Autonome Fahrzeuge

Antrieb autonomer Fahrzeuge mit hochwertigen Trainingsdaten

Hochgenaue KI-Trainingsdaten für autonome Fahrzeuge, die fehlerfrei, vom Menschen gekennzeichnet und kostengünstig sind

Automobil-KI

Ausgewählte Kunden

Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.

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Es gibt eine steigende Nachfrage nach Automobildatensätzen zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen, und KI spielt eine entscheidende Rolle, indem sie riesige Datenmengen verarbeitet, die weit außerhalb unserer Kontrolle liegen.

Autos und Autos im Allgemeinen spielen eine entscheidende Rolle in unserem täglichen Leben und die meisten Menschen würden nicht leugnen, dass selbstfahrende Autos die Zukunft sind, die unser Pendeln revolutionieren wird.

Laut Goldman Sachs sind die nächsten 10 Jahre entscheidend für die Autoindustrie, da sie einen großen Wandel durchmachen wird: Die Autos selbst, die Unternehmen, die sie bauen, und die Kunden – alle werden deutlich anders aussehen als zuvor.

Industrie:

Mit $ 4.5 Milliarden Dollar an Investitionen im Jahr 2019 AVs haben das Potenzial, die Automobilindustrie zu revolutionieren, die Sicherheit zu verbessern, Staus, Energieverbrauch und Umweltverschmutzung zu reduzieren.

Industrie:

Laut einem aktuellen Bericht von IHS Markit wird prognostiziert, dass bis 33 rund 2040 Millionen AVs auf die Straße kommen werden, was zu 26 Prozent der Neuwagenverkäufe beiträgt.

Laut einem aktuellen Bericht von Allied Market Research wird der weltweite Markt für autonome Fahrzeuge bis 556.67 voraussichtlich 2026 Milliarden US-Dollar erreichen, was einer CAGR von 39.47 % von 2019 bis 2026 entspricht.

Ein gesundes Maß an Automotive-Know-how

Aufstrebende Technologien stärken, um die nächste Welle vernetzter Fahrzeuge zu reiten. Shaip ist eine führende KI-Datenplattform, die eine hochwertige Datenerfassung und Kommentierung bietet, die ML- und KI-Anwendungen in der gesamten Automobilindustrie unterstützt.

Datenerfassungsdienste

Erfassung von Bilddaten im Automobilbereich

Bilddatenerfassung für Automotive

Wir bieten große Mengen an Bilddatensätzen (Person, Fahrzeug, Verkehrszeichen, Fahrspuren) an, um autonome Fahrzeuge in unterschiedlichen Szenarien und Situationen zu trainieren. Unsere Experten können nach Ihren Projektanforderungen relevante Bilddatensätze sammeln.

Erfassung von Videodaten aus dem Automobilbereich

Videodatenerfassung für Automobile

Sammeln Sie umsetzbare Trainingsvideodatensätze wie Fahrzeugbewegungen, Ampeln, Fußgänger usw., um ML-Modelle für autonome Fahrzeuge zu trainieren. Jeder Datensatz ist speziell auf Ihren spezifischen Anwendungsfall zugeschnitten.

Datenanmerkungsdienste

Wir haben eines der fortschrittlichsten Bild-/Video-Anmerkungs-Tools in der
Markt, der Bildetiketten präzise und superfunktional macht
komplexe Anwendungsfälle wie autonomes Fahren, bei denen Qualität von größter Bedeutung ist. Bilder und Videos werden Bild für Bild in Objekte wie Fußgänger, Fahrzeuge, Straßen, Laternenpfähle, Verkehrszeichen usw. kategorisiert, um qualitativ hochwertige Trainingsdaten zu erstellen.

Anmerkungsdienste für Automobildaten

Datenanmerkungstechniken für selbstfahrende Autos

Wir helfen Ihnen mit verschiedenen Kennzeichnungstechniken, nachdem wir Ihren Automotive-Projektumfang sorgfältig studiert haben. Wir verfügen über eine engagierte Belegschaft, die für solch komplexe Annotationen geschult ist, QA-Teams, die eine Genauigkeit von mehr als 95 % bei der Tagging-Kennzeichnung sicherstellen, und Tools zur Automatisierung von Qualitätsprüfungen. Abhängig von Ihrem Machine-Learning-Projekt arbeiten wir an einer oder einer Kombination dieser Bildannotationstechniken:

Lidar

LIDAR

Wir können Bilder oder Videos mit 360-Grad-Sichtbarkeit kennzeichnen, die von hochauflösenden Kameras aufgenommen wurden, um qualitativ hochwertige Ground-Truth-Datensätze zu erstellen, die den Algorithmus autonomer Fahrzeuge unterstützen.

Begrenzungsrahmen

BINDUNGSBOXEN

Unsere Experten verwenden die Box-Annotation-Technik, um Objekte in einem bestimmten Bild/Video abzubilden, um Datensätze zu erstellen, wodurch ML-Modelle Objekte identifizieren und lokalisieren können.

Polygon-Anmerkung

POLYGON-ANMERKUNG

Bei dieser Technik zeichnen Annotatoren Punkte auf Objekten (wie Straßenrand, Fahrspur, Fahrspurende) exakte Kanten, die unabhängig von ihrer Form mit Anmerkungen versehen werden sollen

Semantische Segmentierung

SEMANTISCHE SEGMENTIERUNG

Bei dieser Technik wird jedes Pixel in einem Bild/Video mit Informationen versehen und in verschiedene Segmente unterteilt, die Ihr Lebenslauf-Algorithmus erkennen muss

Objektüberwachung

OBJEKTVERFOLGUNG

Automatische Erkennung von Instanzen semantischer Objekte einer bestimmten Klasse in digitalen Bildern und Videos, Anwendungsfälle könnten Gesichtserkennung und Fußgängererkennung umfassen.

