Услуги по аннотированию 3D-облаков точек и данных LiDAR.
Превратите необработанные данные LiDAR и 3D-облака точек в готовые к обработке обучающие данные. Компания Shaip объединяет более 10 000 штатных специалистов с процессом обеспечения качества 6 Sigma для предоставления 3D-кубоидов, ограничивающих рамок, сегментации и меток для объединения данных с датчиков с точностью более 99% — для команд, занимающихся автономным вождением, ADAS, робототехникой и физическим искусственным интеллектом.
Что такое 3D-облако точек и аннотирование с помощью LiDAR?
Облако точек — это миллионы трехмерных точек данных, которые датчик LiDAR, радар или камера глубины захватывают из сцены. Shaip преобразует эти необработанные данные датчика в размеченные эталонные данные — трехмерные кубоиды вокруг транспортных средств и людей, сегментацию окружающей среды на уровне точек и отслеживание объектов в разных кадрах — так что ваши модели воспринимают форму, расстояние, ориентацию и движение так, как это фактически представляет физический мир.
Это основа для любой машины, которая должна действовать в трех измерениях. Независимо от того, обучаете ли вы систему автономного вождения, автономного мобильного робота или человекоподобного робота, точность вашей 3D-аннотации напрямую определяет, насколько безопасно и надежно эта система воспринимает окружающую среду и реагирует на нее. Shaip обеспечивает эту точность в масштабе — с помощью обученных специалистов, предварительной разметки с использованием моделей и многоэтапного контроля качества, разработанного для данных, соответствующих уровню восприятия.
Лидар и облако точек
Типы аннотаций LiDAR и 3D-облаков точек
Все необходимые вашей модели восприятия методы маркировки данных LiDAR и 3D-облаков точек — от 3D-кубоидов и сегментации облаков точек до объединения данных датчиков и отслеживания объектов, как на отдельных кадрах, так и на полных последовательностях LiDAR.
Аннотация 3D кубоида
Четкие, учитывающие ориентацию 3D-ограничивающие рамки вокруг транспортных средств, пешеходов, велосипедистов и статических объектов — фиксирующие длину, ширину, высоту и направление для точной локализации.
Аннотация к 3D-граничной рамке
Быстрые и согласованные 3D-ограничивающие рамки для наборов данных обнаружения объектов — идеально подходят для высокопроизводительных конвейеров обучения автономных транспортных средств и систем помощи водителю.
Сегментация облака точек
Точечная семантическая и экземпляровая сегментация, которая классифицирует каждую точку — дорогу, тротуар, растительность, здания, динамические объекты — для детального понимания сцены.
Семантическая сегментация
Плотная разметка проезжей части, дорожных знаков и рельефа местности по всему облаку точек позволяет планировать траекторию движения и обнаруживать объекты в свободном пространстве.
Слияние данных с датчиков (2D–3D связь)
Сопоставление изображений с камер с облаками точек LiDAR позволяет обеспечить единообразную маркировку объектов во всех модальностях для надежного многосенсорного восприятия.
Отслеживание 3D-объектов
Отслеживание покадровой съемки с сохранением идентификаторов объектов в последовательности лидарных снимков для фиксации траектории, скорости и поведения во времени.
Области применения
Где 3D- и LiDAR-аннотации лежат в основе искусственного интеллекта
В различных отраслях модели восприятия зависят от высококачественных 3D-данных. Именно здесь наши команды по аннотированию вносят наибольший вклад.
Автономные автомобили и ADAS
Аннотирование транспортных средств, пешеходов и полос движения для систем автоматического распознавания объектов и передовых систем помощи водителю — основа безопасной автономной езды.
Робототехника и физический искусственный интеллект
Обнаружение препятствий, захват целей и трехмерное пространственное картирование для человекоподобных роботов, автономных мобильных роботов и промышленных систем — подробно рассмотрено в нашем разделе «Физический ИИ» ниже.
