自動車と自動車は一般的に私たちの日常生活において重要な役割を果たしており、ほとんどの人は自動運転車が私たちの通勤方法に革命を起こす未来であるという事実を否定しません。
ゴールドマンサックスによると、自動車業界は大きな変革を遂げるため、今後10年間は非常に重要です。自動車自体、自動車を製造する会社、そして顧客はすべて、以前とは大きく異なって見えるでしょう。
産業：
自律的AI $4.5 2019 AVへのXNUMX億ドルの投資は、自動車産業に革命をもたらし、安全性を向上させ、混雑、エネルギー消費、および汚染を削減する可能性を秘めています。
産業：
IHSマークイットの最近のレポートによると、およそ 33億円 自動運転車は2040年までに道路を走り始め、 26% 新車販売の。
Allied Market Researchの最近のレポートによると、世界の自動運転車市場は556.67年までに2026億ドルに達すると予測されており、39.47年から2019年までのCAGRは2026％です。
コネクテッドカーの次の波に乗るための新興技術の強化。 Shaipは主要なAIデータプラットフォームであり、自動車業界全体のMLおよびAIアプリケーションを強化する高品質のデータ収集と注釈を提供します。
さまざまなシナリオや状況で自動運転車を訓練するために、大量の画像データセット（人、車両、交通標識、車線）を提供しています。 当社の専門家は、プロジェクトの要件に従って、関連する画像データセットを収集できます。
自動運転車のMLモデルをトレーニングするために、車両の動き、信号機、歩行者などの実用的なトレーニングビデオデータセットを収集します。 各データセットは、特定のユースケースに合わせて特別に調整されています。
で最も高度な画像/ビデオ注釈ツールのXNUMXつがあります
画像ラベリングを正確かつ超機能的にする市場
品質が最も重要な自動運転などの複雑なユースケース。 画像と動画は、フレームごとに歩行者、車両、道路、街灯柱、交通標識などのオブジェクトに分類され、高品質のトレーニングデータが作成されます。
自動車プロジェクトの範囲を注意深く検討した後、さまざまなラベリング手法を支援します。 このような複雑な注釈のトレーニングを受けた専任の従業員、95％以上のタグ付け精度レベルを保証するQAチーム、および品質チェックを自動化するツールがあります。 機械学習プロジェクトに応じて、次の画像注釈手法のXNUMXつまたは組み合わせに取り組みます。
高解像度カメラでキャプチャされた360度の可視性で画像や動画にラベルを付けて、自動運転車のアルゴリズムを強化する高品質のグラウンドトゥルースデータセットを構築できます。
当社の専門家は、ボックス注釈技術を使用して、特定の画像/ビデオ内のオブジェクトをマッピングしてデータセットを構築し、それによってMLモデルがオブジェクトを識別およびローカライズできるようにします。
この手法では、アノテーターは、オブジェクトの形状に関係なく、注釈を付けるオブジェクトの正確なエッジ（Edge of Road、Broken Lane、End of Laneなど）にポイントをプロットします。
この手法では、画像/ビデオのすべてのピクセルに情報の注釈が付けられ、cvアルゴリズムで認識する必要があるさまざまなセグメントに分割されます。
デジタル画像やビデオ内の特定のクラスのセマンティックオブジェクトのインスタンスを自動検出します。ユースケースには、顔検出や歩行者検出が含まれる場合があります。
複数の民族からのユニークな参加者をカバーする、さまざまなポーズとバリエーションで車をセットアップしたドライバーの顔の画像
複数のブランドのさまざまな車のインテリアの注釈付き画像 (メタデータを含む)
目、頭、口などの顔のランドマークに、まばたきの検出と視線の推定のための正確さと関連するメタデータで注釈を付けることにより、高精度のドライバー監視システムを構築します。
歩行者追跡用の高品質のトレーニングデータを構築するために、2Dバウンディングボックスを使用してさまざまな画像の歩行者に注釈を付けます
歩行者、車両（車、自転車、バス）、道路、AIベースの自動運転車システムの高品質なトレーニングデータを構築するためのランプポストなどのオブジェクトを含む、フレームごとの画像/ビデオのセマンティックセグメンテーション。
自動運転車のCVモデルを開発するための高品質のトレーニングデータを構築するためのオブジェクト検出を容易にするために、車、歩行者、街灯柱などを含む都市および街路環境の画像/ビデオフレームに何時間も注釈を付けます。
眠気、視線、注意散漫、感情などの顔のランドマークから重要なドライバー情報を収集することにより、ドライバーが眠りに落ちることによって引き起こされる交通事故を減らします。 これらのキャビン内画像は正確に注釈が付けられ、MLモデルのトレーニングに使用されます。
ドライバーが電話をかけたり、音楽をコントロールしたり、注文したり、サービスを予約したり、予定を立てたりできるようにすることで、車や車の音声アシスタントの音声認識を強化します。 カー ボイス アシスタントをトレーニングするための 50 以上の言語の言語データセットを提供しています。
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。
