de vídeo. Temos a tecnologia e a experiência para oferecer soluções de rotulagem de vídeo que ajudam você com conjuntos de dados rotulados de forma abrangente para todas as suas necessidades de rotulagem de vídeo. Ajudamos você a construir seus modelos de visão computacional com precisão e com o nível de precisão desejado. Defina o seu caso de uso e deixe a Shaip fazer o trabalho pesado de potenciar os modelos de visão, com as seguintes ferramentas à nossa disposição:
Anotação de caixa delimitadora
A técnica de rotulagem de vídeo mais utilizada. Desenhamos retângulos 2D ao redor dos objetos-alvo em cada quadro, possibilitando modelos de detecção e rastreamento de objetos para aplicações em direção autônoma, vigilância e análise de varejo.
Anotação de polígono
Para objetos com formatos irregulares, onde as caixas delimitadoras superestimam a área do objeto, nossos anotadores traçam os limites exatos do objeto quadro a quadro — essencial para a análise precisa de cenas em imagens médicas e filmagens aéreas/de drones.
Segmentação Semântica
Classificação em nível de pixel de cada região em cada quadro. Utilizada quando os modelos precisam distinguir estrada de calçada, tumor de tecido saudável ou produto de fundo — em qualquer situação em que o contexto com precisão de pixel seja importante.
Anotação de ponto-chave
Rotulagem de pontos de referência quadro a quadro para rostos, corpos e objetos. Potencializa modelos de reconhecimento facial, detecção de gestos, segurança biométrica e análise de emoções.
Anotação Cubóide 3D
Volumes delimitadores tridimensionais para objetos no espaço — veículos, pedestres, equipamentos. O tipo de anotação padrão para sistemas de percepção de direção autônoma e robótica de armazéns.
Anotação de linha e polilinha
Rotulagem de características lineares para estradas, faixas, ferrovias, oleodutos e limites. Dados de treinamento essenciais para modelos de detecção de faixas, inspeção de infraestrutura e navegação autônoma.
Classificação de quadros e vídeos
Classifica frames inteiros ou segmentos de vídeo por cena, ação ou tipo de evento. Utilizado em modelos de moderação de conteúdo, análise esportiva e indexação de arquivos de mídia.
Transcrição de vídeo
Transcrição de áudio para texto sincronizada com os frames, além de anotações de texto e visuais para treinamento de IA multimodal e IA generativa.
Anotação Esquelética e de Postura
Rotulagem de pontos-chave corporais e estruturas esqueléticas para análise de postura, movimento e atividade. Impulsiona modelos de desempenho esportivo, aplicações de fisioterapia e conjuntos de dados de treinamento para robótica humanoide.
Casos de uso de anotações de vídeo
A Shaip fornece soluções eficazes de anotação de vídeo para uma variedade de aplicações.
Monitoramento do motorista de cabine
Centenas de horas anotadas de imagens de vídeo do motorista e do carro. Cada vídeo contém clipes minuciosamente anotados com movimentos de características faciais e cenários no carro para monitorar com precisão o comportamento do motorista e dar avisos quando desvios são observados.
IA de varejo
A anotação de vídeo também é útil em lojas de varejo para entender o comportamento do consumidor. Com nossos vídeos anotados, é fácil projetar aplicativos para rastrear o movimento do comprador, entender as decisões de compra e identificar o roubo.
Vigilância de Trânsito
A anotação de vídeo tem um papel significativo a desempenhar no desenvolvimento de aplicativos de vigilância de alta qualidade. Anotamos com sucesso centenas de horas de vídeos de vigilância e CFTV em um nível superior de resolução e detalhamento, anotando os objetos necessários.
Reconhecimento facial
Shaip é capaz de aplicar pontos-chave no rosto de uma pessoa para serem usados no desenvolvimento de conjuntos de dados de treinamento de ponta para o desenvolvimento de aplicativos de reconhecimento facial.
