Serviços e soluções de visão computacional

Obtenha suporte premium de especialistas de classe mundial para implementar a visão computacional da maneira certa, extraindo dados em tempo real de vídeos e imagens para acelerar sua jornada de ML

Serviços e soluções de visão computacional

Clientes em destaque

Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.

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Cogknit

Entendendo o mundo visual para treinar aplicativos de visão computacional

A visão computacional é uma área das tecnologias de Inteligência Artificial que treinam máquinas para ver, entender e interpretar o mundo visual, da maneira que os humanos o fazem. Ele ajuda no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina para entender, identificar e classificar com precisão objetos em uma imagem ou vídeo – em uma escala e velocidade muito maiores.

Os recentes desenvolvimentos nas tecnologias de Visão Computacional superaram algumas das limitações que os humanos enfrentam na detecção e rotulagem precisa de objetos a partir das vastas quantidades de dados gerados hoje a partir de sistemas díspares. O computador resolve efetivamente essas 3 tarefas:

– Compreenda automaticamente quais são os objetos na imagem e onde eles estão localizados.

– Categorize esses objetos e entenda as relações entre eles.

– Compreender o contexto da cena.

Visão computacional

  • Classificação de Objetos: Que ampla categoria de objetos existem?
  • Identificação do objeto: Que tipo de determinado objeto existe?
  • Verificação do objeto: Qual é o objeto da fotografia?
  • Detecção de objetos: Onde estão os objetos na fotografia?
  • Detecção de ponto de referência do objeto: Quais são os pontos-chave para o objeto na fotografia?
  • Segmentação de objetos: Quais pixels pertencem ao objeto na imagem?
  • Reconhecimento de objeto: Que objetos estão nesta fotografia e onde eles estão?

 

Serviços de coleta de dados

Serviços de coleta de dados

O treinamento de modelos de ML para interpretar e compreender o mundo visual requer grandes volumes de dados de imagem e vídeo rotulados com precisão. 

  • Dados de imagem/vídeo de origem de mais de 60 geografias
  • Mais de 2 milhões de imagens em várias especialidades médicas como Radiologia etc.
  • Mais de 60 mil imagens de alimentos e documentos cobrindo mais de 50 variações em relação à configuração, iluminação, interior v/s exterior, distância da câmera.

Serviços de anotação de dados

Desde caixas delimitadoras, segmentação semântica, polígonos, polilinhas até anotação de ponto-chave, podemos ajudá-lo com qualquer técnica de anotação de imagem/vídeo.

  • Serviços de anotação de dados de ponta a ponta totalmente gerenciados com software e força de trabalho incluídos, simplificando assim a experiência do usuário.
  • Uma força de trabalho experiente composta por mais de 30,000 colaboradores ajuda a rotular imagens e vídeos para casos de uso de CV, ou seja, detecção de objetos, segmentação de imagens, classificação, etc.
Serviços de anotação de dados
Força de trabalho gerenciada

Força de trabalho gerenciada

Também oferecemos um recurso qualificado que se torna uma extensão de sua equipe para apoiá-lo em suas tarefas de anotação de dados, por meio de ferramentas de sua preferência, mantendo a consistência e a qualidade desejadas. Nossa força de trabalho qualificada e experiente aplica as melhores práticas aprendidas ao rotular milhões de imagens e vídeos para fornecer rotulagem de dados de classe mundial para soluções de visão computacional.

Especialização em Visão Computacional de IA

Recursos de anotação e coleta de imagens/vídeos 

Da coleção de imagens/vídeos ao reconhecimento e rastreamento de objetos de anotação, segmentação semântica e anotações de nuvem de pontos 3D, trazemos uma maior compreensão do mundo visual com imagens e vídeos detalhados e rotulados com precisão para melhorar o desempenho de seus modelos de visão computacional.

Conjuntos de dados de visão computacional

Motorista de carro em foco Conjunto de dados de imagem

450 mil imagens de rostos de motoristas com configurações de carros em diferentes poses e variações cobrindo 20,000 participantes únicos de mais de 10 etnias

Motorista de carro em conjunto de dados de imagem em foco

  • Caso de uso: Modelo ADAS no carro
  • Formato: Imagens
  • Volume: 455,000+
  • Anotação: Não

Conjunto de dados de imagem de ponto de referência

Mais de 80 mil imagens de pontos de referência de mais de 40 países, coletadas com base em requisitos personalizados.

Conjunto de dados de imagens de referência

  • Caso de uso: Detecção de pontos de referência
  • Formato: Imagens
  • Volume: 80,000+
  • Anotação: Não

Conjunto de dados de vídeo baseado em drone

84.5 mil vídeos de drones de áreas como campus universitário/escola, fábrica, playground, rua, mercado de vegetais com detalhes de GPS.

