- Чем мы занимаемся
-
-
-
Специальность
-
-
-
- Готовые данные
-
- Решения
- Платформа
- Компания
Получите премиальную поддержку от экспертов мирового уровня, чтобы правильно реализовать компьютерное зрение, извлекая данные в реальном времени из видео и изображений, чтобы ускорить ваш путь к машинному обучению.
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Компьютерное зрение - это область технологий искусственного интеллекта, которая обучает машины видеть, понимать и интерпретировать визуальный мир, как это делают люди. Это помогает в разработке моделей машинного обучения для точного понимания, идентификации и классификации объектов на изображении или видео - в гораздо большем масштабе и скорости.
Недавние разработки в технологиях Computer Vision позволили преодолеть некоторые ограничения, с которыми люди сталкиваются при точном обнаружении и маркировке объектов из огромных объемов данных, генерируемых сегодня из разрозненных систем. Компьютер эффективно решает эти 3 задачи:
Обучение моделей машинного обучения интерпретации и пониманию визуального мира требует больших объемов точно размеченных изображений и видеоданных.
От ограничивающих рамок, семантической сегментации, многоугольников, полилиний до аннотации ключевых точек - мы можем помочь вам с любой техникой аннотации изображений / видео.
Мы также предлагаем квалифицированный ресурс, который станет расширением вашей команды, чтобы помочь вам с задачами аннотации данных с помощью инструментов, которые вы предпочитаете, при сохранении желаемой согласованности и качества. Наши квалифицированные и опытные сотрудники применяют передовой опыт, полученный путем маркировки миллионов изображений и видео, чтобы обеспечить маркировку данных мирового класса для решений компьютерного зрения.
От коллекции изображений / видео до распознавания и отслеживания объектов аннотаций до семантической сегментации и аннотаций в трехмерных облаках точек - мы обеспечиваем лучшее понимание визуального мира с помощью подробных, точно помеченных изображений и видео, чтобы повысить производительность моделей вашего компьютерного зрения.
450 20,000 изображений лиц водителей с изображением автомобиля в разных позах и вариациях, охватывающих 10 XNUMX уникальных участников из XNUMX+ национальностей.
Более 80 40 изображений достопримечательностей из более чем XNUMX стран, собранных на основе пользовательских требований.
84.5 XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX,, видео беспилотников, видео таких областей, как Кампус Колледжа/Школы, Заводская площадка, Детская площадка, Улица, Овощной рынок с данными GPS.
55 50 изображений в более чем XNUMX вариациях (относительно типа еды, освещения, помещения и улицы, фона, расстояния до камеры и т. д.) с аннотированными изображениями.
Обучите модели ML обнаруживать раковые родинки на изображениях кожи или обнаруживать симптомы на снимках МРТ или рентгеновских снимках пациента.
Обучайте модели машинного обучения распознавать изображения людей по чертам лица и сравнивать их с базой данных профилей лиц, чтобы обнаруживать и отмечать людей.
Аннотации спутниковых изображений и фотографий с БПЛА для подготовки наборов данных для геообработки и аннотирования трехмерного облака точек для Geo.AI.
С помощью гарнитуры AR поместите виртуальные объекты в реальный мир. Он может обнаруживать плоские поверхности, такие как стены, столешницы и полы - очень важная часть при определении глубины и размеров и размещения виртуальных объектов в физическом мире.
Несколько камер снимают видео под разным углом, чтобы определить границы светофоров, дорог, автомобилей, объектов и пешеходов поблизости, чтобы научить беспилотные автомобили управлять автомобилем и избегать столкновений с препятствиями при безопасном вождении пассажира.
Благодаря компьютерному зрению в розничной торговле приложения могут предлагать персонализированные рекомендации на основе моделей покупок клиентов и ускорять бизнес-операции, такие как управление полками, платежи и т. Д.
Как эксперты в области обучения и управления командами, мы обеспечиваем реализацию проектов в рамках установленного бюджета.
Команда анализирует данные из нескольких источников и способна эффективно и в больших объемах производить данные для обучения ИИ во всех отраслях.
Широкий спектр данных изображений предоставляет ИИ огромное количество информации, необходимой для более быстрого обучения.
Наш пул экспертов, владеющих аннотациями и маркировкой изображений / видео, может обеспечить точные и эффективно аннотированные наборы данных.
Наша команда поможет вам подготовить изображения / видео для обучения движков ИИ, сэкономив драгоценное время и ресурсы.
Наша команда сотрудников может разместить дополнительный объем при сохранении качества вывода данных.
Сегодня мы находимся на заре механизма следующего поколения, где наши лица являются нашими кодами доступа. Благодаря распознаванию уникальных черт лица машины могут определять, авторизован ли человек, пытающийся получить доступ к устройству, сопоставлять записи с камер видеонаблюдения с реальными изображениями, чтобы отслеживать преступников и неплательщиков, снижать уровень преступности в розничных магазинах и многое другое.
Люди обладают врожденной способностью различать и точно идентифицировать предметы, людей, животных и места на фотографиях. Однако компьютеры не имеют возможности классифицировать изображения. Тем не менее, их можно научить интерпретировать визуальную информацию с помощью приложений компьютерного зрения и технологии распознавания изображений.
Выделенные и обученные команды:
Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
У вас есть проект компьютерного зрения? Давайте подключим
Интеллектуальные машины должны быть способны интерпретировать визуальный мир в контексте, именно для того, чтобы лучше понимать и видеть вещи. Компьютерное зрение является одной из таких отраслей или, скорее, технологической экспертизы, которая направлена на разработку моделей обучения и обучения для машин, чтобы сделать их более восприимчивыми к изображениям и видео, тем самым улучшая возможности машин по идентификации и дешифрованию.
Компьютерное зрение, как отдельная технология, учитывает несколько аспектов визуальной автономии. Подход похож на имитацию человеческого мозга и его восприятия визуальных объектов. Метод работы включает обучающие модели для улучшенной классификации изображений, идентификации, проверки и обнаружения объектов, обнаружения ориентиров, распознавания объектов и, наконец, сегментации объектов.
Некоторые из выдающихся примеров компьютерного зрения включают системы обнаружения вторжений, устройства чтения с экрана, установки обнаружения дефектов, метрологические идентификаторы и беспилотные автомобили, установленные с многокамерными установками, блоками LiDAR и другими ресурсами.
Аннотации к изображениям - это одна из форм контролируемого обучающего инструмента в области компьютерного зрения, предназначенного для обучения моделей искусственного интеллекта лучшему распознаванию, идентификации и пониманию визуальных элементов. Аннотации изображений в больших объемах, также называемые маркировкой данных, широко обучают модели, что расширяет их возможности делать выводы и принимать решения в будущем.
Аннотации изображений в компьютерном зрении нацелены на классификацию разрозненных изображений с помощью соответствующих инструментов для точного добавления действенных метаданных в наборы данных, ориентированные на изображения. Проще говоря, примечания к изображениям отмечают большой объем изображений с помощью текста или любых других маркеров для лучшего понимания со стороны машин, тем самым обучая их лучше классифицировать и обнаруживать.