स्वायत्त वाहन
उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा के साथ स्वायत्त वाहनों को सशक्त बनाना
स्वायत्त वाहनों के लिए अत्यधिक सटीक एआई प्रशिक्षण डेटा जो त्रुटि मुक्त, मानव-लेबल और लागत प्रभावी हैं
फीचर्ड ग्राहक
विश्व-अग्रणी एआई उत्पादों के निर्माण के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए ऑटोमोटिव डेटासेट की मांग बढ़ रही है, और एआई भारी मात्रा में डेटा को संसाधित करके एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है जो हमारे नियंत्रण से बहुत दूर है।
कार और ऑटोमोबाइल सामान्य रूप से हमारे दैनिक जीवन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं और अधिकांश लोग इस तथ्य से इनकार नहीं करेंगे कि चालक रहित कारें भविष्य हैं जो क्रांति के लिए तैयार हैं कि हम कैसे यात्रा करते हैं।
गोल्डमैन सैक्स के अनुसार, अगले 10 साल ऑटो उद्योग के लिए महत्वपूर्ण हैं क्योंकि यह एक बड़े परिवर्तन से गुजरेगा: कारें खुद, कंपनियां जो उन्हें बनाती हैं, और ग्राहक - सभी पहले की तुलना में काफी अलग दिखेंगे।
उद्योग:
- $ 4.5 2019 में अरब डॉलर का निवेश ऑटोमोबाइल उद्योग में क्रांति लाने, सुरक्षा में सुधार, भीड़भाड़ को कम करने, ऊर्जा की खपत और प्रदूषण को कम करने की क्षमता रखता है।
उद्योग:
आईएचएस मार्किट की हालिया रिपोर्ट के अनुसार, यह अनुमान लगाया गया है कि 33 तक लगभग 2040 मिलियन एवी सड़क पर आ जाएंगे और नई कारों की बिक्री में 26 प्रतिशत का योगदान करेंगे।
एलाइड मार्केट रिसर्च की एक हालिया रिपोर्ट के अनुसार, वैश्विक स्वायत्त वाहन बाजार 556.67 से 2026 तक 39.47% की सीएजीआर दर्ज करते हुए 2019 तक $ 2026 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है।
ऑटोमोटिव विशेषज्ञता की एक स्वस्थ राशि
कनेक्टेड वाहनों की अगली लहर की सवारी करने के लिए उभरती प्रौद्योगिकियों को सशक्त बनाना। शैप एक प्रमुख एआई डेटा प्लेटफॉर्म है, जो उच्च गुणवत्ता वाले डेटा संग्रह और एनोटेशन प्रदान करता है जो ऑटोमोटिव उद्योग में एमएल और एआई अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करता है।
डेटा संग्रह सेवाएं
ऑटोमोटिव के लिए छवि डेटा संग्रह
हम विभिन्न परिदृश्यों और स्थितियों में स्वायत्त वाहनों को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में छवि डेटासेट (व्यक्ति, वाहन, यातायात संकेत, सड़क लेन) प्रदान करते हैं। हमारे विशेषज्ञ आपकी परियोजना आवश्यकताओं के अनुसार प्रासंगिक छवि डेटासेट एकत्र कर सकते हैं।
ऑटोमोटिव के लिए वीडियो डेटा संग्रह
स्वायत्त वाहनों के एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए वाहनों की आवाजाही, ट्रैफिक सिग्नल, पैदल चलने वालों आदि जैसे कार्रवाई योग्य प्रशिक्षण वीडियो डेटासेट एकत्र करें। प्रत्येक डेटासेट विशेष रूप से आपके विशिष्ट उपयोग के मामले को पूरा करने के लिए तैयार किया गया है।
डेटा एनोटेशन सेवाएं
हमारे पास सबसे उन्नत छवि/वीडियो एनोटेशन टूल में से एक है
बाजार जो छवि लेबलिंग को सटीक और सुपर-कार्यात्मक बनाता है
