प्रथम-व्यक्ति वीडियो डेटा
एआई प्रशिक्षण के लिए स्वकेंद्रित वीडियो डेटा संग्रह
Shaip के सत्यापित वैश्विक समूह के साथ उच्च-गुणवत्ता वाले प्रत्यक्षदर्शी वीडियो कैप्चर करें। हमारी प्रशिक्षित टीमें आपकी फिजिकल एआई और रोबोटिक्स प्रशिक्षण एवं मूल्यांकन आवश्यकताओं के अनुरूप, सहमति प्राप्त, सुव्यवस्थित और व्याख्या सहित विविध, वास्तविक दुनिया का प्रत्यक्षदर्शी डेटा एकत्र करती हैं।
कैप्चर किए गए क्लिप
कलेक्टरों
अहंकेंद्रित वीडियो डेटा क्या है और Shaip आपकी कैसे मदद करता है?
अहं-केंद्रित वीडियो डेटा वह फुटेज है जिसे किसी व्यक्ति के सिर या शरीर पर लगे कैमरे से रिकॉर्ड किया जाता है - यह वास्तविक कार्यों को करते समय किसी व्यक्ति के दृष्टिकोण से दुनिया को कैप्चर करता है, अक्सर इसमें 3D शरीर और हाथ की मुद्रा भी शामिल होती है। यह AI को मनुष्यों की तरह समझने, तर्क करने और कार्य करने का तरीका सिखाता है।
Shaip आपके लिए यह डेटा बड़े पैमाने पर एकत्र करता है - पूरी सहमति के साथ, आपकी सटीक परिस्थितियों के अनुसार निर्मित, और फिजिकल एआई और रोबोटिक्स मॉडल के लिए प्रशिक्षण हेतु तैयार रूप में वितरित किया जाता है।एक ही प्रबंधित सेवा में अनुकूलित डेटा संग्रह और एनोटेशन
Shaip पूरी प्रक्रिया को स्वयं संचालित करता है — हम आपकी आवश्यकताओं के अनुसार प्रत्यक्ष डेटा एकत्र करते हैं, उसे व्यवस्थित और व्याख्यायित करते हैं, और फिर उसे मॉडल-तैयार रूप में आपको सौंप देते हैं। आपको विक्रेताओं को जोड़ने या डेटा संग्रह संचालन स्थापित करने की आवश्यकता नहीं है।
कस्टम स्वकेंद्रित डेटा संग्रह
आपके द्वारा निर्धारित परिदृश्यों के अनुसार, एक सत्यापित वैश्विक टीम द्वारा प्रथम-दृष्टिकोण वीडियो को पूर्ण शरीर और हाथ की गति के साथ कैप्चर किया जाता है।
- हेड-माउंटेड / वियरेबल फर्स्ट-पर्सन कैप्चर
- गतिविधि- और कार्य-विशिष्ट कार्यक्रम
- बहु-पर्यावरण: घर, रसोई, औद्योगिक, बाहरी
- प्रतिभागियों की विविध जनसांख्यिकी, क्षेत्र और भाषाएँ
क्यूरेशन और एनोटेशन
हम फुटेज को क्यूरेट, स्ट्रक्चर और लेबल करते हैं ताकि यह प्रशिक्षण के लिए तैयार हो सके - 150,000 फ्रेम वाले कीपॉइंट प्रोग्राम पर यह साबित हो चुका है।
- पूर्ण शरीर का कंकाल और प्रमुख बिंदु एनोटेशन
- क्रिया और गतिविधि का लेबल लगाना
- वस्तु और हाथ-वस्तु की परस्पर क्रिया
- कार्य विभाजन और वर्गीकरण टैगिंग
सहमति, पहचान छिपाना और वितरण
प्रत्येक क्लिप को व्यावसायिक उपयोग की सहमति के तहत रिकॉर्ड किया जाता है और आपके प्रशिक्षण प्रारूप में वितरित किया जाता है।
- वाणिज्यिक उपयोग में भाग लेने वाले प्रतिभागियों द्वारा हस्ताक्षरित सहमति पत्र
- पहचान छिपाना और गोपनीयता नियंत्रण
- बहु-स्तरीय QA और सत्यापन
- आपके स्कीमा और पाइपलाइन में डिलीवरी
लचीले संग्रह कार्यक्रम
प्रत्येक प्रोजेक्ट आपके डेटासेट के अनुसार तैयार किया जाता है — आप अपनी आवश्यकतानुसार इनमें से किसी एक को चुन सकते हैं:
- प्रथम-व्यक्ति पहनने योग्य कैप्चर
- गतिविधि-विशिष्ट परिदृश्य
- आंतरिक, बाहरी और औद्योगिक परिवेश
- संरचित कैप्चर प्रोटोकॉल
- विविध वैश्विक जनसांख्यिकी
- संग्रह + डाउनस्ट्रीम एनोटेशन
रसोई और खाना पकाना
