Videoannotations- und Beschriftungsdienste für Computer Vision
Framegenaue Annotation von Begrenzungsrahmen, Polygonen, Segmentierungen und 3D-Quadern – bereitgestellt von fachkundig geschulten Annotatoren mit SOC 2-, HIPAA- und DSGVO-konformen Arbeitsabläufen.
Warum gibt es Videoannotationen?
Bei der Videoannotation werden Objekte, Aktionen und Ereignisse in Videobildern gekennzeichnet, um Trainingsdaten für Computer-Vision-Modelle zu erstellen. Es ermöglicht KI-Systemen – darunter autonome Fahrzeuge, Modelle für die chirurgische Bildgebung, Analyseplattformen für den Einzelhandel und Robotik –, sich bewegende Objekte in realen Videoaufnahmen zu erkennen, zu verfolgen und zu klassifizieren. Shaip liefert framegenaue Videoannotationen mithilfe von neun Techniken, darunter Begrenzungsrahmen, Polygonsegmentierung, 3D-Quader und Skelett-Keypoints.
Stellen Sie sich vor, Sie trainieren die Wissensdatenbank eines autonomen Fahrzeugs, bevor Sie den Prototyp vorstellen. Um optimal zu funktionieren, muss das Fahrzeug Signale, Personen, Straßensperren, Barrikaden usw. erkennen und diese präzise durchfahren können. Dies ist jedoch nur möglich, wenn Modelle des maschinellen Lernens und der Computer Vision anhand der trainierten Datensätze lernen können.
Unsere Expertise
Produktive Videobeschriftung leicht gemacht
Erfassen Sie jedes Objekt im Video Bild für Bild und kommentieren Sie es, um die sich bewegenden Objekte mit unseren fortschrittlichen Video-Beschriftungsdiensten für Maschinen erkennbar zu machen. Wir verfügen über die Technologie und die Erfahrung, um Videolabeling-Lösungen anzubieten, die Ihnen mit umfassend gekennzeichneten Datensätzen für alle Ihre Videolabeling-Anforderungen helfen. Wir helfen Ihnen, Ihre Computer Vision Modelle genau und mit der gewünschten Genauigkeit zu erstellen. Definieren Sie Ihren Anwendungsfall und lassen Sie Shaip die Arbeit mit Vision-Modellen übernehmen, mit den folgenden Tools, die uns zur Verfügung stehen:
Begrenzungsrahmen-Annotation
Die am weitesten verbreitete Video-Labeling-Technik. Wir zeichnen 2D-Rechtecke um Zielobjekte in jedem Einzelbild, wodurch Objekterkennungs- und Verfolgungsmodelle für Anwendungsfälle wie autonomes Fahren, Überwachung und Einzelhandelsanalysen ermöglicht werden.
Polygon-Anmerkung
Bei Objekten mit unregelmäßiger Form, bei denen Begrenzungsrahmen die Objektfläche überzeichnen, zeichnen unsere Annotatoren die exakten Objektgrenzen Bild für Bild nach – unerlässlich für die präzise Szenenanalyse in der medizinischen Bildgebung und bei Luft-/Drohnenaufnahmen.
Semantische Segmentierung
Klassifizierung jeder Region in jedem Einzelbild auf Pixelebene. Wird eingesetzt, wenn Modelle Straße von Gehweg, Tumor von gesundem Gewebe oder Produkt von Hintergrund unterscheiden müssen – überall dort, wo pixelgenauer Kontext wichtig ist.
Keypoint-Anmerkung
Einzelbildweise Landmarkenkennzeichnung für relevante Gesichts-, Körper- und Objektpunkte. Unterstützt Modelle für Gesichtserkennung, Gestenerkennung, biometrische Sicherheit und Emotionsanalyse.
3D-Quader-Anmerkung
Dreidimensionale Begrenzungsvolumina für Objekte im Raum – Fahrzeuge, Fußgänger, Ausrüstung. Der Standard-Annotationstyp für Wahrnehmungssysteme autonomer Fahrzeuge und Lagerrobotik.
Linien- und Polylinienanmerkung
Lineare Merkmalskennzeichnung für Straßen, Fahrspuren, Eisenbahnstrecken, Pipelines und Grenzen. Wichtige Trainingsdaten für Fahrspurerkennung, Infrastrukturinspektion und autonome Navigationsmodelle.