Conjunto de dados de vídeo baseado em drone

  • Caso de uso: Rastreamento de pedestres
  • Formato: VÍDEOS
  • Volume: 84,500+
  • Anotação: Sim

Conjunto de dados de imagens de alimentos

55 mil imagens em mais de 50 variações (tipo de comida wrt, iluminação, interior vs exterior, fundo, distância da câmera etc.) com imagens anotadas

Conjunto de dados de imagens de alimentos/documentos com segmentação semântica

  • Caso de uso: Reconhecimento Alimentar
  • Formato: Imagens
  • Volume: 55,000+
  • Anotação: Sim

Casos de uso

IoT e IA de saúde

IA de saúde

Treine modelos de ML para detectar sinais de câncer em imagens de pele ou encontrar sintomas em exames de ressonância magnética ou raio-x do paciente.

O reconhecimento facial

Reconhecimento facial

Treine modelos de ML para identificar imagens de pessoas com base em características faciais e compare-as com um banco de dados de perfis faciais para detectar e marcar pessoas.

Dados geoespaciais e análise de imagens

Aplicativos geoespaciais

Anotação de imagens de satélite e fotografia de UAV para preparar conjuntos de dados para geoprocessamento e anotar nuvem de pontos 3D para Geo.AI.

Ar/vr

Realidade Aumentada

Com o headset AR, coloque objetos virtuais no mundo real. Ele pode detectar superfícies planas, como paredes, tampos de mesa e pisos - uma parte muito crítica no estabelecimento de profundidade e dimensões e na colocação de objetos virtuais no mundo físico.

Condução autônoma

Carros autônomos

Várias câmeras capturam vídeos de um ângulo diferente para identificar os limites de semáforos, estradas, carros, objetos e pedestres próximos para treinar os carros autônomos para dirigir o veículo automaticamente e evitar bater em obstáculos enquanto dirige o passageiro com segurança.

Distribuir

Varejo / comércio eletrônico

Com visão computacional no varejo, os aplicativos podem oferecer recomendações personalizadas com base nos padrões de compra dos clientes e acelerar as operações comerciais, como gerenciamento de prateleiras, pagamentos etc.

Por que Shaip?

Preços competitivos

Como especialistas na formação e gestão de equipas, garantimos a entrega dos projetos dentro do orçamento definido.

Capacidade Intersetorial

A equipe analisa dados de várias fontes e é capaz de produzir dados de treinamento de IA de maneira eficiente e em volumes em todos os setores.

Fique à frente da concorrência

A ampla gama de dados de imagem fornece à IA grandes quantidades de informações necessárias para treinar mais rapidamente.

Força de Trabalho Especializada

Nosso grupo de especialistas que são proficientes em anotação e rotulagem de imagem/vídeo pode obter conjuntos de dados anotados precisos e eficazes.

Foco no crescimento

Nossa equipe ajuda você a preparar dados de imagem/vídeo para treinar mecanismos de IA, economizando tempo e recursos valiosos.

AMPLIAR

Nossa equipe de colaboradores pode acomodar volume adicional, mantendo a qualidade da saída de dados.

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

Tem um projeto de visão computacional em mente? Vamos nos conectar

Máquinas inteligentes devem ser capazes de interpretar o mundo visual contextualmente, justamente para entender e ver melhor as coisas. A Visão Computacional é um desses ramos ou melhor conhecimento tecnológico que visa desenvolver modelos de aprendizado e treinamento de máquinas para torná-las mais receptivas a imagens e vídeos, melhorando assim a capacidade de identificação e decifração das máquinas.

A visão computacional, como tecnologia autônoma, leva em consideração vários aspectos da autonomia visual. A abordagem é semelhante a imitar o cérebro humano e sua percepção de entidades visuais. O modus operandi envolve modelos de treinamento para melhor classificação de imagens, identificação, verificação e detecção de objetos, detecção de pontos de referência, reconhecimento de objetos e, finalmente, segmentação de objetos.

Alguns dos exemplos destacados de visão computacional incluem sistemas de detecção de intrusos, leitores de tela, configurações de detecção de defeitos, identificadores de metrologia e carros autônomos instalados com configurações de várias câmeras, unidades LiDAR e outros recursos.

A anotação de imagem é uma forma de ferramenta de aprendizado supervisionado em Visão Computacional, destinada a treinar modelos de IA para reconhecer, identificar e entender melhor os visuais. Também chamada de rotulagem de dados, a anotação de imagens em grandes volumes treina modelos extensivamente, o que aumenta suas habilidades para fazer inferências e tomar decisões no futuro.

A anotação de imagem em Visão Computacional visa classificar imagens díspares por meio de ferramentas relevantes para adicionar precisamente metadados acionáveis ​​aos conjuntos de dados centrados em imagens. Em termos mais simples, a anotação de imagem marca um grande volume de imagens via texto ou qualquer outro marcador para melhor compreensão por parte das máquinas, treinando-as melhor para classificação e detecção.