स्वायत्त ड्राइविंग जैसे जटिल उपयोग के मामले जहां गुणवत्ता का अत्यधिक महत्व है। छवियों और वीडियो को उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा के निर्माण के लिए फ्रेम दर फ्रेम वस्तुओं जैसे पैदल चलने वालों, वाहनों, सड़कों, लैंप पोस्ट, यातायात संकेतों आदि में वर्गीकृत किया जाता है।
सेल्फ ड्राइविंग कारों के लिए डेटा एनोटेशन तकनीक
आपके ऑटोमोटिव प्रोजेक्ट स्कोप का सावधानीपूर्वक अध्ययन करने के बाद हम विविध लेबलिंग तकनीकों में आपकी सहायता करते हैं। हमारे पास इस तरह के जटिल एनोटेशन के लिए प्रशिक्षित एक समर्पित कार्यबल है, क्यूए टीमें जो 95%+ टैगिंग सटीकता स्तर और गुणवत्ता जांच को स्वचालित करने के लिए उपकरण सुनिश्चित करती हैं। आपके मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के आधार पर, हम इन इमेज एनोटेशन तकनीकों में से एक या संयोजन पर काम करेंगे:
LIDAR
हम उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरों द्वारा कैप्चर की गई 360-डिग्री दृश्यता के साथ छवियों या वीडियो को लेबल कर सकते हैं, ताकि उच्च-गुणवत्ता, जमीनी सच्चाई वाले डेटासेट का निर्माण किया जा सके जो स्वायत्त वाहनों के एल्गोरिदम को शक्ति प्रदान करते हैं।
बाउंडिंग बॉक्स
हमारे विशेषज्ञ डेटासेट बनाने के लिए किसी दिए गए चित्र/वीडियो में वस्तुओं को मैप करने के लिए बॉक्स एनोटेशन तकनीक का उपयोग करते हैं जिससे एमएल मॉडल को वस्तुओं की पहचान और स्थानीयकरण करने में सक्षम बनाता है।
बहुभुज एनोटेशन
इस तकनीक में, एनोटेटर्स ऑब्जेक्ट (जैसे एज ऑफ रोड, ब्रोकन लेन, एंड ऑफ लेन) पर सटीक किनारों को एनोटेट करने के लिए प्लॉट करते हैं, चाहे उनका आकार कुछ भी हो
सिमेंटिक सेगमेंटेशन
इस तकनीक में, एक छवि/वीडियो में प्रत्येक पिक्सेल को जानकारी के साथ एनोटेट किया जाता है और विभिन्न खंडों में विभाजित किया जाता है, जिसे पहचानने के लिए आपको अपने cv एल्गोरिथम की आवश्यकता होती है।
वस्तु ट्रैकिंग
डिजिटल छवियों और वीडियो में एक निश्चित वर्ग की सिमेंटिक वस्तुओं के ऑटो-डिटेक्ट इंस्टेंस, उपयोग के मामलों में फेस डिटेक्शन और पैदल यात्री का पता लगाना शामिल हो सकता है।
बक्सों का इस्तेमाल करें
ड्राइवर की निगरानी प्रणाली
आंखों, सिर, मुंह आदि जैसे चेहरे के लैंडमार्क को सटीक और प्रासंगिक मेटाडेटा के साथ ब्लिंक डिटेक्शन और टकटकी के आकलन के लिए अत्यधिक सटीक ड्राइवर मॉनिटरिंग सिस्टम बनाएं।
पैदल यात्री ट्रैकिंग सिस्टम
पैदल चलने वालों पर नज़र रखने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा का निर्माण करने के लिए, पैदल चलने वालों को 2डी बाउंडिंग बॉक्स के साथ विभिन्न छवियों में एनोटेट करें
स्वचालित चालक सहायता प्रणाली
एआई-आधारित स्वायत्त वाहन प्रणालियों के लिए उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा के निर्माण के लिए पैदल चलने वालों, वाहनों - (कार, साइकिल, बस), सड़कों, लैंप पोस्ट जैसी वस्तुओं को शामिल करते हुए छवियों / वीडियो फ्रेम का सिमेंटिक सेगमेंटेशन।
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