Detecção de faixa
Os recursos avançados de anotação de vídeo nos permitem filtrar horas de vídeos e usar a anotação Polyline para treinar veículos para detectar faixas, marcações rodoviárias, tráfego de veículos, desvios, vias e direções.
Visão Computacional e Robótica
Ao treinar robôs perceptivos no uso, adaptação e resposta ao seu ambiente sem a necessidade de interação humana, é possível reduzir fatalidades e acidentes que aumentam a produtividade.
Anotação de vários rótulos
Para certas categorias rotuladas, você precisa se fixar em subcategorias para diminuir a tomada de decisões e tornar a análise ainda mais precisa. A anotação de instância, como parte da anotação de vídeo com vários rótulos, ajuda você com a mesma categorização de veículos como ônibus, carros e muito mais.
Análise de dados de vídeo
Caso você queira analisar a necessidade de rotulagem de vídeo antes de planejar uma estratégia de treinamento completa, sempre pode contar com nossa análise de dados de vídeo que visa ajudá-lo a planejar melhor os casos de uso, planejar metas altamente específicas e, eventualmente, nos permitir implantar a técnica de anotação correta.
Anotação personalizada
Quando a análise de dados de vídeo terminar, podemos até ajudá-lo a planejar estratégias de anotação personalizadas com suporte da ferramenta de anotação de vídeo certa, mesmo que seu caso de uso seja altamente evasivo e exija mais detalhes.
Rotulagem de vídeo – toque humano para sua IA
Para encurtar a história - Shaip permite acessar algumas das soluções de anotação de vídeo mais avançadas para idealizar modelos perceptivos e altamente inteligentes. Como uma empresa de anotação de vídeo, a Shaip empresta o poder de fogo de treinamento de modelo mais eficaz para suas configurações específicas de objetivo, fortalecido ainda mais com ferramentas de mineração de dados, equipes internas de rotulagem de dados e a capacidade de trazer uma ampla variedade de ferramentas de anotação de vídeo para se adequar cada caso de uso relevante.
Se você terceirizar os requisitos de rotulagem de vídeo para a Shaip, poderá obter os seguintes recursos:
- Capacidade de lidar com vídeos mais longos e extrair informações
- Perspectiva de anotação automatizada para um time-to-market mais rápido
- Acesso à rotulagem quadro a quadro
- Cobertura específica do setor
- Maior precisão
- Capacidade de processar volumes insanos de dados
Por que as equipes escolhem o Shaip para anotação de vídeo?
Cabines dedicadas, não multidões anônimas.
Seu projeto conta com uma equipe fixa de anotadores treinados, além de um gerente de projeto dedicado, um engenheiro de soluções e um líder de controle de qualidade — sem rotatividade de colaboradores remotos. A qualidade se mantém consistente em todos os lotes.
Anotadores treinados em toda a rede
Uma equipe global de mais de 30,000 especialistas em anotação, abrangendo criação de dados, rotulagem e controle de qualidade, nos permite dimensionar um projeto de um piloto de 100 horas para uma entrega de 100,000 horas sem trocar de parceiros.
Controle de qualidade em várias etapas em cada lote.
Cada entrega passa por verificações de nível de anotador, revisão por pares, controle de qualidade do gerente de projeto e amostragem estatística — com o apoio de líderes de qualidade treinados em Six Sigma — para que a precisão permaneça acima de 98% nos lotes de produção.
Pronto para conformidade desde o primeiro dia.
Controles SOC 2 Tipo II, fluxos de trabalho alinhados com HIPAA para dados médicos, tratamento de dados em conformidade com GDPR + DPDP, acordos de confidencialidade (NDAs) para todos os anotadores e práticas de segurança da informação ISO 27001.
Setores Industriais
Como um dos fornecedores de soluções líderes do setor, ajudamos vários setores a projetar e desenvolver ferramentas e modelos de automação com base em nosso conjunto de serviços de anotação de vídeo. Reunimos a capacidade da tecnologia e a competência de especialistas humanos para analisar grandes volumes de dados para melhorar a produção, reduzir erros e aumentar a eficiência.