Frame- und Videoklassifizierung
Klassifiziert ganze Frames oder Videosegmente nach Szene, Handlung oder Ereignistyp. Wird für Inhaltsmoderation, Sportanalysen und Medienarchiv-Indexierungsmodelle verwendet.
Video Transcription
Audio-zu-Text-Transkription synchronisiert mit den Einzelbildern, plus gepaarte Text- und Bildannotation für multimodales KI- und generatives KI-Training.
Skelett- und Posenannotation
Körper-Keypoint- und Skelett-Rig-Kennzeichnung für Haltungs-, Bewegungs- und Aktivitätsanalysen. Unterstützt Sportleistungsmodelle, Physiotherapieanwendungen und Trainingsdatensätze für humanoide Roboter.
Anwendungsfälle für Videoanmerkungen
Shaip bietet effektive Videoannotationslösungen für eine Vielzahl von Anwendungen.
Fahrerüberwachung in der Kabine
Kommentierte Hunderte von Stunden Fahrer- und In-Car-Videomaterial. Jedes Video enthält gründlich kommentierte Clips mit Bewegungen von Gesichtszügen und Szenarien im Auto, um das Fahrerverhalten genau zu überwachen und Warnungen zu geben, wenn Abweichungen beobachtet werden.
Einzelhandels-KI
Videokommentare sind auch in Einzelhandelsgeschäften hilfreich, um das Verbraucherverhalten zu verstehen. Mit unseren kommentierten Videos ist es einfach, Anwendungen zu entwerfen, um Käuferbewegungen zu verfolgen, Kaufentscheidungen zu verstehen und Diebstahl zu identifizieren.
Verkehrsüberwachung
Videokommentare spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung hochwertiger Überwachungsanwendungen. Wir haben Hunderte von Stunden an Überwachungs- und CCTV-Videos erfolgreich mit einer überlegenen Auflösung und Detailgenauigkeit kommentiert, indem wir erforderliche Objekte kommentiert haben.
Gesichtserkennung
Shaip ist in der Lage, Schlüsselpunkte auf dem Gesicht einer Person anzubringen, die bei der Entwicklung von High-End-Trainingsdatensätzen für die Entwicklung von Gesichtserkennungsanwendungen verwendet werden.
Spurerkennung
Erweiterte Funktionen in der Videoannotation ermöglichen es uns, stundenlange Videos zu sichten und die Polylinienannotation zu verwenden, um Fahrzeuge zu trainieren, Fahrspuren, Straßenmarkierungen, Fahrzeugverkehr, Umleitungen, Straßenspuren und Wegbeschreibungen zu erkennen.
Computer Vision & Robotik
Durch das Trainieren von scharfsinnigen Robotern in der Nutzung, Anpassung und Reaktion auf ihre Umgebung ohne die Notwendigkeit menschlicher Interaktion ist es möglich, Todesfälle und Unfälle zu reduzieren, was die Produktivität steigert.
Anmerkungen mit mehreren Labels
Bei bestimmten gekennzeichneten Kategorien müssen Sie sich auf Unterkategorien konzentrieren, um die Entscheidungsfindung zu verkürzen und die Analyse noch genauer zu gestalten. Die Instanzannotation als Teil der Multi-Label-Videoannotation hilft Ihnen dabei, indem sie Fahrzeuge weiter als Busse, Autos und mehr kategorisiert.
Videodatenanalyse
Falls Sie den Bedarf an Video-Labeling analysieren möchten, bevor Sie eine umfassende Trainingsstrategie planen, können Sie sich jederzeit auf unsere Videodatenanalyse verlassen, die Ihnen helfen soll, die Anwendungsfälle besser zu planen, hochspezifische Ziele zu planen und uns schließlich die Möglichkeit zu geben die richtige Annotationstechnik einsetzen.
Benutzerdefinierte Anmerkung
Sobald die Videodatenanalyse abgeschlossen ist, können wir Ihnen sogar bei der Planung benutzerdefinierter Annotationsstrategien helfen, die vom richtigen Videoannotation-Tool unterstützt werden, selbst wenn Ihr Anwendungsfall sehr schwer fassbar ist und weitere Details erfordert.
