שירותי ראייה ממוחשבת מקצה לקצה עבור צוותי בינה מלאכותית ומכונות מכונה

שירותי ראייה ממוחשבת עוזרים לצוותי בינה מלאכותית לאמן מודלים לפרש תמונות, סרטונים ונתונים חזותיים מבוססי חיישנים. שירותים אלה כוללים בדרך כלל ביאור תמונה, ביאור וידאו, זיהוי אובייקטים, פילוח סמנטי, תיוג ענן נקודות תלת-ממדי, איסוף נתונים וזרימות עבודה של ביאור איכותיות. שייפ מספקת שירותי ראייה ממוחשבת כדי לסייע לארגונים לבנות מערכי נתונים לאימון באיכות גבוהה עבור מודלים של בינה מלאכותית לייצור.

ראייה ממוחשבת היא ענף של בינה מלאכותית המאפשר למכונות להבין ולנתח נתונים חזותיים כגון תמונות, סרטונים, סריקות רפואיות, תמונות לוויין, תמונות קמעונאיות או צילומי נהיגה אוטונומית. היא מאפשרת למודלים של בינה מלאכותית לזהות אובייקטים, לסווג סצנות, לזהות דפוסים, לעקוב אחר תנועה ולקבל החלטות על סמך קלט חזותי.

ראייה ממוחשבת פועלת על ידי אימון מודלים של למידת מכונה ולמידה עמוקה על מערכי נתונים חזותיים מתויגים. הערכים האנושיים מתייגים אובייקטים, אזורים, מאפיינים, נקודות מפתח או פיקסלים בתמונות ובסרטונים כך שהמודל יוכל ללמוד דפוסים חזותיים. לאחר האימון, המודל יכול לזהות, לסווג, לפלח או לעקוב אחר אובייקטים בנתונים חזותיים חדשים.

Shaip מציעה שירותי ביאור תמונות הכוללים תיבות גבול, פוליגונים, קווי פולי, נקודות מפתח, פילוח סמנטי, פילוח מופעים, פילוח פנאופטי, קוביות תלת-ממדיות, סיווג תמונות ובאורות ענן נקודות תלת-ממדיים. סוגי ביאור אלה תומכים במקרי שימוש כגון זיהוי אובייקטים, ביאור ציוני דרך פנים, נהיגה אוטונומית, הדמיה רפואית, חיפוש חזותי קמעונאי ובינה מלאכותית רובוטית.

טכניקות נפוצות של ביאור ראייה ממוחשבת כוללות תיבות גבול לזיהוי אובייקטים, פוליגונים לגבולות אובייקטים לא סדירים, פילוח סמנטי לתיוג ברמת הפיקסלים, פילוח מופעים להפרדת אובייקטים בודדים, נקודות מפתח לזיהוי תנוחה או ציוני דרך, קוביות תלת-ממדיות לתיוג אובייקטים מרחביים, ופולי-קווי עבור נתיבים, כבישים, מסילות או גבולות.

כן. שייפ יכול להתאים אישית מערכי נתונים של ראייה ממוחשבת בהתבסס על דרישות הפרויקט כגון גיאוגרפיה, סביבה, זווית מצלמה, תנאי תאורה, מחלקת אובייקטים, תמהיל דמוגרפי, טקסונומיית ביאור, פורמט תמונה, קצב פריימים של וידאו, שדות מטא-דאטה וסכמת אספקה. עיצוב מערך נתונים מותאם אישית מסייע בשיפור הרלוונטיות של המודל, הדיוק והביצועים בעולם האמיתי.

כמות הנתונים המסומנים הנדרשת תלויה בסוג המודל, מקרה השימוש, מורכבות האובייקט, מספר המחלקות ויעד הביצועים. מודל בסיסי עשוי להתחיל עם אלפי תמונות מסומנות לכל מחלקה, בעוד שמודלים של ראייה ממוחשבת ברמת ייצור דורשים לעתים קרובות עשרות אלפי דוגמאות או יותר על פני תאורה, זוויות, רקעים ומקרי קצה מגוונים.