Умные города и картография
3D-аннотирование городских пейзажей, инфраструктуры и транспортных потоков для карт высокого разрешения, цифровых двойников и моделей городского планирования.
Дроны и аэрофотосъемка с использованием лидара
Маркировка рельефа, растительности и объектов на основе аэрофотоснимков в виде облаков точек для использования в геодезии, сельском хозяйстве, горнодобывающей промышленности и инспекции.
Дополненная/виртуальная реальность и пространственные вычисления
Реконструкция сцены и маркировка объектов, которые привязывают иммерсивные AR/VR-приложения к точной 3D-геометрии.
Геопространственные данные и геодезия
Классификация крупномасштабных облаков точек для экологического мониторинга, управления земельными ресурсами и цифровизации инфраструктуры.
Физический искусственный интеллект и робототехника
3D и лидарная аннотация для физического ИИ
Воплощенные машины познают мир в трех измерениях. Компания Shaip аннотирует данные LiDAR, данные о глубине и облака точек, которые обучают человекоподобных роботов, автономных мобильных роботов и промышленные системы воспринимать пространство, избегать препятствий и действовать безопасно — обучаясь на сложном реальном мире, а не только на чистых лабораторных видеозаписях.
Датчики и методы, которые мы аннотируем
Среды, которые мы освещаем
Гуманоиды и имитационное обучение
Трехмерная разметка демонстраций — взаимодействий с объектами, точек захвата, состояний суставов и пространственного контекста — для обеспечения работы моделей имитационного обучения и моделей визуально-языково-действенного восприятия (VLA) для человекоподобного и воплощенного ИИ.
Автономные мобильные роботы (AMR)
Аннотирование облака точек для складских и логистических комплексов — поддонов, стеллажей, погрузчиков, людей и динамических препятствий — позволяет автономным мобильным роботам перемещаться в переполненных помещениях и надежно выполнять операции по захвату и перемещению грузов.
Роботизированные манипуляции и перемещение объектов
Трехмерная аннотация объектов и целей захвата, позволяющая роботизированным манипуляторам находить, ориентировать и манипулировать предметами в загроможденных контейнерах, на сборочных линиях и в рамках долгосрочных рабочих процессов.
Навигация, SLAM и свободное пространство
Сегментация полов, стен, дверных проемов, пандусов и движущихся объектов для обучения методам картографирования, локализации (SLAM) и обнаружения объектов в свободном пространстве для автономной навигации по любой поверхности.
Мультисенсорное слияние
Синхронизированная разметка LiDAR + глубиномер + камера + IMU с полными метаданными калибровки, благодаря чему восприятие остается стабильным при слабом освещении, частичном перекрытии пространства и изменяющихся условиях.
Безопасность труда и взаимодействие человека и робота
3D-маркировка людей, зон безопасности и опасных действий для обнаружения средств индивидуальной защиты, анализа эргономики и обеспечения безопасного взаимодействия при столкновениях на производственных и складских площадках.
Почему Шаип
Партнер по 3D-данным, а не просто еще один поставщик услуг по маркировке.
Большинство поставщиков предоставляют вам точечные аннотации и анонимную аудиторию. Shaip — это комплексный партнер по работе с 3D-данными: сбор данных, аннотирование, проверка и создание синтетических данных — предоставляемых собственными специалистами и гарантированных соглашением об уровне обслуживания (SLA) по точности. В этом разница между метками, которые вы надеетесь считать правильными, и эталонными данными, которые вы можете предоставить.
Гибкая глобальная рабочая сила
Используйте потенциал более 10 000 штатных сотрудников по всему миру и более 500 000 сертифицированных участников, привлеченных через краудсорсинг, с возможностью и эффективностью работы персонала в режиме реального времени.
Разнообразный, точный и быстрый
Наш процесс оптимизирует сбор данных благодаря простому распределению задач и прямому вводу данных из приложения и веб-сайта.