Videolabeling – Human Touch für Ihre KI
Lange Rede, kurzer Sinn – Shaip ermöglicht Ihnen den Zugriff auf einige der fortschrittlichsten Lösungen für Videoanmerkungen, um einfühlsame und hochintelligente Modelle zu entwickeln. Als Unternehmen für Videoanmerkungen verleiht Shaip Ihren zielspezifischen Setups die effektivste Modelltrainings-Feuerkraft, die mit Data-Mining-Tools, internen Datenkennzeichnungsteams und der Möglichkeit, eine breite Palette von Videoannotations-Tools einzusetzen, weiter verstärkt wird jeden relevanten Anwendungsfall.
Wenn Sie Anforderungen an die Videokennzeichnung an Shaip auslagern, können Sie die folgenden Ressourcen in die Hände bekommen:
- Möglichkeit, längere Videos zu bearbeiten und Informationen zu extrahieren
- Automatisierte Anmerkungsperspektive für eine schnellere Markteinführung
- Zugriff auf Frame-by-Frame-Beschriftung
- Branchenspezifische Abdeckung
- Höhere Genauigkeit
- Fähigkeit, wahnsinnige Datenmengen zu verarbeiten
Warum Teams Shaip für Videoannotationen wählen
Eigene Gruppen, keine anonymen Menschenmassen
Ihr Projekt wird von einem festen, geschulten Team von Annotatoren sowie einem dedizierten Projektmanager, Lösungsingenieur und QA-Leiter betreut – keine wechselnden Crowdworker. Die Qualität bleibt über alle Chargen hinweg gleichbleibend hoch.
Geschulte Annotatoren im gesamten Netzwerk
Ein globales Netzwerk von über 30,000 Spezialisten für Datenannotation in den Bereichen Datenerstellung, Kennzeichnung und Qualitätssicherung ermöglicht es uns, ein Projekt von einer 100-stündigen Pilotphase auf eine 100,000-stündige Umsetzung auszuweiten, ohne die Partner wechseln zu müssen.
Mehrstufige Qualitätssicherung für jede Charge
Jede Lieferung durchläuft Kontrollen auf Annotatorebene, Peer-Review, Projektmanager-Qualitätssicherung und statistische Stichproben – unterstützt von Six-Sigma-geschulten Qualitätsverantwortlichen –, sodass die Genauigkeit bei Produktionschargen über 98 % bleibt.
Compliance-fähig vom ersten Tag an
SOC 2 Typ II Kontrollen, HIPAA-konforme Arbeitsabläufe für medizinische Daten, DSGVO- und DPDP-konforme Datenverarbeitung, Geheimhaltungsvereinbarungen mit allen Annotatoren und ISO 27001 Informationssicherheitspraktiken.
Industrien, die wir bedienen
Als einer der branchenführenden Lösungsanbieter unterstützen wir eine Vielzahl von Branchen bei der Konzeption und Entwicklung von Automatisierungstools und -modellen auf der Grundlage unserer Suite von Videoanmerkungsdiensten. Wir bringen die Leistungsfähigkeit der Technologie und die Kompetenz menschlicher Experten zusammen, um große Datenmengen zu analysieren, um die Produktion zu verbessern, Fehler zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
Autonome Fahrzeuge
Framegenaue Kennzeichnung von Fußgängern, Fahrzeugen, Fahrbahnmarkierungen, Beschilderungen und Straßenführung für ADAS- und AV-System-Teams. Hunderte Stunden an Aufnahmen aus dem Fahrer-Innenraum und dem Straßenverkehr wurden geliefert.
Gesundheitswesen & Medizinische Bildgebung
Annotation von Operationsvideos, Ultraschallsequenzen, Endoskopieaufnahmen und Verhaltensverfolgungsvideos für klinische KI – im Rahmen von HIPAA-konformen, NDA-gebundenen Arbeitsabläufen.
Robotik & Physikalische KI
Egozentrische und exozentrische Videoannotation für humanoide Roboter, Lagerautomatisierung und Trainingsdaten für verkörperte KI. Multiview- und Multiframe-Labeling synchronisiert mit Posedaten.
Überwachung und öffentliche Sicherheit
Videoanalyse von Überwachungskameras, Drohnenaufnahmen und Bodycams zur Bedrohungserkennung, Analyse von Menschenmengen und Erstellung forensischer Videomodelle. Hochauflösende und leistungsstarke Pipelines.
