अपनी एमएल यात्रा को तेज करने के लिए वीडियो और छवियों से वास्तविक समय डेटा निकालकर, कंप्यूटर विज़न को सही तरीके से लागू करने के लिए विश्व स्तरीय विशेषज्ञों से प्रीमियम समर्थन प्राप्त करें।
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
कंप्यूटर विज़न आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रौद्योगिकियों का एक क्षेत्र है जो मशीनों को दृश्य दुनिया को देखने, समझने और व्याख्या करने के लिए प्रशिक्षित करता है, जिस तरह से मनुष्य करते हैं। यह किसी छवि या वीडियो में वस्तुओं को बड़े पैमाने और गति से सटीक रूप से समझने, पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने में मदद करता है।
कंप्यूटर विज़न प्रौद्योगिकियों में हाल के विकास ने कुछ सीमाओं को पार कर लिया है जिनका सामना मनुष्यों को आज अलग-अलग प्रणालियों से उत्पन्न बड़ी मात्रा में डेटा से वस्तुओं का सटीक पता लगाने और लेबल करने में करना पड़ता है। कंप्यूटर इन 3 कार्यों को प्रभावी ढंग से हल करता है:
- स्वचालित रूप से समझें कि छवि में कौन सी वस्तुएँ हैं और वे कहाँ स्थित हैं।
- इन वस्तुओं को वर्गीकृत करें और उनके बीच संबंधों को समझें।
– दृश्य के संदर्भ को समझें.
दृश्य दुनिया की व्याख्या और समझ के लिए एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में सटीक रूप से लेबल की गई छवि और वीडियो डेटा की आवश्यकता होती है।
बाउंडिंग बॉक्स, सिमेंटिक सेगमेंटेशन, पॉलीगॉन, पॉलीलाइन से लेकर कीपॉइंट एनोटेशन तक हम किसी भी इमेज/वीडियो एनोटेशन तकनीक में आपकी मदद कर सकते हैं।
हम एक कुशल संसाधन भी प्रदान करते हैं जो वांछित स्थिरता और गुणवत्ता बनाए रखते हुए आपके पसंदीदा टूल के माध्यम से आपके डेटा एनोटेशन कार्यों में आपकी सहायता करने के लिए आपकी टीम का विस्तार बन जाता है। हमारे कुशल और अनुभवी कार्यबल कंप्यूटर विज़न समाधानों के लिए विश्व स्तरीय डेटा लेबलिंग प्रदान करने के लिए लाखों छवियों और वीडियो को लेबल करके सीखी गई सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करते हैं।
छवि/वीडियो संग्रह से लेकर एनोटेशन ऑब्जेक्ट पहचान और ट्रैकिंग से लेकर सिमेंटिक सेगमेंटेशन और 3-डी पॉइंट क्लाउड एनोटेशन तक, हम आपके कंप्यूटर विज़न मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए विस्तृत, सटीक लेबल वाली छवियों और वीडियो के साथ दृश्य दुनिया की बेहतर समझ लाते हैं।
विभिन्न मुद्राओं और विविधताओं में कार सेटअप के साथ ड्राइवर के चेहरों की 450k छवियां, 20,000+ जातियों के 10 अद्वितीय प्रतिभागियों को कवर करती हैं
कस्टम आवश्यकता के आधार पर 80 से अधिक देशों के स्थलों की 40k+ छवियां एकत्र की गईं।
जीपीएस विवरण के साथ कॉलेज/स्कूल परिसर, फैक्ट्री स्थल, खेल का मैदान, सड़क, सब्जी बाजार जैसे क्षेत्रों के 84.5k ड्रोन वीडियो।
एनोटेटेड छवियों के साथ 55+ विविधताओं में 50k छवियां (खाद्य प्रकार, प्रकाश व्यवस्था, इनडोर बनाम आउटडोर, पृष्ठभूमि, कैमरा दूरी आदि)
त्वचा की छवियों में कैंसर के मस्सों का पता लगाने या एमआरआई स्कैन या रोगी के एक्स-रे में लक्षणों का पता लगाने के लिए एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करें।
चेहरे की विशेषताओं के आधार पर लोगों की छवियों की पहचान करने और लोगों का पता लगाने और उन्हें टैग करने के लिए चेहरे की प्रोफाइल के डेटाबेस के साथ उनकी तुलना करने के लिए एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करें।
जियोप्रोसेसिंग के लिए डेटासेट तैयार करने के लिए सैटेलाइट इमेज और यूएवी फोटोग्राफी का एनोटेशन, और जियो.एआई के लिए 3डी पॉइंट क्लाउड का एनोटेशन।
एआर हेडसेट के साथ, आभासी वस्तुओं को वास्तविक दुनिया में रखें। यह दीवारों, टेबलटॉप और फर्श जैसी समतल सतहों का पता लगा सकता है - जो गहराई और आयाम स्थापित करने और भौतिक दुनिया में आभासी वस्तुओं को रखने में एक बहुत ही महत्वपूर्ण हिस्सा है।
कई कैमरे अलग-अलग कोणों से वीडियो कैप्चर करते हैं, ताकि आसपास के ट्रैफिक सिग्नल, सड़कों, कारों, वस्तुओं और पैदल चलने वालों की सीमाओं की पहचान की जा सके, ताकि सेल्फ-ड्राइविंग कारों को वाहन को ऑटो चलाने के लिए प्रशिक्षित किया जा सके और यात्री को सुरक्षित रूप से चलाते समय बाधाओं से टकराने से बचाया जा सके।