स्वायत्त वाहन के लिए सीवी मॉडल विकसित करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा के निर्माण के लिए ऑब्जेक्ट डिटेक्शन की सुविधा के लिए कारों, पैदल चलने वालों, लैंप पोस्ट इत्यादि सहित शहरी और सड़क के वातावरण के छवियों/वीडियो फ़्रेमों की व्याख्या करें।
चालक तंद्रा / थकान का पता लगाना
चेहरे के लैंडमार्क जैसे तंद्रा, आंखों की टकटकी, व्याकुलता, भावना, आदि से महत्वपूर्ण ड्राइवर जानकारी एकत्र करके ड्राइवरों के सो जाने के कारण होने वाली सड़क दुर्घटनाओं को कम करें। इन-केबिन छवियों को सटीक रूप से एनोटेट किया जाता है और एमएल मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाता है।
इन-केबिन वॉयस असिस्टेंट
ड्राइवरों को फोन कॉल करने, संगीत को नियंत्रित करने, ऑर्डर देने, बुक सर्विस, शेड्यूल अपॉइंटमेंट और बहुत कुछ करने में सक्षम करके कार या कार के वॉयस असिस्टेंट में वॉयस रिकग्निशन बढ़ाएं। हम आपकी कार वॉयस असिस्टेंट को प्रशिक्षित करने के लिए 50+ भाषाओं में स्थानीय भाषा के डेटासेट प्रदान करते हैं।
शैप क्यों?
पूर्ण नियंत्रण, विश्वसनीयता और उत्पादकता के लिए प्रबंधित कार्यबल
एक शक्तिशाली मंच जो विभिन्न प्रकार के एनोटेशन का समर्थन करता है
बेहतर गुणवत्ता के लिए न्यूनतम 95% सटीकता सुनिश्चित की गई
60+ देशों में वैश्विक परियोजनाएं
एंटरप्राइज़-ग्रेड SLAs
बेस्ट-इन-क्लास रीयल-लाइफ ड्राइविंग डेटा सेट
स्वायत्त ड्राइविंग डेटासेट
कार आंतरिक छवि डेटासेट
कई ब्रांडों से अलग-अलग कार इंटीरियर की व्याख्या वाली छवियां (मेटाडेटा के साथ)।
- उदाहरण: कार आंतरिक छवि पहचान
- प्रारूप: छावियां
- एनोटेशन: विभाजन
बाहरी छवि डेटासेट
शहरी क्षेत्रों में या अक्सर यातायात वाले राजमार्गों पर सड़क-स्तर के बाहरी वातावरण की छवियां
- उदाहरण: छवि गुमनामी समाधान
- प्रारूप: छावियां
- एनोटेशन: हाँ
फोकस छवि डेटासेट में कार चालक
अलग-अलग पोज़ और विविधताओं में कार सेटअप के साथ ड्राइवर के चेहरे की छवियां, जिसमें कई जातीयताओं से अद्वितीय प्रतिभागियों को शामिल किया गया है
- उदाहरण: कार में ADAS मॉडल
- प्रारूप: छावियां
- एनोटेशन: नहीं
वाहन लाइसेंस प्लेट डेटासेट
विभिन्न कोणों से वाहन लाइसेंस प्लेट की छवियां
- उदाहरण: ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
- प्रारूप: छावियां
- एनोटेशन: नहीं
हमारी क्षमता
स्टाफ़
समर्पित और प्रशिक्षित टीमें:
- डेटा निर्माण, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
- क्रेडेंशियल प्रोजेक्ट मैनेजमेंट टीम
- अनुभवी उत्पाद विकास दल
- टैलेंट पूल सोर्सिंग और ऑनबोर्डिंग टीम
प्रक्रिया
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया गया है:
- मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
- 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - प्रमुख प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
- निरंतर सुधार और प्रतिक्रिया लूप
मंच
पेटेंट प्लेटफॉर्म लाभ प्रदान करता है:
- वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म
- त्रुटिहीन गुणवत्ता
- तेज़ टाटा
- निर्बाध डिलीवरी
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