Einzelhandel & E-Commerce
Kundenflussverfolgung, Regalüberwachung, Warteschlangenlängenerkennung und Diebstahlpräventionskennzeichnung für Einzelhandelsanalysen und autonome Kassensysteme.
Versicherungs- und Schadensabwicklung
Schadensbewertung, Unfallrekonstruktion und Kennzeichnung von Schadensbelegen für KI-gestützte Arbeitsabläufe in der Versicherungswirtschaft. Erfasst
Dienstleistungen angeboten
Die fachmännische Erfassung von Bilddaten ist für umfassende KI-Setups nicht nur praktisch. Bei Shaip können Sie sogar die folgenden Dienstleistungen in Betracht ziehen, um Modelle weit verbreiteter als üblich zu machen:
Textannotationsdienste
Wir sind darauf spezialisiert, textuelles Datentraining vorzubereiten, indem wir umfassende Datensätze mit Annotation, Entitätsannotation, Textklassifizierung, Sentimentannotation und anderen relevanten Tools annotieren.
Bildanmerkungsdienste
Wir sind stolz darauf, segmentierte Bilddatensätze zu kennzeichnen, um anspruchsvolle Computer-Vision-Modelle zu trainieren. Einige der relevanten Techniken umfassen Grenzerkennung und Bildklassifizierung.
Audioannotationsdienste
Auf die Kennzeichnung von Audioquellen, Sprache und sprachspezifischen Datensätzen mit relevanten Tools wie Spracherkennung, Sprecherdiarisierung und Emotionserkennung sind wir spezialisiert.
Empfohlene Ressourcen
Angebote
Erstklassige Videodatenerfassung zum Trainieren von KI-Modellen
Wir helfen Ihnen, jedes Objekt Bild für Bild in einem Video aufzunehmen, nehmen dann das Objekt in Bewegung, kennzeichnen es und machen es für Maschinen erkennbar. Das Sammeln hochwertiger Videodatensätze zum Trainieren Ihrer ML-Modelle war schon immer ein stringenter und zeitaufwändiger Prozess, die Vielfalt und die enormen Mengen, die erforderlich sind, tragen zu weiterer Komplexität bei.
Käufer-Führer
Einkaufsleitfaden für Videoanmerkungen und -kennzeichnung
Es ist ein ziemlich verbreitetes Sprichwort, das wir alle gehört haben. dass ein Bild mehr als tausend Worte sagen könnte, stellen Sie sich nur vor, was ein Video sagen könnte? Vielleicht eine Million Dinge. Keine der bahnbrechenden Anwendungen, die uns versprochen wurden, wie fahrerlose Autos oder intelligente Kassen im Einzelhandel, ist ohne Videoannotation möglich.
Lösungen
Dienstleistungen und Lösungen für Computer Vision
Computer Vision ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, dert Maschinen trainieren, die visuelle Welt so zu sehen, zu verstehen und zu interpretieren, wie es Menschen tun. Es hilft bei der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen, um Objekte in einem Bild oder Video genau zu verstehen, zu identifizieren und zu klassifizieren – in einem viel größeren Maßstab und einer viel größeren Geschwindigkeit.
Ausgewählte Kunden
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
Expertenhilfe ist nur einen Klick entfernt. Planen Sie, Ihre KI-gestützte Bildverarbeitung auf die nächste Stufe zu heben? Kontaktieren Sie uns.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
1. Was ist Videoannotation und warum ist sie für KI wichtig?
2. Worin besteht der Unterschied zwischen Videoannotation und Bildannotation?
3. Wie stellt Shaip die Genauigkeit der Annotationen sicher?
Jeder Produktionslauf durchläuft einen vierstufigen Qualitätssicherungsprozess: Selbstprüfung durch den Annotator, Peer-Review, statistische Stichprobenprüfung durch den Projektmanager und Six-Sigma-Qualitätsaudit. Akzeptanzschwellen und Sonderfallregeln werden während der Kalibrierung vor Produktionsbeginn festgelegt. Die Produktionslieferungen erreichen in der Regel eine Genauigkeit von über 98 % im Vergleich zu den Kundenvorgaben, wobei Iterationsschleifen in jedes Projekt integriert sind.