सूक्ष्म स्तर पर हाथ-वस्तु की परस्पर क्रिया
- फ्रिज में सामान भरना
- सब्ज़ियाँ काटना
- चूल्हे पर खाना बनाना
- कॉफी बना रहा हूँ
- बैगल तैयार करना
- रसोई की सफाई करना
- बर्तन कर रही है
घर के काम
रोजमर्रा की हेरफेर और गतिशीलता
- धोने वाले कपडे
- वलन धुलाई
- खिलौनों को छांटना और व्यवस्थित करना
- सफाई
- सतहों को पोंछना
- बिस्तर बनाना
- पौधों को पानी डालना
औजारों का उपयोग और संयोजन
निपुण, सटीक कार्य
- हाथ के औजारों का उपयोग करना
- पुर्जों को जोड़ना
- कसना और बांधना
- छँटाई घटक
- मापन और अंकन
- पैकिंग और अनपैकिंग
औद्योगिक और गोदाम
कार्यस्थल और प्रक्रिया कैप्चर
- चुनना और ढेर लगाना
- लोडिंग और अनलोडिंग
- संचालन उपकरण
- निरीक्षण एवं गुणवत्ता नियंत्रण चरण
- कार्य प्रक्रियाओं का पालन करना
- हैंडलिंग और परिवहन
वह डेटा जो दुनिया में कार्य करने के लिए सीखने वाली प्रणालियों को शक्ति प्रदान करता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मानवरूपी रोबोटिक्स
रोबोटों को मानव प्रदर्शन से चीजों को समझने और उनमें हेरफेर करने का प्रशिक्षण दें।
एआर/वीआर और स्थानिक कंप्यूटिंग
वास्तविक प्रथम-व्यक्ति संदर्भ और अंतःक्रिया में ग्राउंड हेडसेट का उपयोग करें।
स्वायत्त प्रणाली
नेविगेशन और अंतःक्रिया के लिए मानव-केंद्रित धारणा।
मल्टीमॉडल और विश्व मॉडल
आधारभूत मॉडल प्रशिक्षण के लिए दृष्टि-भाषा-क्रिया डेटा।
मानव गतिविधि की समझ
बड़े पैमाने पर क्रिया पहचान और हाथ-वस्तु अंतःक्रिया।
स्मार्ट होम और सहायक तकनीक
घर में उपयोगी एआई के लिए दैनिक कार्यों का डेटा।
औद्योगिक और कार्यबल सह-पायलट
फैक्ट्री और वेयरहाउस एआई के लिए प्रक्रिया कैप्चर।
स्वास्थ्य सेवा और शल्य चिकित्सा एआई
सख्त सहमति नियंत्रण के साथ आवागमन और प्रक्रिया संबंधी डेटा।
आपको वास्तव में क्या मिलेगा, यह देखें
प्रत्येक प्रोग्राम आपके स्कीमा और फॉर्मेट के अनुसार डिलीवर किया जाता है। यहाँ एक विशिष्ट स्वकेंद्रित डिलीवरी का उदाहरण दिया गया है — कमिट करने से पहले वास्तविक डेटा की समीक्षा करने के लिए एक सैंपल का अनुरोध करें।
| वितरण प्रारूप | .mp4 वीडियो, .json मेटाडेटा, कीपॉइंट फाइलें; अनुरोध पर Parquet / WebDataset / LeRobot उपलब्ध हैं। |
|---|---|
| रूपात्मकता | RGB वीडियो, डेप्थ, 3D बॉडी पोज, हैंड पोज, फुल-बॉडी स्केलेटन, टाइम-सिंक्रोनाइज्ड स्ट्रीम |
| कैप्चर दृष्टिकोण | शरीर की गति ट्रैकिंग के साथ हेड-माउंटेड/वियरेबल फर्स्ट-पर्सन रिग्स |
| वातावरण | घर, रसोईघर, कारखाने, गोदाम, कार्यालय, बाहरी क्षेत्र, या अनुकूलित व्यवस्थाएँ |
| एनोटेशन परतें | मुख्य बिंदु/ढांचा, क्रिया लेबल, वस्तु और हाथ-वस्तु की परस्पर क्रिया, कार्य विभाजन |
| सहमति एवं लाइसेंसिंग | स्पष्ट प्रतिभागी सहमति, वाणिज्यिक उपयोग लाइसेंस, पहचान छिपाने की सुविधा उपलब्ध है |
प्रत्येक परियोजना के लिए प्रारूप और तौर-तरीके अनुकूलित किए जा सकते हैं - हमें अपने प्रशिक्षण समूह के बारे में बताएं और हम उसे अनुकूलित कर देंगे।
स्केल और QA के लिए निर्मित एक संपूर्ण वर्कफ़्लो
खोज एवं दायरा निर्धारण
उद्देश्यों, कार्यों, मात्राओं, जनसांख्यिकी और वितरण प्रारूप को परिभाषित करें।