Запатентованная платформа
Запатентованная веб-платформа — Shaip Manage, Work & Intelligence — с предварительной разметкой на основе моделей и полными журналами аудита, интегрированная с AWS, Azure, GCP, SageMaker и Databricks.
Точность корпоративного уровня
Многоуровневая система контроля качества, соответствующая требованиям GDPR и HIPAA, с полностью прозрачным процессом внедрения.
Квалифицированные специалисты в своей области
Специалисты, обладающие узкоспециализированными знаниями, а не обычные участники краудсорсинга.
Высококачественные данные, готовые к использованию в моделях.
Многоуровневый контроль качества и проверка с участием человека для получения согласованных и точных наборов данных.
Как это работает
От необработанного облака точек до данных, готовых к восприятию.
Прозрачный, поэтапный рабочий процесс, разработанный для снижения рисков вашего проекта с первого дня.
Область применения и бесплатный POC
Мы согласовываем онтологию, граничные случаи и рекомендации, а затем размечаем примерный набор данных, чтобы вы могли проверить качество, прежде чем принимать окончательное решение.
Аннотирование в масштабе
Квалифицированные специалисты по 3D-моделированию размечают ваши облака точек с помощью инструментов, созданных на основе моделей, и наращивают мощности в соответствии с вашим объемом и временными рамками.
Многоэтапное обеспечение качества
Наш процесс поэтапного контроля 6 Sigma включает многоэтапные проверки и автоматизированные проверки на соответствие вашему соглашению об уровне обслуживания (SLA) с точностью более 99%.
Безопасная доставка
Данные предоставляются в требуемом вами формате (KITTI, ROS, JSON и другие) через защищенные соглашением о неразглашении и соответствующие нормативным требованиям конвейеры обработки данных.
случай
Аннотирование с помощью LiDAR для автономных транспортных средств в «умном городе»
Шаип обработал данные, полученные с помощью лидара и камер в различных городских условиях, чтобы помочь программе создания «умного города» внедрить безопасные и эффективные автономные транспортные средства.
Задача: аннотировать 15 000 кадров 2D + 3D данных, полученных с 3 лидаров Velodyne VLP-32C и 4 камер в условиях от плотной городской застройки до пригородов, — в течение 4 месяцев, со строгим сокрытием всей информации, позволяющей идентифицировать личность.
Решение: Специализированная команда из 50 аннотаторов, 10 специалистов по контролю качества и 3 менеджеров проектов использовала запатентованный инструмент для объединения 2D/3D-моделей с предварительной аннотацией с помощью ИИ и строгим обучением по вопросам конфиденциальности.
Результат: аннотировано более 450 000 объектов с точностью 99.7% и согласованностью идентификаторов 98% — выполнено за 3.5 месяца (на две недели раньше) и сокращено время тестирования в реальных условиях на 30%.
Масштабирование физического ИИ и человекоподобной робототехники для обработки данных о движении
Компания Shaip разработала масштабируемый конвейер захвата движений в виртуальной реальности, который ежемесячно предоставляет тысячи часов достоверных эгоцентрических данных для обучения воплощенного искусственного интеллекта и человекоподобных роботов.
Проблема: масштабировать систему от пилотных рабочих процессов до ежемесячной повторяющейся программы, включающей 5,000 рабочих часов и охватывающей 300–400 задач, определенных заказчиком , — при сохранении стабильной точности отслеживания в различных реальных условиях.
Решение: Структурированная система сбора данных — более 50 различных настроек съемки , калибровка пяти датчиков, модерируемая съемка с проверкой видеозаписи экрана и многоэтапный контроль качества с протоколами повторной съемки.
Результат: 5,000 часов работы в месяц с участием 1,500–2,500 человек, со стандартизированным управлением сценами и сопоставлением на основе QR-кодов — предоставление проверенных на соответствие задачам и готовых к аннотированию данных для воплощенного ИИ и перехода от симуляции к реальности.
Безопасность и соответствие
У вас есть проект по аннотированию 3D-данных или данных LiDAR?
