קבל תמיכה מעולה ממומחים ברמה עולמית ליישום ראיית מחשב בדרך הנכונה, על ידי חילוץ נתונים בזמן אמת מסרטונים ותמונות כדי להאיץ את מסע ה- ML שלך.
העצמת צוותים לבנות מוצרי AI מובילים בעולם.
ראיית מחשב היא תחום של טכנולוגיות בינה מלאכותית המכשירים מכונות לראות, להבין ולפרש את העולם הוויזואלי, כפי שבני האדם עושים. זה עוזר בפיתוח מודלים של למידת מכונה כדי להבין, לזהות ולסווג אובייקטים במדויק בתמונה או בווידאו - בקנה מידה ובמהירות גדולים הרבה יותר.
ההתפתחויות האחרונות בטכנולוגיות Computer Vision התגברו על כמה מהמגבלות שעומדות בפני בני אדם באיתור ותיוג מדויק של אובייקטים מתוך כמויות הנתונים העצומות שנוצרו היום ממערכות שונות. המחשב פותר ביעילות את 3 המשימות הבאות:
הכשרת דגמי ML לפרשנות והבנת העולם החזותי דורשת כמויות גדולות של נתוני תמונה ווידאו המסומנים במדויק.
מתיבות מגבילות, פילוח סמנטי, מצולעים, קווי פולין ועד ביאור מפתחות אנו יכולים לעזור לך בכל טכניקת ביאור תמונה/וידאו.
אנו מציעים גם משאב מיומן שהופך להרחבה של הצוות שלך כדי לתמוך בך במשימות ביאור הנתונים שלך, באמצעות כלים שאתה מעדיף תוך שמירה על העקביות והאיכות הרצויים. כוח העבודה המיומן והמנוסה שלנו מיישם את השיטות הטובות ביותר שנלמדו על ידי סימון מיליוני תמונות וסרטונים כדי לספק תיוג נתונים ברמה עולמית עבור פתרונות ראייה ממוחשבת.
מאוסף תמונות/וידאו ועד זיהוי ומעקב אחר אובייקטים של ביאורים ועד פילוח סמנטי והערות ענן תלת-ממדיות, אנו מביאים הבנה רבה יותר של העולם החזותי עם תמונות וסרטונים מפורטים, המסומנים במדויק, כדי לשפר את הביצועים של מודלי הראייה הממוחשבים שלך.
450 תמונות של פרצופים של נהג עם הגדרת מכונית בתנוחות ובווריאציות שונות המכסות 20,000 משתתפים ייחודיים מ-10+ אתניות
יותר מ-80 אלף תמונות של ציוני דרך מיותר מ-40 מדינות, שנאספו על סמך דרישה מותאמת אישית.
סרטוני מזל"ט של 84.5 אלף של אזורים כמו קמפוס מכללה/בית ספר, אתר מפעל, מגרש משחקים, רחוב, שוק ירקות עם פרטי GPS.
55 אלף תמונות ב-50+ וריאציות (לפי סוג מזון, תאורה, פנים מול חוץ, רקע, מרחק מצלמה וכו') עם תמונות מוערות
אמן מודלים ML לאיתור שומות סרטניות בתמונות עור או מציאת תסמינים בסריקות MRI או צילום רנטגן של המטופל.
אמן מודלים ML לזהות תמונות של אנשים על סמך תווי פנים והשווה אותם עם מאגר פרופילים לאיתור ותיוג אנשים.
ביאור של תמונות לוויין וצילום מל"טים להכנת מערכי נתונים לעיבוד גיאוגרפי, והערת ענן נקודות תלת מימד עבור Geo.AI.
בעזרת אוזניות AR, מקם אובייקטים וירטואליים בעולם האמיתי. הוא יכול לזהות משטחים מישוריים כגון קירות, שולחנות ורצפות - חלק קריטי ביותר בייסוד עומק ומידות והצבת אובייקטים וירטואליים בעולם הפיזי.
מצלמות מרובות מצלמות קטעי וידאו מזווית אחרת כדי לזהות את גבולות אותות התנועה, הכבישים, המכוניות, החפצים והולכי הרגל בקרבת מקום בכדי לאמן את המכוניות בנהיגה עצמית לנתב את הרכב באופן אוטומטי ולהימנע מפגיעה במכשולים תוך נהיגה בטוחה של הנוסע.
