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Holen Sie sich erstklassigen Support von erstklassigen Experten, um Computer Vision richtig zu implementieren, indem Sie Echtzeitdaten aus Videos und Bildern extrahieren, um Ihre ML-Reise zu beschleunigen
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
Computer Vision ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, der Maschinen trainiert, 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.
Die jüngsten Entwicklungen in Computer-Vision-Technologien haben einige der Einschränkungen überwunden, denen Menschen bei der genauen Erkennung und Kennzeichnung von Objekten aus den riesigen Datenmengen gegenüberstehen, die heute von unterschiedlichen Systemen generiert werden. Der Computer löst effektiv diese 3 Aufgaben:
Das Training von ML-Modellen, um die visuelle Welt zu interpretieren und zu verstehen, erfordert große Mengen an genau beschrifteten Bild- und Videodaten.
Von Bounding Boxes, semantischer Segmentierung, Polygonen, Polylinien bis hin zu Keypoint-Annotationen können wir Ihnen bei jeder Bild-/Video-Annotationstechnik helfen.
Wir bieten auch eine qualifizierte Ressource, die zu einer Erweiterung Ihres Teams wird, um Sie bei Ihren Datenannotationsaufgaben durch von Ihnen bevorzugte Tools zu unterstützen, während die gewünschte Konsistenz und Qualität beibehalten wird. Unsere qualifizierten und erfahrenen Mitarbeiter wenden die Best Practices an, die sie durch die Kennzeichnung von Millionen von Bildern und Videos gelernt haben, um eine erstklassige Datenkennzeichnung für Computer Vision-Lösungen bereitzustellen.
Von der Bild-/Videosammlung über die Erkennung und Verfolgung von Annotationsobjekten bis hin zur semantischen Segmentierung und 3D-Punktwolkenannotationen bringen wir mit detaillierten, genau beschrifteten Bildern und Videos ein besseres Verständnis der visuellen Welt, um die Leistung Ihrer Computer Vision-Modelle zu verbessern.
450 Bilder von Fahrergesichtern mit Fahrzeugaufbau in verschiedenen Posen und Variationen, die 20,000 einzigartige Teilnehmer aus über 10 Ethnien abdecken
Mehr als 80 Bilder von Sehenswürdigkeiten aus über 40 Ländern, gesammelt nach benutzerdefinierten Anforderungen.
84.5k Drohnenvideos von Bereichen wie College-/Schulcampus, Fabrikgelände, Spielplatz, Straße, Gemüsemarkt mit GPS-Details.
55 Bilder in über 50 Variationen (z. B. Lebensmitteltyp, Beleuchtung, Innen- oder Außenbereich, Hintergrund, Kameraabstand usw.) mit kommentierten Bildern
Trainieren Sie ML-Modelle, um Krebsmole in Hautbildern zu erkennen oder Symptome in MRT-Scans oder Röntgenaufnahmen des Patienten zu finden.
Trainieren Sie ML-Modelle, um Bilder von Personen anhand von Gesichtsmerkmalen zu identifizieren und vergleichen Sie sie mit einer Datenbank mit Gesichtsprofilen, um Personen zu erkennen und zu markieren.
Annotation von Satellitenbildern und UAV-Fotografie zur Vorbereitung von Datensätzen für die Geoverarbeitung und Annotation von 3D-Punktwolken für Geo.AI.
Platzieren Sie mit AR-Headset virtuelle Objekte in der realen Welt. Es kann ebene Oberflächen wie Wände, Tischplatten und Böden erkennen - ein sehr wichtiger Bestandteil bei der Bestimmung von Tiefe und Abmessungen und der Platzierung virtueller Objekte in der physischen Welt.
Mehrere Kameras nehmen Videos aus einem anderen Blickwinkel auf, um die Grenzen von Verkehrssignalen, Straßen, Autos, Objekten und Fußgängern in der Nähe zu erkennen, um den selbstfahrenden Autos beizubringen, das Fahrzeug automatisch zu lenken und das Aufprallen von Hindernissen zu vermeiden, während der Passagier sicher fährt.
Mit Computer Vision im Einzelhandel können die Anwendungen personalisierte Empfehlungen basierend auf dem Kaufverhalten der Kunden anbieten und Geschäftsvorgänge wie Regalverwaltung, Zahlungen usw. beschleunigen.