4. Wie viel kostet die Videoanmerkung?
Die Preise für Videoannotationen hängen von der Art der Annotation (Begrenzungsrahmen, Polygone oder Segmentierung), der Bilddichte, der Anzahl der Objekte pro Bild, den Genauigkeitsanforderungen und dem Gesamtvolumen ab. Es werden sowohl Stunden- als auch Stückpreise angeboten. Die Preise von Shaip sinken nach der Pilotphase deutlich; Angebote mit begrenztem Umfang werden in der Regel innerhalb von 48 Stunden nach Erhalt eines Beispieldatensatzes erstellt.
5. Welche Arten von Videoannotationen bietet Shaip an?
Wir bieten neun Techniken an: Begrenzungsrahmen, Polygone, semantische Segmentierung, Keypoint-Analyse, 3D-Quader, Linien und Polylinien, Frame-Klassifizierung, Skelett-/Pose-Analyse und Videotranskription. Projektteams kombinieren typischerweise zwei oder drei dieser Techniken, abhängig von der Modellarchitektur und dem Anwendungsfall – beispielsweise werden bei Projekten für autonomes Fahren üblicherweise 2D-Begrenzungsrahmen mit 3D-Quadern und Fahrspur-Polylinien kombiniert.
6. Warum sollte man die Videoannotation auslagern, anstatt sie intern durchzuführen?
Die interne Annotation bindet erfahrene ML-Ingenieure und Data Scientists, die sonst an der Modellentwicklung arbeiten würden. Ein 60-Sekunden-Video mit 30 Bildern pro Sekunde erzeugt 1,800 Einzelbilder, die annotiert werden müssen, und ein typischer Trainingsdatensatz für Computer Vision umfasst Hunderte Stunden solchen Videomaterials. Die Auslagerung an einen spezialisierten Partner ermöglicht den Zugriff auf geschulte Annotatoren, ausgereifte Qualitätssicherungsprozesse, skalierbare Kapazitäten und die Einhaltung von Compliance-Vorgaben – ohne das Kernteam für maschinelles Lernen zu belasten.
7. Wie unterscheidet sich Shaip von anderen Anbietern von Videoannotationen?
Drei Unterschiede. Erstens: Feste Annotationsteams statt anonymer Datenerfassung – dasselbe geschulte Team bearbeitet Ihre Daten vom Pilotprojekt bis zur Skalierung. Zweitens: Ein vierstufiger Qualitätssicherungsprozess unter der Leitung von Six-Sigma-zertifizierten Qualitätsmanagern. Drittens: Compliance-konform vom ersten Tag an: SOC 2 Typ II, ISO 27001, HIPAA-konforme Arbeitsabläufe und DSGVO-konforme Datenverarbeitung. Kostenlose Pilotprojekte sind auf Anfrage verfügbar.
8. Welche Herausforderungen gibt es bei der Annotation von Videos für die Computervision?
Zu den Herausforderungen zählen die Verwaltung großer Datensätze, die Gewährleistung der Anmerkungsgenauigkeit, die Handhabung komplexer Szenen und die Beseitigung von Verzerrungen bei der Datenbeschriftung.
9. Wie verbessert die Videoannotation Gesichtserkennungssysteme?
Durch Videoannotationen werden Gesichtszüge, Ausdrücke und wichtige Punkte gekennzeichnet, sodass KI Gesichter für Anwendungen wie Sicherheit und Biometrie in Echtzeit präzise identifizieren und analysieren kann.
10. Wie gehen Unternehmen mit groß angelegten Videoannotationsprojekten um?
Unternehmen wie Shaip verwenden skalierbare Plattformen, erfahrene Teams und Automatisierungstools, um große Mengen an Videodaten effizient und präzise zu verarbeiten.
11. Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für Videoannotationen in KI-Anwendungen?
Zu den wichtigsten Anwendungsfällen zählen Fahrerüberwachung, Verkehrsüberwachung, Verhaltensanalyse im Einzelhandel, medizinische Bildgebung, Gesichtserkennung, autonomes Fahren und Robotik.
12. Wie unterstützt Shaip Unternehmen mit Videoannotationsdiensten?
Shaip bietet hochwertige, skalierbare und branchenspezifische Videoannotationsdienste. Die Expertise des Unternehmens gewährleistet präzise und vorurteilsfreie Daten, um das Training und die Entwicklung von KI-Modellen zu beschleunigen.
