Dapatkan sokongan premium dari pakar bertaraf dunia untuk melaksanakan penglihatan komputer dengan cara yang betul, dengan mengekstrak data masa nyata dari video & gambar untuk mempercepat perjalanan ML anda
Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.
Penglihatan komputer adalah bidang teknologi Kecerdasan Buatan yang melatih mesin untuk melihat, memahami, dan menafsirkan dunia visual, seperti yang dilakukan manusia. Ini membantu dalam mengembangkan model pembelajaran mesin untuk memahami, mengenal pasti, dan mengklasifikasikan objek dalam gambar atau video dengan tepat - pada skala & kelajuan yang jauh lebih besar.
Perkembangan terkini dalam teknologi Penglihatan Komputer telah mengatasi beberapa batasan yang dihadapi manusia dalam mengesan dan melabel objek dengan tepat daripada sejumlah besar data yang dijana hari ini daripada sistem yang berbeza. Komputer menyelesaikan 3 tugasan ini dengan berkesan:
Melatih model ML untuk mentafsir & memahami dunia visual memerlukan banyak data gambar dan video yang dilabel dengan tepat.
Dari kotak pengikat, segmentasi semantik, poligon, polilin hingga anotasi keypoint kami dapat membantu anda dengan teknik anotasi gambar / video apa pun.
Kami juga menawarkan sumber yang mahir yang menjadi lanjutan pasukan anda untuk menyokong anda dengan tugas anotasi data anda, melalui alat yang anda sukai sambil mengekalkan konsistensi dan kualiti yang diinginkan. Tenaga kerja mahir dan berpengalaman kami menerapkan amalan terbaik yang dipelajari dengan melabel berjuta-juta gambar & video untuk memberikan pelabelan data bertaraf dunia untuk penyelesaian penglihatan komputer.
Dari pengumpulan gambar / video hingga pengenalan objek penjelasan dan penjejakan hingga segmentasi semantik dan anotasi awan titik 3-D, kami membawa pemahaman yang lebih besar mengenai dunia visual dengan gambar dan video yang terperinci, berlabel tepat untuk meningkatkan prestasi model penglihatan komputer anda.
450k imej wajah pemandu dengan persediaan kereta dalam pose dan variasi yang berbeza meliputi 20,000 peserta unik daripada 10+ etnik
80k+ imej tanda tempat dari lebih 40 negara, dikumpulkan berdasarkan keperluan tersuai.
84.5k video dron kawasan seperti kampus Kolej/Sekolah, tapak Kilang, Taman Permainan, Jalan, Pasar Sayuran dengan butiran GPS.
55k imej dalam 50+ variasi (jenis makanan wrt, pencahayaan, dalaman vs luaran, latar belakang, jarak kamera dsb.) dengan imej beranotasi
Latih model ML untuk mengesan tahi lalat barah pada gambar kulit atau mencari simptom dalam imbasan MRI atau x-ray pesakit.
Latih model ML untuk mengenal pasti gambar orang berdasarkan ciri wajah & membandingkannya dengan pangkalan data profil wajah untuk mengesan & menandai orang.
Anotasi gambar satelit & fotografi UAV untuk menyediakan set data untuk pemprosesan geoproses, dan memberi anotasi awan titik 3D untuk Geo.AI.
Dengan alat dengar AR, letakkan objek maya di dunia nyata. Ia dapat mengesan permukaan satah seperti dinding, meja, dan lantai - bahagian yang sangat penting dalam menentukan kedalaman & dimensi dan meletakkan objek maya di dunia fizikal.
Pelbagai kamera merakam video dari sudut yang berbeza untuk mengenal pasti batas isyarat lalu lintas, jalan raya, kereta, objek, dan pejalan kaki di dekatnya untuk melatih kereta yang memandu sendiri untuk memandu kenderaan secara automatik dan mengelakkan diri dari memukul halangan semasa memandu penumpang dengan selamat.
Dengan visi komputer secara runcit, aplikasi dapat menawarkan cadangan yang diperibadikan berdasarkan corak pembelian pelanggan & mempercepat operasi perniagaan seperti pengurusan rak, pembayaran dll.
