機械学習モジュールのパフォーマンスと精度を最適化し、地理空間の洞察を必要とする市場セグメントを混乱させます
地理空間AI企業のユニークなユースケースの数は日ごとに増えており、最も正確な出力を得るには、気密トレーニングデータが必要です。 ライドシェアリング– Uber、ロジスティクス、農業、インフラなど、ロケーションとGISを使用するセクターの数はいくつかの顕著な例です。 市場統計は、順位をよりよく理解するのに役立ちます。
産業：
少なくとも 80% 私たちの周りの情報の大部分は地理参照できるため、すべてのデータの大部分は地理的な性質を持っています。 この措置により、 80% 毎日生成される2.5エクサバイトのビッグデータのうち、地理的なものです。
ユーザーがソリューションに取り組むとき、ユーザーはタスクの達成に役立つ正確な詳細を取得することを期待します。 高速道路を利用するルートを計画したり、近くの場所を探したり、物件を探したり、場所の気象条件を評価したりすることなどが考えられます。 彼らが何をするにしても、彼らは非常に鋭い結果を必要とします。それは地理空間プロジェクトのための高品質のトレーニングデータを使用した一貫したトレーニングからのみ生じることができます。
そこで私たちは専門知識とデータネットワークを利用します。
衛星画像は、AIプロジェクトの品質と正確な地理空間データを調達する上で重要な役割を果たします。 私たちの非の打ちどころのないネットワークと気密な手口は、AIモデルを正確にトレーニングするためのトレーニング目的で、最も正確で、関連性があり、更新されたトレーニングデータを確実に取得します。
地理空間データは、いくつかの規則的、不規則、および異常な画像と形状で構成されています。 データセット内の各要素に注釈を付けるには、詳細と質の高い作業時間に細心の注意を払う必要があります。 当社の中小企業とデータスペシャリストは、データのすべてのピクセルまたはバイトに正しく注釈が付けられていることを確認するためにさらに努力します。
アノテーターは、画像/ビデオの形状やサイズに関係なく、オブジェクトの両端またはエッジに点をプロットします。 ロジスティクスでは、Geo.AIがギャップを埋め、配達を合理化する正確な位置情報を収集します。
フレーム（画像またはビデオ）内の静的または移動オブジェクトのインスタンスを検出して、オブジェクトを検出および追跡します。 Geo AIを介したライドシェアリング会社は、特定の地域での車の密度とその可用性を計算できます。
ポイントは、専門のアノテーターによって画像内の特定の部分に配置され、オブジェクトの位置を特定、区別、または識別し、画像全体を表示するのに役立ちます
画像は、さまざまなコンポーネントに正確にクラブ化/セグメント化され、特定のフレーム内のオブジェクトを検出するためにラベルが付けられます。
調査中の地域内の情報を抽出します。 抽出できるインテリジェンスは、ジオロケーション、季節的および時間的変動などです。
土地、道路、車両、住宅などのカスタム分類に基づいて、画像内のオブジェクトを分類します。
専任の訓練を受けたチーム：
最高のプロセス効率が保証されます：
特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。
完全な制御、信頼性、生産性のための管理された労働力
さまざまな種類の注釈をサポートする強力なプラットフォーム
最高品質を保証する最低95％の精度
60か国以上にわたるグローバルプロジェクト
エンタープライズグレードのSLA
クラス最高の実際の運転データセット
チームが世界をリードするAI製品を構築できるようにします。
