स्वायत्त वाहनों के लिए अत्यधिक सटीक एआई प्रशिक्षण डेटा जो त्रुटि मुक्त, मानव-लेबल और लागत प्रभावी हैं
आम तौर पर कारें और ऑटोमोबाइल हमारे दैनिक जीवन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं और अधिकांश लोग इस तथ्य से इनकार नहीं करेंगे कि चालक रहित कारें ही वह भविष्य हैं जो हमारे आवागमन के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाने वाली हैं।
गोल्डमैन सैक्स के अनुसार, अगले 10 साल ऑटो उद्योग के लिए महत्वपूर्ण हैं क्योंकि यह एक बड़े परिवर्तन से गुजरेगा: कारें स्वयं, उन्हें बनाने वाली कंपनियां और ग्राहक - सभी पहले की तुलना में काफी अलग दिखेंगे।
उद्योग:
- $4.5 2019 में अरबों डॉलर के निवेश से एवी में ऑटोमोबाइल उद्योग में क्रांति लाने, सुरक्षा में सुधार, भीड़भाड़, ऊर्जा खपत और प्रदूषण को कम करने की क्षमता है।
उद्योग:
आईएचएस मार्किट की हालिया रिपोर्ट के अनुसार, यह अनुमान लगाया गया है कि लगभग 33 लाख 2040 तक वर्चुअल वाहन सड़कों पर उतरेंगे और योगदान देंगे। 26% तक नई कारों की बिक्री का।
एलाइड मार्केट रिसर्च की एक हालिया रिपोर्ट के अनुसार, वैश्विक स्वायत्त वाहन बाजार 556.67 तक 2026 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है, जो 39.47 से 2019 तक 2026% की सीएजीआर दर्ज करेगा।
कनेक्टेड वाहनों की अगली लहर को चलाने के लिए उभरती प्रौद्योगिकियों को सशक्त बनाना। शेप एक अग्रणी एआई डेटा प्लेटफ़ॉर्म है, जो उच्च गुणवत्ता वाला डेटा संग्रह और एनोटेशन प्रदान करता है जो ऑटोमोटिव उद्योग में एमएल और एआई अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करता है।
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 की आवश्यकताओं के अनुसार प्रासंगिक छवि डेटासेट एकत्र कर सकते हैं।
स्वायत्त वाहनों एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए वाहनों की आवाजाही, यातायात सिग्नल, पैदल यात्री 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।
हमारे पास सबसे उन्नत छवि/वीडियो एनोटेशन टूल में से एक है
बाज़ार जो छवि लेबलिंग को सटीक और सुपर-कार्यात्मक बनाता है
स्वायत्त ड्राइविंग जैसे जटिल उपयोग के मामले जहां गुणवत्ता अत्यंत महत्वपूर्ण है। उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा बनाने के लिए छवियों और वीडियो को फ्रेम दर फ्रेम वस्तुओं जैसे पैदल चलने वालों, वाहनों, सड़कों, लैंप पोस्ट, यातायात संकेत आदि में वर्गीकृत किया जाता है।
आपके ऑटोमोटिव प्रोजेक्ट दायरे का सावधानीपूर्वक अध्ययन करने के बाद हम विविध लेबलिंग तकनीकों में आपकी सहायता करते हैं। हमारे पास ऐसे जटिल एनोटेशन के लिए प्रशिक्षित एक समर्पित कार्यबल, क्यूए टीमें हैं जो 95%+ टैगिंग सटीकता स्तर सुनिश्चित करती हैं, और गुणवत्ता जांच को स्वचालित करने के लिए उपकरण हैं। आपके मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के आधार पर, हम इन छवि एनोटेशन तकनीकों में से एक या संयोजन पर काम करेंगे:
हम उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरों द्वारा कैप्चर की गई 360-डिग्री दृश्यता वाली छवियों या वीडियो को लेबल कर सकते हैं, ताकि उच्च गुणवत्ता वाले, जमीनी सच्चाई वाले डेटासेट तैयार किए जा सकें जो स्वायत्त वाहनों के एल्गोरिदम को शक्ति प्रदान करते हैं।
हमारे विशेषज्ञ डेटासेट बनाने के लिए किसी दी गई छवि/वीडियो में ऑब्जेक्ट को मैप करने के लिए बॉक्स एनोटेशन तकनीक का उपयोग करते हैं, जिससे एमएल मॉडल ऑब्जेक्ट को पहचानने और स्थानीयकृत करने में सक्षम होते हैं।
इस तकनीक में, एनोटेटर्स ऑब्जेक्ट (जैसे सड़क का किनारा, टूटी हुई लेन, लेन का अंत) पर एनोटेट किए जाने वाले सटीक किनारों को प्लॉट करते हैं, चाहे उनका आकार कुछ भी हो।
इस तकनीक में, छवि/वीडियो में प्रत्येक पिक्सेल को जानकारी के साथ एनोटेट किया जाता है और अलग-अलग खंडों में विभाजित किया जाता है, जिसे पहचानने के लिए आपको अपने सीवी एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है।
डिजिटल छवियों और वीडियो में एक निश्चित वर्ग की सिमेंटिक वस्तुओं के उदाहरणों का स्वत: पता लगाएं, उपयोग के मामलों में चेहरे का पता लगाना और पैदल यात्री का पता लगाना शामिल हो सकता है।
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
विभिन्न कोणों से वाहन लाइसेंस प्लेटों की छवियाँ
कई ब्रांडों से अलग-अलग कार इंटीरियर की व्याख्या वाली छवियां (मेटाडेटा के साथ)।
शहरी क्षेत्रों में या अक्सर यातायात वाले राजमार्गों पर सड़क-स्तर के बाहरी वातावरण की छवियां
पलक का पता लगाने और टकटकी के अनुमान के लिए सटीकता और प्रासंगिक मेटाडेटा के साथ चेहरे के स्थलों जैसे आंखें, सिर, मुंह आदि को एनोटेट करके अत्यधिक सटीक ड्राइवर निगरानी प्रणाली का निर्माण करें।
पैदल यात्रियों की ट्रैकिंग के लिए उच्च-गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटा बनाने के लिए, 2डी बाउंडिंग बॉक्स के साथ विभिन्न छवियों में पैदल यात्रियों को एनोटेट करें
एआई-आधारित स्वायत्त वाहन प्रणालियों के लिए उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा के निर्माण के लिए छवियों/वीडियो का फ्रेम दर फ्रेम सिमेंटिक विभाजन जिसमें पैदल यात्री, वाहन - (कार, साइकिल, बस), सड़कें, लैंप पोस्ट जैसी वस्तुएं शामिल हैं।
स्वायत्त वाहन के लिए सीवी मॉडल विकसित करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा बनाने के लिए वस्तु का पता लगाने की सुविधा के लिए कारों, पैदल यात्रियों, लैंप पोस्ट आदि सहित शहरी और सड़क के वातावरण की छवियों/वीडियो फ़्रेमों को एनोटेट करें।
उनींदापन, आंखों की टकटकी, व्याकुलता, भावना आदि जैसे चेहरे के लक्षणों से ड्राइवर की महत्वपूर्ण जानकारी इकट्ठा करके ड्राइवरों के सो जाने के कारण होने वाली सड़क दुर्घटनाओं को कम करें। इन-केबिन छवियों को सटीक रूप से एनोटेट किया गया है और एमएल मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाता है।
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।
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
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 से अधिक देशों में वैश्विक परियोजनाएँ
एंटरप्राइज़-ग्रेड एसएलए
अपनी श्रेणी में सर्वश्रेष्ठ वास्तविक जीवन ड्राइविंग डेटा सेट
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