प्रोटोकॉल और दृश्य डिजाइन
कार्य वर्गीकरण, दृश्य सेटअप और प्रति-कार्य कैप्चर प्रोटोकॉल।
सहमति से कब्जा
हस्ताक्षरित अनुबंधों के तहत पहनने योग्य उपकरणों का उपयोग करके वैश्विक स्तर पर लोगों के रिकॉर्ड बनाए जाते हैं।
सिंक्रोनाइज़ेशन और सत्यापन
सेंसर अंशांकन, संरेखण जांच और नियंत्रित समीक्षा।
एनोटेशन और पोज़
स्केलेटन, कीपॉइंट, एक्शन और इंटरेक्शन लेबलिंग को स्कीमा में शामिल करना।
बहु-स्तरीय QA
पुनः लिए गए शॉट्स के साथ सटीकता, दृश्यता और निरंतरता की जांच।
संरचित वितरण
आपके प्रारूप में मॉडल-तैयार डेटा, निरंतर समर्थन के साथ।
अहं-केंद्रित और भौतिक एआई प्रोग्राम, बड़े पैमाने पर वितरित किए गए
10,000 घंटे के सिम-टू-रियल मोशन डेटा के साथ फिजिकल एआई को स्केल करना
शैप ने ऑफिस, घर, कैफे, फैक्ट्री और वेयरहाउस जैसी विभिन्न सेटिंग्स में प्रोडक्शन-ग्रेड इगोसेंट्रिक वीआर मोशन-कैप्चर पाइपलाइन का निर्माण किया - जिसमें सीन गवर्नेंस, कैलिब्रेशन, मॉडरेटेड कैप्चर और सेशन-लेवल क्यूएशन शामिल थे - और एक ही महीने में एम्बोडेड एआई और ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के लिए मॉडल-रेडी डेटासेट प्रदान किए।
केस स्टडी पढ़ें →150,000 फ्रेम का पूर्ण-शरीर कीपॉइंट एनोटेशन
एक 36-बिंदु वाला पूर्ण-शरीर कंकाल आरेख, विभिन्न मुद्राओं, कोणों और प्रकाश व्यवस्था में निष्पादित किया गया - सख्त अवरोध नियमों और संरचित QA के साथ - जो मुद्रा अनुमान और गति AI के लिए पाइपलाइन के एनोटेशन भाग को साबित करता है।
केस स्टडी पढ़ें →Shaip को क्यों चुनें?
आत्मकेंद्रित डेटा पार्टनर रोबोटिक्स टीमें जिन पर भरोसा करती हैं
संपूर्ण अवसंरचना: पॉइंट एनोटेशन से लेकर वास्तविक दुनिया के डेटा संग्रह, सिंथेटिक डेटा जनरेशन, आरएलएचएफ-ग्रेड सत्यापन और सुरक्षा-परिदृश्य बेंचमार्क तक - सब कुछ एक ही अनुबंध के अंतर्गत।
वैश्विक स्तर पर व्यापक संग्रह: विभिन्न भौगोलिक क्षेत्रों, वातावरणों और कार्य प्रकारों में प्रदर्शनों, मानवीय गतिविधियों और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों को कैप्चर करना - यह प्रबंधित है, न कि क्राउडसोर्सिंग।
बहु-मोडल एनोटेशन गहराई: दृष्टि, लिडार, भाषा, क्रिया और वर्कफ़्लो संदर्भ — यह संरचना इस प्रकार बनाई गई है कि भौतिक एआई वास्तव में कैसे प्रशिक्षित होता है, उसका मूल्यांकन करता है और उसे परिनियोजन तक पहुंचाता है।
प्रबंधित कार्यबल और गुणवत्ता अवसंरचना: प्रमाणित डोमेन विशेषज्ञ, संरचित QA वर्कफ़्लो, ISO, SOC 2 और HIPAA-तैयार प्रमाणपत्र — तैनाती-स्तर की सटीकता के लिए निर्मित।
आमने-सामने + वास्तविक दुनिया के वातावरण: नियंत्रित स्टूडियो कैप्चर और वास्तविक दुनिया के लाइव वातावरण — दोनों उपलब्ध और प्रबंधित। कस्टम परिदृश्य और विशिष्ट परिस्थितियों का निर्माण भी शामिल है।
अपना स्वकेंद्रित वीडियो डेटा संग्रह कार्यक्रम शुरू करें
हमें बताएं कि आप क्या बना रहे हैं। हम एक पायलट प्रोजेक्ट का दायरा तय करेंगे, नमूना डेटा साझा करेंगे और आपको दो कार्य दिवसों के भीतर एक अनुकूलित कोटेशन देंगे।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
एआई के लिए स्वकेंद्रित वीडियो डेटा संग्रह कौन प्रदान करता है?