Veículos Autônomos
Identificação precisa, quadro a quadro, de pedestres, veículos, faixas de rodagem, sinalização e geometria da via para equipes de ADAS e de percepção de veículos autônomos. Centenas de horas de monitoramento do motorista na cabine e filmagens em vias públicas foram entregues.
Saúde e Imagem Médica
Anotação de vídeos cirúrgicos, sequências de ultrassom, imagens de endoscopia e vídeos de rastreamento comportamental para IA clínica — em fluxos de trabalho compatíveis com HIPAA e vinculados a acordos de confidencialidade.
Robótica e IA Física
Anotação de vídeo egocêntrica e exocêntrica para robôs humanoides, automação de armazéns e dados de treinamento de IA incorporada. Rotulagem multiview e multiframe sincronizada com dados de pose.
Vigilância e Segurança Pública
Anotação de imagens de CFTV, drones e câmeras corporais para detecção de ameaças, análise de multidões e modelos de vídeo forenses. Pipelines de alta resolução e alto rendimento.
Varejo e comércio eletrônico
Rastreamento do fluxo de clientes, monitoramento de prateleiras, detecção do tamanho das filas e etiquetagem para prevenção de perdas em modelos de análise de varejo e caixas de autoatendimento.
Seguros e Processamento de Sinistros
Avaliação de danos, reconstrução de acidentes e rotulagem de evidências de sinistros para fluxos de trabalho de IA em seguros. Capturas
Serviços oferecidos
A coleta de dados de imagem especializada não é prática para configurações abrangentes de IA. Na Shaip, você pode até considerar os seguintes serviços para tornar os modelos muito mais difundidos do que o habitual:
Serviços de anotação de texto
Somos especializados em preparar o treinamento de dados textuais anotando conjuntos de dados exaustivos, usando anotação de entidade, classificação de texto, anotação de sentimento e outras ferramentas relevantes.
Serviços de anotação de imagem
Temos orgulho em rotular conjuntos de dados de imagens segmentadas para treinar modelos de visão computacional exigentes. Algumas das técnicas relevantes incluem reconhecimento de limites e classificação de imagens.
Serviços de anotação de áudio
Rotular fontes de áudio, fala e conjuntos de dados específicos de voz por meio de ferramentas relevantes, como reconhecimento de fala, diarização de alto-falante, reconhecimento de emoção, é algo em que nos especializamos.
Recursos Recomendados
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Coleta de dados de vídeo de primeira linha para treinar modelos de IA
Ajudamos você a capturar cada objeto em um vídeo quadro a quadro, depois pegamos o objeto em movimento, rotulamos e o tornamos reconhecível por máquinas. A coleta de conjuntos de dados de vídeo de qualidade para treinar seus modelos de ML sempre foi um processo rigoroso e demorado, a diversidade e as enormes quantidades necessárias aumentam ainda mais a complexidade.
Guia do Comprador
Guia do comprador para anotação e rotulagem de vídeo
É um ditado bastante comum que todos nós já ouvimos. que uma imagem pode dizer mais que mil palavras, imagine o que um vídeo pode estar dizendo? Um milhão de coisas, talvez. Nenhum dos aplicativos inovadores que nos foi prometido, como carros autônomos ou caixas inteligentes de varejo, é possível sem anotação de vídeo.
Soluções
Serviços e soluções de visão computacional
A visão computacional é uma área das tecnologias de Inteligência Artificial que treina máquinas para ver, compreender e interpretar o mundo visual da mesma forma que os humanos. Ela auxilia no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina para entender, identificar e classificar objetos em uma imagem ou vídeo com precisão – em uma escala e velocidade muito maiores.
