Veículos Autônomos

Alimentando veículos autônomos com dados de treinamento de alta qualidade

Dados de treinamento de IA altamente precisos para veículos autônomos sem erros, rotulados por humanos e econômicos

IA automotiva

Clientes em destaque

Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

Há uma demanda crescente por conjuntos de dados automotivos para treinar modelos de Machine Learning, e a IA desempenha um papel crítico ao processar grandes volumes de dados que estão muito além do nosso controle.

Carros e automóveis em geral desempenham um papel crucial em nossas vidas diárias e a maioria das pessoas não negaria o fato de que os carros sem motorista são o futuro que está definido para revolucionar a forma como nos deslocamos.

De acordo com a Goldman Sachs, os próximos 10 anos são cruciais para a indústria automobilística, pois ela passará por uma grande transformação: os próprios carros, as empresas que os fabricam e os clientes – todos terão uma aparência significativamente diferente do que era antes.

Indústria:

Com $4.5 bilhões de dólares em investimentos em 2019 AVs têm o potencial de revolucionar a indústria automobilística, melhorar a segurança, reduzir congestionamentos, consumo de energia e poluição.

Indústria:

De acordo com um relatório recente da IHS Markit, prevê-se que cerca de 33 milhões de AVs cheguem à estrada até 2040, contribuindo para 26% das vendas de carros novos.

De acordo com um relatório recente da Allied Market Research, o mercado global de veículos autônomos está projetado para atingir US$ 556.67 bilhões até 2026, registrando um CAGR de 39.47% de 2019 a 2026.

Uma quantidade saudável de experiência automotiva

Capacitando tecnologias emergentes para montar a próxima onda de Veículos Conectados. A Shaip é uma plataforma de dados de IA líder, fornecendo coleta e anotação de dados de alta qualidade que potencializam aplicativos de ML e IA em toda a indústria automotiva.

Serviços de coleta de dados

Coleta de dados de imagens automotivas

Coleta de dados de imagem para automóveis

Oferecemos grandes volumes de conjuntos de dados de imagens (pessoas, veículos, sinais de trânsito, vias) para treinar veículos autônomos em diversos cenários e situações. Nossos especialistas podem coletar conjuntos de dados de imagens relevantes de acordo com os requisitos do seu projeto.

Coleta de dados de vídeo automotivo

Coleta de dados de vídeo para automóveis

Colete conjuntos de dados de vídeo de treinamento acionáveis, como movimento de veículos, sinais de trânsito, pedestres etc. para treinar modelos de ML de veículos autônomos. Cada conjunto de dados é adaptado especificamente para atender ao seu caso de uso específico.

Serviços de anotação de dados

Temos uma das ferramentas de anotação de imagem/vídeo mais avançadas do
mercado que torna a rotulagem de imagens precisa e superfuncional para
casos de uso complexos, como direção autônoma, onde a qualidade é de extrema importância. Imagens e vídeos são categorizados quadro a quadro em objetos como pedestres, veículos, estradas, postes de iluminação, sinais de trânsito, etc. para criar dados de treinamento de alta qualidade.

Serviços de anotação de dados automotivos

Técnicas de anotação de dados para carros autônomos

Ajudamos você com diversas técnicas de rotulagem depois de estudar cuidadosamente o escopo do seu projeto automotivo. Temos uma força de trabalho dedicada treinada para anotações tão complexas, equipes de controle de qualidade que garantem níveis de precisão de marcação 95%+ e ferramentas para automatizar verificações de qualidade. Dependendo do seu projeto de aprendizado de máquina, trabalharíamos em uma ou em uma combinação dessas técnicas de anotação de imagem:

Lidar

LIDAR

Podemos rotular imagens ou vídeos com visibilidade de 360 ​​graus, capturados por câmeras de alta resolução, para construir conjuntos de dados de verdade de alta qualidade que alimentam o algoritmo de veículos autônomos.

caixas delimitadoras

CAIXAS DE LIMITAÇÃO

Nossos especialistas usam a técnica de anotação de caixa para mapear objetos em uma determinada imagem/vídeo para criar conjuntos de dados, permitindo que os modelos de ML identifiquem e localizem objetos.

Anotação de polígono

ANOTAÇÃO DO POLÍGONO

Nesta técnica, os anotadores plotam pontos nas arestas exatas do objeto (como Borda da estrada, Pista quebrada, Fim da pista) a serem anotados, independentemente de sua forma

Segmentação semântica

SEGMENTAÇÃO SEMÂNTICA

Nesta técnica, cada pixel em uma imagem/vídeo é anotado com informações e separado em diferentes segmentos que você precisa que seu algoritmo cv reconheça

Rastreamento de objetos

RASTREAMENTO DE OBJETOS

Detectar automaticamente instâncias de objetos semânticos de uma determinada classe em imagens e vídeos digitais, os casos de uso podem incluir detecção de rosto e detecção de pedestres.