Shaip एक संपूर्ण AI प्रशिक्षण डेटा भागीदार है जो दुनिया भर में फिजिकल AI, एम्बोडेड AI और रोबोटिक्स टीमों के लिए प्रोटोकॉल डिजाइन और सहमति से कैप्चर करने से लेकर एनोटेशन, सत्यापन और मॉडल-तैयार डिलीवरी तक कस्टम इगोसेंट्रिक (प्रथम-व्यक्ति) वीडियो डेटा संग्रह कार्यक्रम चलाता है।
मैं एक कस्टम इगोसेंट्रिक वीडियो डेटासेट कैसे बना सकता हूँ?
अपने कार्यों, लक्षित मात्राओं, वातावरणों और वितरण प्रारूप को साझा करें। Shaip कैप्चर प्रोटोकॉल डिज़ाइन करता है, एक पायलट प्रोजेक्ट चलाता है, फिर वैश्विक स्तर पर डेटा संग्रह और बहु-स्तरीय QA के साथ इसे विस्तारित करता है। अपने प्रोग्राम की रूपरेखा तैयार करने के लिए कोटेशन और सैंपल का अनुरोध करें।
स्वकेंद्रित या वीडियो डेटा संग्रह की लागत कितनी होती है?
मूल्य निर्धारण कार्य के दायरे पर निर्भर करता है — घंटों या क्लिप की संख्या, कार्य की जटिलता, वातावरणों की संख्या, प्रतिभागियों की विविधता और एनोटेशन की गहराई। शाइप एक संक्षिप्त प्रारंभिक परामर्श के बाद अनुकूलित मूल्य प्रदान करता है; बड़े, मील के पत्थर पर आधारित कार्यक्रमों का मूल्य प्रति बैच के हिसाब से निर्धारित किया जाता है।
क्या आप विशिष्ट परिदृश्यों, क्षेत्रों या भाषाओं के लिए डेटा एकत्र कर सकते हैं?
जी हां। Shaip का वैश्विक समूह विशिष्ट वातावरणों, जनसांख्यिकी, क्षेत्रों और भाषाओं में अनुकूलित कार्य वर्गीकरण का समर्थन करता है, इसलिए डेटासेट एक सामान्य सूची के बजाय आपकी वास्तविक तैनाती स्थितियों को दर्शाता है।
आप किन प्रारूपों और विधियों के माध्यम से सेवाएं प्रदान करते हैं?
RGB वीडियो, डेप्थ, 3D बॉडी और हैंड पोज, और फुल-बॉडी स्केलेटन को टाइम-सिंक्रोनाइज्ड स्ट्रीम के रूप में - .mp4, .json, कीपॉइंट फाइलों के रूप में, या अनुरोध पर Parquet / WebDataset / LeRobot के रूप में, आपके ट्रेनिंग स्टैक के अनुरूप डिलीवर किया जाता है।
आप सहमति, लाइसेंसिंग और गोपनीयता को कैसे संभालते हैं?
प्रत्येक प्रतिभागी व्यावसायिक उपयोग के लिए स्पष्ट सहमति पत्र पर हस्ताक्षर करता है, डेटा के स्रोत का पता लगाया जाता है, और पहचान छिपाने की सुविधा उपलब्ध है। Shaip, HIPAA, GDPR, CCPA, SOC 2 और ISO 27001 मानकों के अनुरूप उद्यम सुरक्षा और अनुपालन नीति का पालन करता है।
क्या Shaip डेटा एकत्र करने और उस पर टिप्पणी करने दोनों का काम कर सकता है?
जी हां। Shaip एक ही जवाबदेह टीम द्वारा संपूर्ण पाइपलाइन - डेटा संग्रह, एनोटेशन (जिसमें पूर्ण-शरीर कंकाल और प्रमुख बिंदु लेबलिंग शामिल है), डी-आइडेंटिफिकेशन और सत्यापन - प्रदान करता है, जिससे आपको विभिन्न विक्रेताओं को एक साथ जोड़े बिना प्रशिक्षण के लिए तैयार डेटा प्राप्त होता है।
