Memberdayakan tim untuk membangun produk AI terdepan di dunia.
Mobil & mobil pada umumnya memainkan peran penting dalam kehidupan kita sehari-hari dan kebanyakan orang tidak akan menyangkal fakta bahwa mobil tanpa pengemudi adalah masa depan yang akan merevolusi cara kita bepergian.
Menurut Goldman Sachs, 10 tahun ke depan sangat penting bagi industri otomotif karena akan mengalami transformasi besar: mobil itu sendiri, perusahaan yang membangunnya, dan pelanggan – semuanya akan terlihat sangat berbeda dari sebelumnya.
Industri:
Sesuai laporan baru-baru ini oleh IHS Markit, diperkirakan sekitar 33 juta AV akan diluncurkan pada tahun 2040, berkontribusi pada 26 persen penjualan mobil baru.
Menurut laporan terbaru oleh Allied Market Research, pasar kendaraan otonom global diproyeksikan mencapai $556.67 miliar pada tahun 2026, mencatat CAGR 39.47% dari 2019 hingga 2026.
Memberdayakan teknologi yang muncul untuk mengendarai gelombang berikutnya dari Kendaraan Terhubung. Shaip adalah Platform Data AI terkemuka, yang menyediakan pengumpulan dan anotasi data berkualitas tinggi yang mendukung aplikasi ML & AI di seluruh industri otomotif.
Kami menawarkan kumpulan data gambar dalam jumlah besar (orang, kendaraan, rambu lalu lintas, jalur jalan) untuk melatih kendaraan otonom dalam berbagai skenario dan situasi. Pakar kami dapat mengumpulkan kumpulan data gambar yang relevan sesuai kebutuhan proyek Anda.
Kumpulkan kumpulan data video pelatihan yang dapat ditindaklanjuti seperti pergerakan kendaraan, sinyal lalu lintas, pejalan kaki, dll. untuk melatih model ML kendaraan otonom. Setiap kumpulan data dirancang khusus untuk memenuhi kasus penggunaan spesifik Anda.
Kami memiliki salah satu alat anotasi gambar/video tercanggih di
pasar yang membuat pelabelan gambar tepat dan sangat fungsional untuk
kasus penggunaan yang kompleks seperti mengemudi otonom di mana kualitas sangat penting. Gambar & Video dikategorikan bingkai demi bingkai menjadi objek seperti pejalan kaki, kendaraan, jalan, tiang lampu, rambu lalu lintas, dll. untuk membangun data pelatihan berkualitas tinggi.
Kami membantu Anda dengan beragam teknik pelabelan setelah mempelajari ruang lingkup proyek otomotif Anda dengan cermat. Kami memiliki tenaga kerja khusus yang terlatih untuk anotasi yang begitu rumit, tim QA yang memastikan tingkat akurasi penandaan 95%+, dan alat untuk mengotomatiskan pemeriksaan kualitas. Bergantung pada proyek pembelajaran mesin Anda, kami akan mengerjakan satu atau kombinasi teknik anotasi gambar berikut:
Kami dapat memberi label pada gambar atau video dengan visibilitas 360 derajat, yang ditangkap oleh kamera resolusi tinggi, untuk membangun set data ground truth berkualitas tinggi yang mendukung algoritme kendaraan otonom.
Pakar kami menggunakan teknik anotasi kotak untuk memetakan objek dalam gambar/video tertentu guna membangun kumpulan data sehingga memungkinkan model ML untuk mengidentifikasi & melokalisasi objek.
Dalam teknik ini, annotator memplot titik pada tepi objek (seperti Edge of Road, Broken Lane, End of Lane) yang tepat untuk dianotasi, terlepas dari bentuknya.
Dalam teknik ini, setiap piksel dalam gambar/video dianotasi dengan informasi & dipisahkan menjadi segmen-segmen berbeda yang perlu dikenali oleh algoritme cv Anda
Deteksi otomatis instance objek semantik dari kelas tertentu dalam gambar dan video digital, kasus penggunaan dapat mencakup deteksi wajah dan deteksi pejalan kaki.
Bangun sistem pemantauan pengemudi yang sangat akurat dengan memberi anotasi pada penanda wajah seperti mata, kepala, mulut, dll. dengan akurasi & metadata yang relevan untuk deteksi kedipan dan estimasi pandangan.
Anotasi pejalan kaki dalam berbagai gambar dengan kotak pembatas 2D, untuk membangun data pelatihan berkualitas tinggi untuk pelacakan pejalan kaki
Segmentasi semantik gambar/video bingkai demi bingkai yang mencakup objek seperti pejalan kaki, kendaraan – (mobil, sepeda, bus), jalan, tiang lampu untuk membangun data pelatihan berkualitas tinggi untuk sistem kendaraan otonom berbasis AI.
Anotasi jam bingkai gambar/video lingkungan perkotaan dan jalan termasuk mobil, pejalan kaki, tiang lampu, dll. untuk memfasilitasi deteksi objek guna membangun data pelatihan berkualitas tinggi untuk mengembangkan model CV untuk kendaraan otonom.
Kurangi kecelakaan di jalan yang disebabkan oleh pengemudi yang tertidur dengan mengumpulkan informasi penting pengemudi dari tanda-tanda wajah seperti kantuk, tatapan mata, gangguan, emosi, & lainnya. Gambar dalam kabin ini diberi anotasi secara akurat dan digunakan untuk melatih model ML.
Tingkatkan pengenalan suara di mobil atau asisten suara mobil dengan memungkinkan pengemudi melakukan panggilan telepon, mengontrol musik, memesan, memesan layanan, menjadwalkan janji temu & lainnya. Kami menawarkan kumpulan data vernakular dalam 50+ bahasa untuk melatih Asisten Suara Mobil Anda.
Tenaga kerja terkelola untuk kontrol penuh, keandalan & produktivitas
Platform kuat yang mendukung berbagai jenis anotasi
Akurasi minimum 95% dipastikan untuk kualitas unggul
Proyek global di 60+ negara
SLA tingkat perusahaan
Kumpulan data mengemudi kehidupan nyata terbaik di kelasnya
Gambar wajah pengemudi dengan pengaturan mobil dalam berbagai pose dan variasi yang mencakup peserta unik dari berbagai etnis
Gambar Plat Nomor Kendaraan dari berbagai sudut
Gambar beranotasi (bersama dengan metadata) dari interior mobil yang berbeda dari berbagai merek
Gambar lingkungan luar dari tingkat jalan di daerah perkotaan atau di jalan raya dengan lalu lintas yang sering
Tim yang berdedikasi dan terlatih:
Efisiensi proses tertinggi dijamin dengan:
Platform yang dipatenkan menawarkan manfaat:
Mencari konsultasi GRATIS? Mari terhubung!