Casos de uso

Monitoramento de motorista

Sistema de monitoramento de motorista

Crie um sistema de monitoramento de motorista altamente preciso anotando pontos de referência faciais, como olhos, cabeça, boca, etc. com precisão e metadados relevantes para detecção de piscar e estimativa de olhar.

Rastreamento de pedestres

Sistema de rastreamento de pedestres

Anote pedestres em várias imagens com caixas delimitadoras 2D para criar dados de treinamento de alta qualidade para rastreamento de pedestres

Assistência automatizada ao motorista

Sistema automatizado de assistência ao motorista

Semântica Segmentação de imagens/vídeos quadro a quadro que inclui objetos como pedestres, veículos – (carros, bicicletas, ônibus), estradas, postes de iluminação para construir dados de treinamento de alta qualidade para sistemas de veículos autônomos baseados em IA.

Detecção de objetos

Detecção de Objetos

Anote horas de quadros de imagens/vídeos de ambientes urbanos e de rua, incluindo carros, pedestres, postes de iluminação, etc. para facilitar a detecção de objetos e construir dados de treinamento de alta qualidade para o desenvolvimento de modelos de CV para veículos autônomos.

Sonolência / Detecção de Fadiga do Motorista

Reduza os acidentes rodoviários causados ​​por motoristas que adormecem reunindo informações vitais do motorista a partir de pontos de referência faciais, como sonolência, olhar fixo, distração, emoção e muito mais. Essas imagens na cabine são anotadas com precisão e usadas para treinar modelos de ML.

Assistente de voz do carro

Assistente de voz na cabine

Melhore o reconhecimento de voz no carro ou no assistente de voz do carro, permitindo que os motoristas façam chamadas telefônicas, controlem músicas, façam pedidos, reservem serviços, agendem compromissos e muito mais. Oferecemos conjuntos de dados vernaculares em mais de 50 idiomas para treinar seu Car Voice Assistant.

Por que Shaip?

Força de trabalho gerenciada para controle, confiabilidade e produtividade completos

Uma plataforma poderosa que suporta diferentes tipos de anotações

Precisão mínima de 95% assegurada para qualidade superior

Projetos globais em mais de 60 países

SLAs de nível empresarial

Os melhores conjuntos de dados de condução da vida real da categoria

Conjuntos de dados de direção autônoma

Conjunto de dados de imagem do interior do carro

Imagens anotadas (juntamente com metadados) de diferentes interiores de carros de várias marcas

Conjunto de dados de imagens de interiores de carros com segmentação

  • Caso de uso: Reconhecimento de imagem do interior do carro
  • Formato: Imagens
  • Anotação: Segmentação

Conjunto de dados de imagem externa

Imagens de ambientes externos ao nível da rua em áreas urbanas ou em rodovias com tráfego frequente

Conjunto de dados de imagens externas com anotação

  • Caso de uso: Solução de anonimização de imagem
  • Formato: Imagens
  • Anotação: Sim

Motorista de carro em foco Conjunto de dados de imagem

Imagens do rosto do motorista com a configuração do carro em diferentes poses e variações cobrindo participantes únicos de várias etnias

Motorista de carro em conjunto de dados de imagem em foco

  • Caso de uso: Modelo ADAS no carro
  • Formato: Imagens
  • Anotação: Não

Conjunto de dados de placas de veículos

Imagens de placas de veículos de diferentes ângulos

Conjunto de dados de placas de veículos

  • Caso de uso: Detecção de Objetos
  • Formato: Imagens
  • Anotação: Não

Nossa capacidade

Pessoas

Pessoas

Equipes dedicadas e treinadas:

  • Mais de 30,000 colaboradores para criação de dados, rotulagem e controle de qualidade
  • Equipe de gerenciamento de projetos credenciada
  • Equipe de desenvolvimento de produto experiente
  • Equipe de integração e terceirização de pool de talentos

Extração

Extração

A mais alta eficiência do processo é garantida com:

  • Processo robusto 6 Sigma Stage-Gate
  • Uma equipe dedicada de black belts 6 Sigma - Principais proprietários de processos e conformidade de qualidade
  • Melhoria Contínua e Feedback Loop

Plataforma

Plataforma

A plataforma patenteada oferece benefícios:

  • Plataforma ponta a ponta baseada na web
  • Qualidade impecável
  • TAT mais rápido
  • Entrega perfeita

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