Anwendungsfälle

Treiberüberwachung

Fahrerüberwachungssystem

Erstellen Sie ein hochpräzises Fahrerüberwachungssystem, indem Sie Gesichtsmerkmale wie Augen, Kopf, Mund usw. mit Genauigkeit und relevanten Metadaten für die Blinzelerkennung und Blickschätzung kommentieren.

Fußgängerverfolgung

Fußgänger-Tracking-System

Kommentieren Sie Fußgänger in verschiedenen Bildern mit 2D-Bounding-Boxen, um hochwertige Trainingsdaten für die Fußgängerverfolgung zu erstellen

Automatisierte Fahrerassistenz

Automatisiertes Fahrerassistenzsystem

Semantische Segmentierung von Bildern/Videos Frame für Frame, die Objekte wie Fußgänger, Fahrzeuge – (Autos, Fahrräder, Busse), Straßen, Laternenmasten zum Aufbau hochwertiger Trainingsdaten für KI-basierte autonome Fahrzeugsysteme umfasst.

Objekterkennung

Objekterkennung

Kommentieren Sie stundenlange Bilder/Videoframes von städtischen und Straßenumgebungen, einschließlich Autos, Fußgängern, Laternenpfählen usw., um die Objekterkennung zu erleichtern und hochwertige Trainingsdaten für die Entwicklung von CV-Modellen für autonome Fahrzeuge zu erstellen.

Fahrermüdigkeits-/Müdigkeitserkennung

Reduzieren Sie Verkehrsunfälle, die durch das Einschlafen von Fahrern verursacht werden, indem Sie wichtige Fahrerinformationen aus Gesichtsmerkmalen wie Schläfrigkeit, Blick, Ablenkung, Emotionen und mehr sammeln. Diese Bilder in der Kabine werden genau kommentiert und zum Trainieren von ML-Modellen verwendet.

Auto-Sprachassistent

Sprachassistent in der Kabine

Verbessern Sie die Spracherkennung im Auto oder den Sprachassistenten des Autos, indem Sie Fahrern ermöglichen, Anrufe zu tätigen, Musik zu steuern, Bestellungen aufzugeben, Dienstleistungen zu buchen, Termine zu vereinbaren und vieles mehr. Wir bieten einheimische Datensätze in über 50 Sprachen an, um Ihren Auto-Sprachassistenten zu trainieren.

Warum Shaip?

Managed Workforce für vollständige Kontrolle, Zuverlässigkeit und Produktivität

Eine leistungsstarke Plattform, die verschiedene Arten von Anmerkungen unterstützt

Mindestens 95 % Genauigkeit für höchste Qualität gewährleistet

Globale Projekte in über 60 Ländern

SLAs der Enterprise-Klasse

Erstklassige reale Fahrdatensätze

Autonome Fahrdatensätze

Fahrzeuginnenraum-Bilddatensatz

Kommentierte Bilder (zusammen mit Metadaten) von verschiedenen Fahrzeuginnenräumen mehrerer Marken

Autoinnenraum-Bilddatensatz mit Segmentierung

  • Anwendungsfall: Autoinnenraum-Bilderkennung
  • Format: Bilder
  • Anmerkung: Segmentierung

Outdoor-Bilddatensatz

Bilder von Außenumgebungen auf Straßenniveau in städtischen Gebieten oder auf stark befahrenen Autobahnen

Outdoor-Bilddatensatz mit Annotation

  • Anwendungsfall: Bildanonymisierungslösung
  • Format: Bilder
  • Anmerkung: Ja

Autofahrer im Fokus Bilddatensatz

Bilder des Gesichts des Fahrers mit Fahrzeugaufbau in verschiedenen Posen und Variationen, die einzigartige Teilnehmer aus mehreren Ethnien abdecken

Autofahrer im Fokus Bilddatensatz

  • Anwendungsfall: ADAS-Modell im Auto
  • Format: Bilder
  • Anmerkung: Nein

Kfz-Kennzeichen-Datensatz

Bilder von Kfz-Kennzeichen aus verschiedenen Blickwinkeln

Kfz-Kennzeichen-Datensatz

  • Anwendungsfall: Objekterkennung
  • Format: Bilder
  • Anmerkung: Nein

Unsere Fähigkeit

Personen

Personen

Engagierte und geschulte Teams:

  • 30,000+ Mitarbeiter für Datenerstellung, Kennzeichnung und QA
  • Zertifiziertes Projektmanagement-Team
  • Erfahrenes Produktentwicklungsteam
  • Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team

Prozess

Prozess

Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:

  • Robuster 6-Sigma-Stage-Gate-Prozess
  • Ein engagiertes Team von 6 Sigma Black Belts – Key Process Owners & Quality Compliance
  • Kontinuierliche Verbesserung und Feedbackschleife

Plattform

Plattform

Die patentierte Plattform bietet Vorteile:

  • Webbasierte End-to-End-Plattform
  • Einwandfreie Qualität
  • Schnellere TAT
  • Nahtlose Lieferung

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