Получите бесплатный демонстрационный образец и убедитесь в точности Shaip более 99% в действии — на ваших данных, прежде чем платить.
Свяжитесь с намиЧастые вопросы (FAQ)
1. Что такое аннотирование 3D-облака точек?
Аннотирование 3D-облака точек — это процесс присвоения меток 3D-данным с помощью датчиков (миллионам точек, полученных с помощью лидаров, радаров или камер глубины) 3D-кубоидам, ограничивающим рамкам и сегментации на уровне точек. Это позволяет моделям восприятия получить необходимые данные для понимания формы, положения, ориентации и движения объектов в трех измерениях.
2. В чём разница между аннотированием данных LiDAR и аннотированием 2D-изображений?
Двумерная аннотация изображений помечает плоские пиксели, в то время как трехмерная аннотация LiDAR сохраняет глубину и геометрию. Это означает, что трехмерная аннотация фиксирует расстояние до объекта, его истинный размер и направление движения — важную информацию, которую двухмерная маркировка не может предоставить для автономного вождения и робототехники.
3. Какие типы 3D-аннотаций предлагает Shaip?
Shaip обеспечивает аннотирование 3D-кубоидов, аннотирование 3D-ограничивающих рамок, сегментацию облака точек, семантическую сегментацию, слияние данных с датчиков (связывание 2D- и 3D-данных) и отслеживание 3D-объектов в последовательностях LiDAR — как на отдельных кадрах, так и на полных записях с датчиков.
4. Поддерживаете ли вы 3D-аннотирование для робототехники и физического ИИ?
Да, физический ИИ является одним из основных направлений. Компания Shaip занимается аннотированием данных LiDAR, данных о глубине и облаков точек для человекоподобных роботов, автономных мобильных роботов (AMR), роботизированного манипулирования и промышленной автоматизации. Это включает в себя объединение данных с нескольких датчиков, маркировку целей захвата, навигацию и сегментацию SLAM, а также обеспечение безопасности взаимодействия человека и робота, данные с которых собираются на складах, заводах, строительных площадках и в других реальных условиях.
5. Каким образом Shaip обеспечивает точность аннотаций?
Каждый проект проходит через наш поэтапный процесс контроля качества 6 Sigma, включающий многоэтапную проверку человеком, автоматизированные проверки валидации и выделенных руководителей отдела контроля качества. Мы гарантируем точность выполнения работ на уровне SLA более 99%, и если результат не соответствует требованиям, мы внесем дополнительные замечания без дополнительной платы.
6. Насколько защищены мои данные во время аннотирования?
Да. Компания Shaip соответствует требованиям HIPAA, SOC 2 Type II, ISO 27001, ISO 9001:2015 и GDPR. Все работы по 3D- и LiDAR-аннотированию выполняются в соответствии с подписанными соглашениями о неразглашении, с использованием ролевого контроля доступа и в контролируемых средах, прошедших аудит — ваши данные никогда не покидают защищенный канал связи.
7. Может ли Shaip обрабатывать большие объемы данных LiDAR?
Да. Имея в своем штате более 10 000 специалистов и глобальную сеть из более чем 500 000 участников, мы можем масштабировать выделенные команды в зависимости от объема работы и сроков — как это демонстрируют проекты, в рамках которых было предоставлено более 450 000 аннотаций объектов раньше запланированного срока.
8. Предлагаете ли вы бесплатную проверку концепции?
Да. Мы разметим образец вашего набора данных, чтобы вы могли проверить качество, сроки выполнения и соответствие требованиям, прежде чем браться за полный проект — вы увидите результаты до оплаты.
9. Какие форматы вывода и инструменты вы поддерживаете?
Мы предоставляем данные в форматах, необходимых для вашего конвейера обработки — включая KITTI, ROS bag, JSON и пользовательские схемы — и интегрируемся с AWS, Azure, GCP, Amazon SageMaker и Databricks, а также с ведущими платформами аннотирования.