שייפ תומכת בפרויקטים של ראייה ממוחשבת בתחומי שירותי בריאות והדמיה רפואית, כלי רכב אוטונומיים ומערכות ADAS, רובוטיקה ובינה מלאכותית פיזית, קמעונאות ומסחר אלקטרוני, הדמיה גיאו-מרחבית וכלי רכב ללא טייס, חקלאות, אבטחה ומעקב, ביטוח, ערים חכמות ובינה מלאכותית תעשייתית. כל תעשייה דורשת הנחיות ביאור ספציפיות לתחום, זרימות עבודה של אבטחת איכות ובינה מקצועית.

ראייה ממוחשבת משמשת בכלי רכב אוטונומיים לגילוי מכשולים, בתחום הבריאות לניתוח תמונות רפואיות, בתחום הקמעונאות לחיפוש חזותי ותיוג מוצרים, בתחום הייצור לגילוי פגמים, בחקלאות לניטור גידולים, באבטחה לניתוח מעקב, בביטוח להערכת נזקים וברובוטיקה לזיהוי עצמים, ניווט וביצוע משימות.

שייפ משתמשת בזרימות עבודה מובנות של איכות, כיול סוקרים, הנחיות ספציפיות לפרויקט, בדיקות איכות וסקירה תוך-ממשית (Han-in-the-Loop) כדי לשמור על דיוק הביאורים. פרויקטים מתחילים בדרך כלל באצווה פיילוט לאימות טקסונומיה, כללי מקרה קצה, קריטריוני קבלה ויישור סוקרים לפני קנה המידה לביאור מלא בייצור.

Shaip תומכת בטיפול מאובטח במידע רגיש באמצעות זרימות עבודה של פרטיות, תאימות ובקרת גישה. עבור פרויקטים מוסדרים, Shaip יכולה לתמוך בזיהוי עצמי, צוותים הקשורים ל-NDA, גישה מבוקרת, יכולת ביקורת, אספקה ​​מאובטחת בענן ותהליכים תואמי תאימות לתקנים כגון HIPAA, GDPR, ISO 27001, ISO 9001 ו-SOC 2.

לוחות הזמנים של פרויקטי ראייה ממוחשבת תלויים בנפח הנתונים, במורכבות הביאורים, במספר מחלקות האובייקטים, בעומק האבטחה (QA), בהגדרת הכלים ובמחזורי הסקירה. קבוצות פיילוט לעיתים קרובות עוזרות להגדיר מדדי תפוקה ואיכות לפני ייצור מלא. פרויקטים ארגוניים גדולים מועברים בדרך כלל בקבוצות בשלבים עם משוב מתמשך ודיווח איכות.

עלות שירותי ראייה ממוחשבת תלויה בסוג הנתונים, שיטת האנוטציה, נפח הפרויקט, מורכבות האובייקט, מספר המחלקות, דרישות אבטחת איכות, מומחיות בתחום, צרכי אבטחה וזמן אספקה. Shaip בוחנת את היקף התמחור בהתבסס על זרימת העבודה הנדרשת, תוצאות הפיילוט, פורמט האספקה ​​וקנה המידה של הייצור.

Shaip מסייעת לארגונים לבנות מערכי נתונים של ראייה ממוחשבת מוכנים לייצור באמצעות איסוף נתונים גמיש, הערות תמונה ווידאו, הערות תלת-ממדיות, בדיקת איכות תוך-ממשית (Human-In-the-Loop) ומסירה ממוקדת תאימות. עם ניסיון בתחומי שירותי בריאות, מערכות אוטונומיות, קמעונאות, רובוטיקה ומקרי שימוש אחרים בתחום הבינה המלאכותית, Shaip תומכת בפרויקטים מורכבים של בינה מלאכותית חזותית, החל משלב הפיילוט ועד לשלב הייצור.