Sebagai pakar dalam melatih dan mengurus pasukan, kami memastikan projek diserahkan dalam anggaran yang ditentukan.
Pasukan ini menganalisis data dari pelbagai sumber & mampu menghasilkan data latihan AI dengan cekap dan banyak di semua industri.
Rangkaian data gambar yang luas menyediakan AI dengan banyak maklumat yang diperlukan untuk melatih lebih cepat.
Kumpulan pakar kami yang mahir dalam penjelasan dan pelabelan gambar / video dapat memperoleh set data yang tepat dan berkesan.
Pasukan kami membantu anda menyediakan data gambar / video untuk melatih mesin AI, menjimatkan masa & sumber yang berharga.
Pasukan kolaborator kami dapat menampung jumlah tambahan sambil mengekalkan kualiti output data.
Hari ini, kita berada di awal mekanisme generasi akan datang, di mana wajah kita adalah kod laluan kita. Melalui pengecaman ciri wajah yang unik, mesin boleh mengesan jika orang yang cuba mengakses peranti dibenarkan, memadankan rakaman CCTV dengan imej sebenar untuk menjejak penjenayah & pesalah, mengurangkan jenayah di kedai runcit dan banyak lagi.
Manusia mempunyai keupayaan semula jadi untuk membezakan dan mengenal pasti objek, manusia, haiwan, dan tempat dengan tepat daripada gambar. Walau bagaimanapun, komputer tidak datang dengan keupayaan untuk mengklasifikasikan imej. Namun, mereka boleh dilatih untuk mentafsir maklumat visual menggunakan aplikasi penglihatan komputer dan teknologi pengecaman imej.
Pasukan yang berdedikasi dan terlatih:
Kecekapan proses tertinggi dijamin dengan:
Platform yang dipatenkan menawarkan faedah:
Mempunyai projek penglihatan komputer dalam fikiran? Jom sambung
Mesin pintar harus mampu mentafsirkan dunia visual secara kontekstual, tepat untuk memahami dan melihat sesuatu dengan lebih baik. Computer Vision adalah salah satu cabang atau lebih tepatnya kepakaran teknologi yang bertujuan mengembangkan model pembelajaran dan latihan untuk mesin untuk menjadikannya lebih mudah menerima gambar dan video, sehingga meningkatkan kemampuan mengenal pasti dan menguraikan mesin.
Penglihatan komputer, sebagai teknologi mandiri, mengambil kira beberapa aspek autonomi visual. Pendekatannya serupa dengan meniru otak manusia dan persepsi terhadap entiti visual. Modus operandi melibatkan model latihan untuk klasifikasi gambar yang lebih baik, pengenalan objek, pengesahan, dan pengesanan, pengesanan mercu tanda, pengenalan objek dan akhirnya segmentasi objek.
Beberapa contoh penglihatan komputer yang menonjol termasuk sistem Pengesanan Penceroboh, Pembaca Skrin, persediaan Deteksi Kecacatan, pengenal Metrologi, dan kereta memandu sendiri yang dipasang dengan persediaan berbilang kamera, unit LiDAR, dan sumber lain.
Anotasi gambar adalah salah satu bentuk alat pembelajaran yang diawasi dalam Computer Vision, yang bertujuan melatih model AI untuk mengenali, mengenal pasti, dan memahami visual dengan lebih baik. Juga disebut sebagai pelabelan data, anotasi gambar dalam jumlah besar melatih model secara meluas, yang meningkatkan kemampuan mereka untuk membuat kesimpulan dan membuat keputusan, di masa depan.
Anotasi gambar dalam Computer Vision bertujuan untuk mengklasifikasikan gambar yang berbeza melalui alat yang relevan untuk menambahkan metadata yang dapat ditindaklanjuti ke set data yang berpusat pada gambar. Dalam istilah yang lebih mudah, anotasi gambar menandakan sejumlah besar gambar melalui teks atau penanda lain untuk pemahaman yang lebih baik di bahagian mesin, sehingga melatihnya lebih baik ke arah klasifikasi dan pengesanan.
