विश्वको अग्रणी एआई उत्पादनहरु को निर्माण टीमहरु लाई सशक्त बनाउन।
सामान्यतया कार र अटोमोबाइलहरूले हाम्रो दैनिक जीवनमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन् र अधिकांश मानिसहरूले यो तथ्यलाई अस्वीकार गर्दैनन् कि चालकविहीन कारहरू भविष्य हुन् जुन हामीले यात्रा गर्ने तरिकामा क्रान्तिकारी परिवर्तन गर्न सेट गरिएको छ।
गोल्डम्यान साक्सका अनुसार, आगामी १० वर्ष अटो उद्योगका लागि महत्त्वपूर्ण छन् किनकि यसले ठूलो परिवर्तन ल्याउँछ: कारहरू आफैं, उनीहरूलाई निर्माण गर्ने कम्पनीहरू र ग्राहकहरू - सबै पहिलेको भन्दा धेरै फरक देखिनेछन्।
उद्योग:
IHS Markit को हालैको रिपोर्ट अनुसार, यो अनुमान गरिएको छ कि लगभग 33 मिलियन AVs 2040 सम्म सडकमा आउनेछन् जसले नयाँ कार बिक्रीको 26 प्रतिशत योगदान गर्दछ।
एलाइड मार्केट रिसर्च द्वारा हालैको रिपोर्ट अनुसार, विश्वव्यापी स्वायत्त वाहन बजार 556.67 सम्म $ 2026 बिलियन पुग्ने अनुमान गरिएको छ, 39.47 देखि 2019 सम्म 2026% को CAGR दर्ता गर्दै।
जडान भएका सवारी साधनहरूको अर्को लहर चलाउन उदीयमान प्रविधिहरूलाई सशक्त बनाउँदै। Shaip एक अग्रणी AI डाटा प्लेटफर्म हो, जसले उच्च गुणस्तरको डाटा सङ्कलन र एनोटेशन प्रदान गर्दछ जसले अटोमोटिभ उद्योगमा ML र AI अनुप्रयोगहरूलाई शक्ति दिन्छ।
हामी विभिन्न परिदृश्य र परिस्थितिहरूमा स्वायत्त सवारी साधनहरूलाई प्रशिक्षित गर्न छवि डेटासेटहरू (व्यक्ति, सवारी साधन, ट्राफिक संकेतहरू, सडक लेनहरू) को ठूलो मात्रा प्रस्ताव गर्दछौं। हाम्रा विशेषज्ञहरूले तपाईंको परियोजना आवश्यकताहरू अनुसार सान्दर्भिक छवि डेटासेटहरू सङ्कलन गर्न सक्छन्।
सवारी साधन चलाउने, ट्राफिक संकेतहरू, पैदल यात्रीहरू, इत्यादि जस्ता कार्ययोग्य प्रशिक्षण भिडियो डेटासेटहरू सङ्कलन गर्नुहोस् स्वायत्त सवारी साधनहरू ML मोडेलहरू तालिम दिन। प्रत्येक डेटासेट विशेष रूपमा तपाइँको विशिष्ट प्रयोग मामला पूरा गर्न को लागी अनुकूलित छ।
हामीसँग सबैभन्दा उन्नत छवि/भिडियो एनोटेसन उपकरणहरू मध्ये एक छ
बजार जसले छवि लेबलिङको लागि सटीक र सुपर-कार्यात्मक बनाउँछ
जटिल प्रयोग केसहरू जस्तै स्वायत्त ड्राइभिङ जहाँ गुणस्तर अत्यन्त महत्त्वपूर्ण हुन्छ। छवि र भिडियोहरूलाई उच्च गुणस्तरको प्रशिक्षण डेटा निर्माण गर्न पैदल यात्रीहरू, सवारी साधनहरू, सडकहरू, बत्ती पोष्टहरू, ट्राफिक चिन्हहरू, आदि जस्ता वस्तुहरूमा फ्रेमद्वारा वर्गीकृत गरिन्छ।
हामी तपाइँको मोटर वाहन परियोजना दायरा सावधानीपूर्वक अध्ययन पछि विभिन्न लेबलिंग प्रविधिहरु संग मद्दत गर्छौं। हामीसँग यस्तो जटिल एनोटेसनका लागि प्रशिक्षित समर्पित कार्यबल छ, QA टोलीहरू जसले 95%+ ट्यागिङ सटीकता स्तरहरू सुनिश्चित गर्दछ, र गुणस्तर जाँचहरू स्वचालित गर्न उपकरणहरू। तपाईंको मेसिन लर्निङ प्रोजेक्टमा निर्भर गर्दै, हामी यी छवि एनोटेसन प्रविधिहरूको एक वा संयोजनमा काम गर्नेछौं:
हामी तस्विर वा भिडियोहरूलाई 360-डिग्री दृश्यताका साथ लेबल गर्न सक्छौं, उच्च-रिजोल्युसन क्यामेराहरूद्वारा खिचिएको, उच्च-गुणस्तरको, ग्राउन्ड ट्रुथ डेटासेटहरू निर्माण गर्न जसले स्वायत्त सवारी साधनहरूको एल्गोरिदमलाई शक्ति दिन्छ।
हाम्रा विशेषज्ञहरूले वस्तुहरू पहिचान गर्न र स्थानीयकरण गर्न ML मोडेलहरूलाई सक्षम पारेर डेटासेटहरू निर्माण गर्न दिइएको छवि/भिडियोमा वस्तुहरू नक्सा गर्न बक्स एनोटेसन प्रविधि प्रयोग गर्छन्।
