Dienstleistungen und Lösungen für Computer Vision

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

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Sinn machen Visuelle Welt um Computer Vision-Anwendungen zu trainieren

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 den Computer-Vision-Technologien haben einige der Einschränkungen überwunden, denen Menschen bei der genauen Erkennung und Kennzeichnung von Objekten aus den riesigen Datenmengen, die heute von unterschiedlichen Systemen erzeugt werden, gegenüberstehen. Der Computer löst effektiv diese 3 Aufgaben:

– Verstehen Sie automatisch, was die Objekte im Bild sind und wo sie sich befinden.

– Kategorisieren Sie diese Objekte und verstehen Sie die Beziehungen zwischen ihnen.

- Verstehen Sie den Kontext der Szene.

Computer Vision
  • Objektklassifizierung: Welche breite Kategorie von Objekten gibt es?
  • Objektidentifikation: Welche Arten eines bestimmten Objekts gibt es?
  • Objektverifizierung: Welches ist das Objekt auf dem Foto?
  • Objekterkennung: Wo sind die Objekte auf dem Foto?
  • Erkennung von Objektmarkierungen: Was sind die Schlüsselpunkte für das Objekt auf dem Foto?
  • Objektsegmentierung: Welche Pixel gehören zum Objekt im Bild?
  • Objekterkennung: Welche Objekte sind auf diesem Foto zu sehen und wo sind sie?
Datenerfassungsdienste

Datenerfassungsdienste

Das Training von ML-Modellen, um die visuelle Welt zu interpretieren und zu verstehen, erfordert große Mengen an genau beschrifteten Bild- und Videodaten. 

  • Quelle Bild-/Videodaten aus über 60+ Regionen ge
  • 2M+ Bilder in mehreren medizinischen Fachgebieten wie Radiologie usw.
  • 60 Lebensmittel- und Dokumentbilder mit über 50 Variationen in Bezug auf Umgebung, Beleuchtung, Innen- vs. Außenaufnahmen, Entfernung von der Kamera.

Datenanmerkungsdienste

Von Bounding Boxes, semantischer Segmentierung, Polygonen, Polylinien bis hin zu Keypoint-Annotationen können wir Ihnen bei jeder Bild-/Video-Annotationstechnik helfen.

  • Ein vollständig verwalteter End-to-End-Datenanmerkungsservice mit Software und Mitarbeitern, der die Benutzererfahrung vereinfacht.
  • Eine erfahrene Belegschaft, bestehend aus über 7000 Mitarbeitern, hilft bei der Kennzeichnung von Bildern und Videos für Lebenslauf-Anwendungsfälle, dh Objekterkennung, Bildsegmentierung, Klassifizierung usw.
Daten-Annotation-Services
Verwaltete Belegschaft

Verwaltete Belegschaft

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.

KI-Expertise für Computer Vision

Bild-/Videosammlung und Anmerkungsfunktionen 

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.

Warum Shaip?

Fachkräfte

Unser Pool von Experten, die sich mit Bild-/Video-Annotation und -Beschriftung auskennen, kann genaue und effektiv annotierte Datensätze beschaffen.

Fokus auf Wachstum

Unser Team hilft Ihnen bei der Vorbereitung von Bild-/Videodaten für das Training von KI-Engines, wodurch wertvolle Zeit und Ressourcen gespart werden.

Skalierbarkeit

Unser Team von Mitarbeitern kann zusätzliches Volumen aufnehmen und gleichzeitig die Qualität der Datenausgabe beibehalten.

Wettbewerbsfähige Preisanpassung

Als Experten für Schulungs- und Managementteams stellen wir sicher, dass Projekte innerhalb des definierten Budgets durchgeführt werden.

Branchenübergreifende Fähigkeit

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.

Bleiben Sie der Konkurrenz voraus

Die große Bandbreite an Bilddaten liefert der KI eine große Menge an Informationen, die für ein schnelleres Training benötigt werden.

Anwendungsfälle

Iot und Healthcare Ai

Gesundheitswesen AI

Trainieren Sie ML-Modelle, um Krebsmole in Hautbildern zu erkennen oder Symptome in MRT-Scans oder Röntgenaufnahmen des Patienten zu finden.

Gesichtserkennung

Gesichtserkennung

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.

Geodaten &Amp; Bildanalyse

Geoinformationsanwendungen

Annotation von Satellitenbildern und UAV-Fotografie zur Vorbereitung von Datensätzen für die Geoverarbeitung und Annotation von 3D-Punktwolken für Geo.AI.

Ar/Vr

Erweiterte Realität

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.

Autonomes Fahren

Self-Driving Cars

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.

Einzelhandel

Einzelhandel / E-Commerce

Mit Computer Vision im Einzelhandel können die Anwendungen personalisierte Empfehlungen basierend auf dem Kaufverhalten der Kunden anbieten und Geschäftsvorgänge wie Regalverwaltung, Zahlungen usw. beschleunigen.

Unsere Fähigkeit

Menschen

Menschen

Engagierte und geschulte Teams:

  • 7000+ 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

Suchen Sie eine Computer Vision Beratung? Lassen Sie uns verbinden.

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.