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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
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
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:
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.
Desde caixas delimitadoras, segmentação semântica, polígonos, polilinhas até anotação de ponto-chave, podemos ajudá-lo com qualquer técnica de anotação de imagem/vídeo.
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.
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.
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
Mais de 80 mil imagens de pontos de referência de mais de 40 países, coletadas com base em requisitos personalizados.
84.5 mil vídeos de drones de áreas como campus universitário/escola, fábrica, playground, rua, mercado de vegetais com detalhes de GPS.
55 mil imagens em mais de 50 variações (tipo de comida wrt, iluminação, interior vs exterior, fundo, distância da câmera etc.) com imagens anotadas
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Como especialistas na formação e gestão de equipas, garantimos a entrega dos projetos dentro do orçamento definido.
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.
A ampla gama de dados de imagem fornece à IA grandes quantidades de informações necessárias para treinar mais rapidamente.
Nosso grupo de especialistas que são proficientes em anotação e rotulagem de imagem/vídeo pode obter conjuntos de dados anotados precisos e eficazes.
Nossa equipe ajuda você a preparar dados de imagem/vídeo para treinar mecanismos de IA, economizando tempo e recursos valiosos.
Nossa equipe de colaboradores pode acomodar volume adicional, mantendo a qualidade da saída de dados.
Hoje, estamos no início do mecanismo da próxima geração, onde nossos rostos são nossos códigos de acesso. Por meio do reconhecimento de características faciais exclusivas, as máquinas podem detectar se a pessoa que está tentando acessar um dispositivo está autorizada, combinar imagens de CCTV com imagens reais para rastrear criminosos e inadimplentes, reduzir o crime em lojas de varejo e muito mais.
Os seres humanos têm a capacidade inata de distinguir e identificar com precisão objetos, pessoas, animais e lugares a partir de fotografias. No entanto, os computadores não vêm com a capacidade de classificar imagens. No entanto, eles podem ser treinados para interpretar informações visuais usando aplicativos de visão computacional e tecnologia de reconhecimento de imagem.
Equipes dedicadas e treinadas:
A mais alta eficiência do processo é garantida com:
A plataforma patenteada oferece benefícios:
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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.