यस प्रविधिमा, एनोटेटरहरूले वस्तुको (जस्तै सडकको किनारा, ब्रोकन लेन, लेनको अन्त्य) सही किनाराहरूलाई एनोटेट गर्नको लागि तिनीहरूको आकारलाई ध्यान नदिई बिन्दुहरू प्लट गर्छन्।
यस प्रविधिमा, छवि/भिडियोमा भएको प्रत्येक पिक्सेललाई जानकारीको साथ एनोटेट गरिन्छ र विभिन्न खण्डहरूमा विभाजित गरिन्छ जुन तपाइँलाई पहिचान गर्नको लागि तपाइँको cv एल्गोरिदम चाहिन्छ।
डिजिटल तस्बिरहरू र भिडियोहरूमा एक निश्चित वर्गका सिमान्टिक वस्तुहरूको स्वत: पत्ता लगाउने उदाहरणहरू, प्रयोगका केसहरूमा अनुहार पत्ता लगाउने र पैदल यात्री पत्ता लगाउन सकिन्छ।
आँखा, टाउको, मुख, इत्यादि जस्ता अनुहारको ल्यान्डमार्कहरू एनोटेट गरेर सटीकता र सान्दर्भिक मेटाडेटा झिम्काइ पत्ता लगाउन र हेराइ अनुमानको लागि अत्यधिक सटीक चालक अनुगमन प्रणाली निर्माण गर्नुहोस्।
पैदल यात्रीहरूलाई 2D बाउन्डिङ बक्सहरू सहित विभिन्न छविहरूमा एनोटेट गर्नुहोस्, पैदल यात्री ट्र्याकिङको लागि उच्च-गुणस्तर प्रशिक्षण डेटा निर्माण गर्न।
AI-आधारित स्वायत्त वाहन प्रणालीहरूको लागि उच्च-गुणस्तर प्रशिक्षण डेटा निर्माण गर्न पैदल यात्रीहरू, सवारी साधनहरू - (कार, साइकल, बसहरू), सडकहरू, बत्तीहरू जस्ता वस्तुहरू समावेश गर्ने फ्रेमद्वारा छविहरू/भिडियोहरूको फ्रेमको सिमेन्टिक विभाजन।
स्वायत्त वाहनको लागि CV मोडेलहरू विकास गर्न उच्च गुणस्तरको प्रशिक्षण डेटा निर्माण गर्न वस्तु पत्ता लगाउनका लागि कार, पैदल यात्रीहरू, बत्ती पोष्टहरू, आदि सहित शहरी र सडक वातावरणको छवि/भिडियो फ्रेमहरूको घण्टा एनोटेट गर्नुहोस्।
ड्राइभरहरू निद्रामा परेका कारण हुने सडक दुर्घटनाहरूलाई कम गर्नुहोस्, जस्तै निद्रा, आँखाको नजर, विचलित, भावना, र थप जस्ता अनुहारको स्थलचिन्हहरूबाट चालकको महत्त्वपूर्ण जानकारी सङ्कलन गरेर। यी इन-केबिन छविहरू सही रूपमा एनोटेट गरिएका छन् र एमएल मोडेलहरूलाई प्रशिक्षणको लागि प्रयोग गरिन्छ।
ड्राइभरहरूलाई फोन कल गर्न, संगीत नियन्त्रण गर्न, अर्डरहरू राख्न, बुक सेवाहरू, समय तालिका भेटघाटहरू र थप गर्न सक्षम पारेर कार वा कारको आवाज सहायकमा आवाज पहिचान बढाउनुहोस्। हामी तपाईंको कार भ्वाइस सहायकलाई तालिम दिन 50+ भाषाहरूमा स्थानीय डेटासेटहरू प्रस्ताव गर्छौं।
पूर्ण नियन्त्रण, विश्वसनीयता र उत्पादकताको लागि व्यवस्थित कार्यबल
विभिन्न प्रकारका एनोटेसनहरूलाई समर्थन गर्ने शक्तिशाली प्लेटफर्म
उच्च गुणस्तरको लागि न्यूनतम 95% शुद्धता सुनिश्चित गरियो
60+ देशहरूमा विश्वव्यापी परियोजनाहरू
इन्टरप्राइज-ग्रेड SLAs
बेस्ट-इन-क्लास वास्तविक जीवन ड्राइभिङ डेटा सेट
कार सेटअपको साथ ड्राइभरको अनुहारको छविहरू विभिन्न पोजहरूमा र भिन्नताहरूमा धेरै जातिहरूका अद्वितीय सहभागीहरूलाई कभर गर्ने
विभिन्न कोणबाट सवारी साधन लाइसेन्स प्लेटका छविहरू
धेरै ब्रान्डहरूबाट विभिन्न कार इन्टेरियरहरूको एनोटेटेड छविहरू (मेटाडेटा सहित)
सहरी क्षेत्रहरूमा वा बारम्बार ट्राफिक भएका राजमार्गहरूमा सडक-स्तरको बाहिरी वातावरणका छविहरू
समर्पित र प्रशिक्षित टोलीहरू:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता सुनिश्चित गरिएको छ:
पेटेन्ट प्लेटफर्मले फाइदाहरू प्रदान गर्दछ:
एक नि: शुल्क परामर्श खोज्दै हुनुहुन्छ? जडान गरौं!