खुदरा क्षेत्र में कंप्यूटर विज़न के साथ, एप्लिकेशन ग्राहकों के खरीदारी पैटर्न के आधार पर वैयक्तिकृत अनुशंसाएं प्रदान कर सकते हैं और शेल्फ प्रबंधन, भुगतान आदि जैसे व्यावसायिक संचालन में तेजी ला सकते हैं।
प्रशिक्षण और प्रबंधन टीमों के विशेषज्ञ के रूप में, हम सुनिश्चित करते हैं कि परियोजनाएँ निर्धारित बजट के भीतर वितरित की जाएँ।
टीम कई स्रोतों से डेटा का विश्लेषण करती है और कुशलतापूर्वक और सभी उद्योगों में मात्रा में एआई-प्रशिक्षण डेटा का उत्पादन करने में सक्षम है।
छवि डेटा का विस्तृत दायरा एआई को तेजी से प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक प्रचुर मात्रा में जानकारी प्रदान करता है।
छवि/वीडियो एनोटेशन और लेबलिंग में कुशल हमारे विशेषज्ञों का समूह सटीक और प्रभावी ढंग से एनोटेटेड डेटासेट प्राप्त कर सकता है।
हमारी टीम आपको एआई इंजनों के प्रशिक्षण के लिए छवि/वीडियो डेटा तैयार करने में मदद करती है, जिससे बहुमूल्य समय और संसाधनों की बचत होती है।
हमारे सहयोगियों की टीम डेटा आउटपुट की गुणवत्ता बनाए रखते हुए अतिरिक्त मात्रा को समायोजित कर सकती है।
आज, हम अगली पीढ़ी के तंत्र की शुरुआत में हैं, जहां हमारे चेहरे हमारे पास कोड हैं। अद्वितीय चेहरे की विशेषताओं की पहचान के माध्यम से, मशीनें यह पता लगा सकती हैं कि डिवाइस तक पहुंचने का प्रयास करने वाला व्यक्ति अधिकृत है या नहीं, गुंडागर्दी और बकाएदारों को ट्रैक करने के लिए वास्तविक छवियों के साथ सीसीटीवी फुटेज का मिलान करें, खुदरा दुकानों में अपराध को कम करें, और बहुत कुछ।
मनुष्यों में तस्वीरों से वस्तुओं, लोगों, जानवरों और स्थानों को अलग करने और सटीक रूप से पहचानने की जन्मजात क्षमता होती है। हालाँकि, कंप्यूटर छवियों को वर्गीकृत करने की क्षमता के साथ नहीं आते हैं। फिर भी, उन्हें कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों और छवि पहचान प्रौद्योगिकी का उपयोग करके दृश्य जानकारी की व्याख्या करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
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उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
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क्या आपके मन में कोई कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट है? आइए जुड़ें
चीजों को बेहतर ढंग से समझने और देखने के लिए बुद्धिमान मशीनों को दृश्य दुनिया की प्रासंगिक व्याख्या करने में सक्षम होना चाहिए। कंप्यूटर विज़न एक ऐसी शाखा या तकनीकी विशेषज्ञता है जिसका उद्देश्य मशीनों के लिए सीखने और प्रशिक्षण मॉडल विकसित करना है ताकि उन्हें छवियों और वीडियो के प्रति अधिक ग्रहणशील बनाया जा सके, जिससे मशीनों की पहचान और समझने की क्षमताओं में सुधार हो सके।
कंप्यूटर विज़न, एक स्टैंडअलोन तकनीक के रूप में, दृश्य स्वायत्तता के कई पहलुओं को ध्यान में रखता है। यह दृष्टिकोण मानव मस्तिष्क और दृश्य संस्थाओं की उसकी धारणा की नकल करने के समान है। कार्यप्रणाली में बेहतर छवि वर्गीकरण, वस्तु पहचान, सत्यापन और पहचान, ऐतिहासिक पहचान, वस्तु पहचान और अंत में वस्तु विभाजन के लिए प्रशिक्षण मॉडल शामिल हैं।
कंप्यूटर विज़न के कुछ असाधारण उदाहरणों में इंट्रूडर डिटेक्शन सिस्टम, स्क्रीन रीडर्स, डिफेक्ट डिटेक्शन सेटअप, मेट्रोलॉजी आइडेंटिफ़ायर और मल्टी-कैमरा सेटअप, LiDAR यूनिट और अन्य संसाधनों के साथ स्थापित सेल्फ-ड्राइविंग कारें शामिल हैं।
इमेज एनोटेशन कंप्यूटर विज़न में एक पर्यवेक्षित शिक्षण उपकरण का एक रूप है, जिसका उद्देश्य दृश्यों को बेहतर ढंग से पहचानने, पहचानने और समझने के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना है। इसे डेटा लेबलिंग भी कहा जाता है, बड़ी मात्रा में छवि एनोटेशन बड़े पैमाने पर मॉडलों को प्रशिक्षित करता है, जो भविष्य में निष्कर्ष निकालने और निर्णय लेने की उनकी क्षमताओं को बढ़ाता है।
कंप्यूटर विज़न में छवि एनोटेशन का उद्देश्य छवि-केंद्रित डेटासेट में कार्रवाई योग्य मेटाडेटा को सटीक रूप से जोड़ने के लिए प्रासंगिक उपकरणों के माध्यम से अलग-अलग छवियों को वर्गीकृत करना है। सरल शब्दों में, छवि एनोटेशन मशीनों की ओर से बेहतर समझ के लिए पाठ या किसी अन्य मार्कर के माध्यम से छवियों की एक बड़ी मात्रा को चिह्नित करता है, जिससे उन्हें वर्गीकरण और पता लगाने के लिए बेहतर प्रशिक्षण मिलता है।