עם ראיית מחשב בקמעונאות, היישומים יכולים להציע המלצות מותאמות אישית המבוססות על דפוסי קנייה של לקוחות ולהאיץ את הפעילות העסקית כמו ניהול מדפים, תשלומים וכו '.
כמומחים להכשרה וניהול צוותים, אנו מבטיחים שהפרויקטים יועברו במסגרת התקציב שהוגדר.
הצוות מנתח נתונים ממספר מקורות ומסוגל לייצר נתוני אימון AI בצורה יעילה ובנפחים בכל הענפים.
מכלול נתוני התמונה הרחב מספק ל- AI כמויות מידע רבות הנדרשות כדי להתאמן מהר יותר.
מאגר המומחים שלנו הבקיאים בביאור וסימון תמונות/וידאו יכולים לרכוש מערכי נתונים מדויקים ויעילים ביאור.
הצוות שלנו עוזר לך להכין נתוני תמונה/וידאו לאימון מנועי AI, וחוסך זמן יקר ומשאבים.
צוות משתפי הפעולה שלנו יכול להכיל נפח נוסף תוך שמירה על איכות פלט הנתונים.
היום, אנחנו בפתחו של מנגנון הדור הבא, שבו הפנים שלנו הם קודי המעבר שלנו. באמצעות זיהוי תווי פנים ייחודיים, מכונות יכולות לזהות אם האדם שמנסה לגשת למכשיר מורשה, להתאים צילומי טלוויזיה במעגל סגור עם תמונות אמיתיות כדי לעקוב אחר עבריינים ופורעי מחדל, להפחית את הפשיעה בחנויות קמעונאיות ועוד.
לבני אדם יש את היכולת המולדת להבחין ולזהות במדויק אובייקטים, אנשים, חיות ומקומות מתצלומים. עם זאת, מחשבים אינם מגיעים עם היכולת לסווג תמונות. עם זאת, ניתן לאמן אותם לפרש מידע חזותי באמצעות יישומי ראייה ממוחשבת וטכנולוגיית זיהוי תמונה.
צוותים ייעודיים ומאומנים:
יעילות התהליך הגבוהה ביותר מובטחת באמצעות:
הפלטפורמה המוגנת בפטנט מציעה יתרונות:
יש לך מחשבה על פרויקט ראייה ממוחשבת? בואו נתחבר
מכונות חכמות צריכות להיות מסוגלות לפרש את העולם החזותי בהקשר, בדיוק להבנה ולראות דברים טוב יותר. מחשב ראייה הוא ענף כזה או יותר נכון מומחיות טכנולוגית שמטרתו לפתח מודלים של למידה והדרכה למכונות שיהפכו אותם לקלוטים יותר לתמונות ולסרטונים, ובכך לשפר יכולות זיהוי ופענוח של המכונות.
ראיית המחשב, כטכנולוגיה עצמאית, לוקחת בחשבון מספר היבטים של אוטונומיה חזותית. הגישה דומה לחיקוי המוח האנושי ותפיסתו של ישויות חזותיות. שיטת הפעולה כוללת הדרכת מודלים לשיפור סיווג תמונות, זיהוי אובייקטים, אימות וגילוי, זיהוי ציוני דרך, זיהוי אובייקטים ולבסוף פילוח אובייקטים.
כמה מהדוגמאות הבולטות לראיית מחשב כוללות מערכות גילוי פולשים, קוראי מסך, הגדרות גילוי פגמים, מזהי מטרולוגיה ומכוניות לנהיגה עצמית המותקנות עם הגדרות מרובות מצלמות, יחידות LiDAR ומשאבים אחרים.
ביאור תמונה הוא צורה אחת של כלי למידה בפיקוח ב- Computer Vision, שמטרתה להכשיר מודלים מלאכותיים לזהות, לזהות ולהבין חזותיות טוב יותר. ביאור תמונה בכמויות גדולות מכונה גם תיוג נתונים, ומכשיר בהרחבה דגמים, מה שמעצים את היכולות שלהם להסיק מסקנות ולקבל החלטות, בעתיד.
ביאור התמונה ב- Computer Vision נועד לסווג תמונות שונות באמצעות כלים רלוונטיים להוספת מטא נתונים ניתנים לפעולה למערכי הנתונים המרכזיים לתמונה. במונחים פשוטים יותר, ביאור התמונה מסמן נפח גדול של תמונות באמצעות טקסט או כל סמן אחר להבנה טובה יותר של המכונות, ובכך להכשיר אותן טוב יותר לקראת סיווג וגילוי.