Als Experten für Schulungs- und Managementteams stellen wir sicher, dass Projekte innerhalb des definierten Budgets durchgeführt werden.
Das Team analysiert Daten aus mehreren Quellen und ist in der Lage, KI-Trainingsdaten effizient und in großen Mengen über alle Branchen hinweg zu produzieren.
Die große Bandbreite an Bilddaten liefert der KI eine große Menge an Informationen, die für ein schnelleres Training benötigt werden.
Unser Pool von Experten, die sich mit Bild-/Video-Annotation und -Beschriftung auskennen, kann genaue und effektiv annotierte Datensätze beschaffen.
Unser Team hilft Ihnen bei der Vorbereitung von Bild-/Videodaten für das Training von KI-Engines, wodurch wertvolle Zeit und Ressourcen gespart werden.
Unser Team von Mitarbeitern kann zusätzliches Volumen aufnehmen und gleichzeitig die Qualität der Datenausgabe beibehalten.
Heute stehen wir am Beginn des Mechanismus der nächsten Generation, bei dem unsere Gesichter unsere Zugangscodes sind. Durch die Erkennung einzigartiger Gesichtsmerkmale können Maschinen erkennen, ob die Person, die versucht, auf ein Gerät zuzugreifen, autorisiert ist, CCTV-Aufnahmen mit tatsächlichen Bildern abgleichen, um Verbrecher und Schuldner aufzuspüren, Kriminalität in Einzelhandelsgeschäften zu reduzieren und vieles mehr.
Menschen haben die angeborene Fähigkeit, Objekte, Menschen, Tiere und Orte anhand von Fotografien zu unterscheiden und genau zu identifizieren. Computer verfügen jedoch nicht über die Fähigkeit, Bilder zu klassifizieren. Sie können jedoch trainiert werden, visuelle Informationen mithilfe von Computer-Vision-Anwendungen und Bilderkennungstechnologien zu interpretieren.
Engagierte und geschulte Teams:
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
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Intelligente Maschinen sollen in der Lage sein, die visuelle Welt kontextbezogen zu interpretieren, gerade um Dinge besser zu verstehen und zu sehen. Computer Vision ist eine solche Branche bzw. Technologiekompetenz, die darauf abzielt, Lern- und Trainingsmodelle für Maschinen zu entwickeln, um diese aufnahmefähiger für Bilder und Videos zu machen und damit die Erkennungs- und Entschlüsselungsfähigkeiten der Maschinen zu verbessern.
Computer Vision berücksichtigt als eigenständige Technologie mehrere Aspekte der visuellen Autonomie. Der Ansatz ähnelt der Nachahmung des menschlichen Gehirns und seiner Wahrnehmung visueller Entitäten. Der Modus Operandi umfasst Trainingsmodelle für eine verbesserte Bildklassifizierung, Objektidentifikation, -verifizierung und -erkennung, Landmarkenerkennung, Objekterkennung und schließlich Objektsegmentierung.
Einige der herausragenden Beispiele für Computer Vision sind Einbruchserkennungssysteme, Bildschirmlesegeräte, Fehlererkennungs-Setups, Metrologie-Identifikatoren und selbstfahrende Autos, die mit Multi-Kamera-Setups, LiDAR-Einheiten und anderen Ressourcen ausgestattet sind.
Die Bildannotation ist eine Form eines überwachten Lernwerkzeugs in Computer Vision, das darauf abzielt, KI-Modelle zu trainieren, um Bilder besser zu erkennen, zu identifizieren und zu verstehen. Auch als Data Labeling bezeichnet, trainiert die Bildannotation in großen Volumina Modelle umfassend, was ihre Fähigkeit, Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen, in Zukunft fördert.
Die Bildannotation in Computer Vision zielt darauf ab, unterschiedliche Bilder mithilfe relevanter Tools zu klassifizieren, um den bildzentrierten Datensätzen präzise umsetzbare Metadaten hinzuzufügen. Einfacher ausgedrückt markiert die Bildannotation eine große Menge von Bildern über Text oder andere Markierungen zum besseren Verständnis der Maschinen und trainiert sie so besser in Richtung Klassifizierung und Erkennung.