Clientes em destaque
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
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Perguntas Frequentes (FAQ)
1. O que é anotação de vídeo e por que ela é importante para a IA?
2. Qual a diferença entre anotação de vídeo e anotação de imagem?
3. Como Shaip garante a precisão das anotações?
Cada lote passa por um processo de controle de qualidade de quatro etapas: autoverificação pelo anotador, revisão por pares, amostragem estatística pelo gerente de projeto e auditoria de qualidade Seis Sigma. Os limites de aceitação e as regras para casos extremos são definidos durante a calibração, antes do início da produção. As entregas de produção normalmente atingem uma precisão superior a 98% em relação aos conjuntos de dados de referência do cliente, com ciclos de iteração incorporados em cada projeto.
4. Quanto custa a anotação de vídeo?
O preço da anotação de vídeo depende do tipo de anotação (caixa delimitadora, polígono ou segmentação), da densidade de quadros, da quantidade de objetos por quadro, dos requisitos de precisão e do volume total. Estão disponíveis preços por hora e por arquivo. Os preços da Shaip diminuem significativamente após a fase piloto; orçamentos para projetos com escopo definido são geralmente enviados em até 48 horas após o recebimento de um conjunto de dados de amostra.
5. Que tipos de anotação de vídeo o Shaip oferece?
Oferecemos nove técnicas: caixa delimitadora, polígono, segmentação semântica, ponto-chave, cuboide 3D, linha e polilinha, classificação de quadros, esqueleto/pose e transcrição de vídeo. As equipes de projeto geralmente combinam duas ou três dessas técnicas, dependendo da arquitetura do modelo e do caso de uso — por exemplo, projetos de direção autônoma normalmente combinam caixas delimitadoras 2D com cuboides 3D e polilinhas de faixa.
6. Por que terceirizar a anotação de vídeo em vez de fazê-la internamente?
A anotação interna desvia a atenção de engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados seniores do trabalho de modelagem. Um vídeo de 60 segundos a 30 fps gera 1,800 frames para rotular, e um conjunto típico de treinamento de visão computacional contém centenas de horas de filmagens desse tipo. A terceirização para um parceiro especializado oferece acesso a anotadores treinados, processos de controle de qualidade consolidados, capacidade escalável e conformidade — sem desviar a equipe principal de aprendizado de máquina.
7. Em que a Shaip se diferencia de outras empresas de anotação de vídeo?
Três diferenças. Primeiro, equipes dedicadas de anotadores em vez de crowdsourcing anônimo — a mesma equipe treinada trabalha com seus dados desde o projeto piloto até a escalabilidade. Segundo, um processo de controle de qualidade em quatro etapas liderado por gestores de qualidade com formação em Six Sigma. Terceiro, conformidade garantida desde o primeiro dia: SOC 2 Tipo II, ISO 27001, fluxos de trabalho alinhados à HIPAA e tratamento de dados em conformidade com o GDPR. Projetos piloto gratuitos estão disponíveis mediante solicitação.
8. Quais são os desafios de anotar vídeos para visão computacional?
Os desafios incluem gerenciar grandes conjuntos de dados, garantir a precisão das anotações, lidar com cenas complexas e eliminar viés na rotulagem de dados.
9. Como a anotação em vídeo melhora os sistemas de reconhecimento facial?
A anotação em vídeo rotula características faciais, expressões e pontos-chave, permitindo que a IA identifique e analise rostos com precisão em tempo real para aplicações como segurança e biometria.
10. Como as empresas lidam com projetos de anotação de vídeo em larga escala?
Empresas como a Shaip usam plataformas escaláveis, equipes experientes e ferramentas de automação para lidar com altos volumes de dados de vídeo de forma eficiente e precisa.
11. Quais são os principais casos de uso para anotação de vídeo em aplicativos de IA?
Os principais casos de uso incluem monitoramento de motoristas, vigilância de tráfego, análise de comportamento de varejo, imagens médicas, reconhecimento facial, direção autônoma e robótica.
12. Como a Shaip oferece suporte a empresas com serviços de anotação em vídeo?
A Shaip oferece serviços de anotação de vídeo escaláveis e de alta qualidade, adaptados a setores específicos. Sua expertise garante dados precisos e isentos de viés para acelerar o treinamento e o desenvolvimento de modelos de IA.
