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Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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.
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.
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
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
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.
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.
Anote pedestres em várias imagens com caixas delimitadoras 2D para criar dados de treinamento de alta qualidade para rastreamento de pedestres
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.
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.
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.
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.
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
Imagens do rosto do motorista com a configuração do carro em diferentes poses e variações cobrindo participantes únicos de várias etnias
Imagens de placas de veículos de diferentes ângulos
Imagens anotadas (juntamente com metadados) de diferentes interiores de carros de várias marcas
Imagens de ambientes externos ao nível da rua em áreas urbanas ou em rodovias com tráfego frequente
Equipes dedicadas e treinadas:
A mais alta eficiência do processo é garantida com:
A plataforma patenteada oferece benefícios:
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