自律車両
高品質のトレーニングデータで自動運転車に電力を供給する
自動運転車向けの非常に正確な AI トレーニング データで、エラーがなく、人間がラベルを付け、費用対効果が高い
注目のクライアント
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。
機械学習モデルをトレーニングするための自動車データセットの需要が高まっており、AI は私たちの制御をはるかに超えた大量のデータを処理することで重要な役割を果たしています。
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：
$ 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 Markitによる最近のレポートによると、33年までに約2040万台のAVが発売され、新車販売の26％に貢献すると予測されています。
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。
健全な量の自動車の専門知識
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。
データ収集サービス
自動車用画像データ収集
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。
自動車用ビデオデータ収集
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。
データ注釈サービス
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。
自動運転車のデータ注釈手法
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。
ライダール
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。
バウンディングボックス
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。
ポリゴンアノテーション
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。
セマンティックセグメンテーション
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。
オブジェクトトラッキング
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。
使用事例
ドライバーモニタリングシステム
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。
歩行者追跡システム
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
自動運転支援システム
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。
オブジェクト検出
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。
ドライバーの眠気/倦怠感の検出
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。
機内音声アシスタント
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。
なぜShaip？
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
自動運転データセット
車内画像データセット
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)
- 使用事例： 車内画像認識
- フォーマット： 画像
- 注釈： Segmentation
焦点の合った車の運転手画像データセット
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
- 使用事例： 車載ADASモデル
- フォーマット： 画像
- 注釈： いいえ
私たちの能力
のワークプ
専任の訓練を受けたチーム：
- データ作成、ラベリング、QAのための30,000人以上の協力者
- 資格のあるプロジェクト管理チーム
- 経験豊富な製品開発チーム
- タレントプールソーシング＆オンボーディングチーム
プロセス
最高のプロセス効率が保証されます：
- 堅牢な6シックスシグマステージゲートプロセス
- シックスシグマ黒帯の専任チーム–主要なプロセス所有者と品質コンプライアンス
- 継続的改善とフィードバックループ
プラットフォーム
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。
- Webベースのエンドツーエンドプラットフォーム
- 非の打ちどころのない品質
- より速いTAT
- シームレスな配信
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