智能 AI 的视频注释
使用用于计算机视觉的视频注释服务标记和准备训练数据
发现没有瓶颈的带注释的视频数据管道。
特色客户
为什么计算机视觉需要视频注释服务？
您是否考虑过基于计算机视觉的 AI、ML 设置和机器如何主动识别特定于视频的实体并相应地采取行动？ 这就是视频注释的用武之地，它允许智能系统根据提供给它们的标记数据来识别和识别对象、模式等。
仍然不确定为什么计算机视觉的视频注释有意义！ 好吧，如果您曾经考虑过拥有一辆自动驾驶汽车，那么了解视频注释的细节是完全有道理的。 无论是训练自动驾驶汽车检测路障、行人还是障碍物都擅长确定姿势和活动，视频标签在训练几乎所有感知 AI 模型中都可以发挥作用。.
如果您仍然对整个前提的运作方式感到困惑，这里有一个不言自明的例子：
想象一下，在展示原型之前训练一辆自动驾驶汽车的知识数据库。 为了能够以最高容量运行，自动驾驶汽车应该能够识别信号、人员、路障、路障和其他实体，以准确和精确地通过。 然而，这只有在机器学习和计算机视觉模型可以使用标记数据集学习，最终用于训练算法的情况下才能成为可能。
视频标签 – 为您的 AI 提供人性化设计
长话短说 — Shaip 可让您访问一些最先进的视频注释解决方案，以构思具有感知力和高度智能的模型。 作为一家视频注释公司，Shaip 为您的特定目标设置提供最有效的模型训练火力，并通过数据挖掘工具、内部数据标记团队进一步强化，并能够引入各种视频注释工具以适应每个相关的用例。
如果您将视频标签要求外包给 Shaip，您可以获得以下资源：
- 能够处理较长的视频并提取信息
- 自动化注释视角，加快上市时间
- 访问逐帧标签
- 行业特定覆盖
- 精度更高
- 处理大量数据的能力
我们的专长
轻松制作高效的视频标签
逐帧捕获视频中的每个对象并对其进行注释，使机器能够通过我们先进的视频标记服务识别移动的对象。 我们拥有提供视频标记解决方案的技术和经验，可帮助您使用全面标记的数据集满足您的所有视频标记需求。 我们帮助您以所需的准确度准确地构建计算机视觉模型。 定义您的用例，让 Shaip 使用我们可以使用的以下工具来完成为视觉模型提供动力的繁重工作：
边界框
可以说是最可靠的视频标记技术，边界框注释涉及构思虚构的矩形来检测对象。
多边形注释
对于场景和对象分类，如果有不规则形状的实体在玩，多边形注释就派上用场了，因为它比边界框更准确。
语义分割
如果您想开发更有针对性和更准确的计算机视觉 AI，您可能需要考虑语义分割，这涉及在像素级别对图像进行分类。
关键点注释
像人脸检测这样的生物识别安全设置可以从 Keypoint 注释中受益，该注释侧重于标记用户表情、特定的面部标记（如嘴唇、鼻子、眼睛），甚至是细胞级别的注释。
3D 长方体注释
可能是边界框注释的更明确版本，3D 长方体用于识别和标记三维对象，而不是二维边界框提供的二维对象。
线和折线注释
这种技术最适用于需要对标记实体采取更平面方法的垂直行业。 它用于注释管道、道路、铁路和有关道路标记、车道等的数据集。
帧分类
对于涉及 YouTube 视频注释的数据工作流，我们将帧分类作为首选的注释方式。 这使您可以使视频更易于导航，并能够跳帧并提供更好的控制。
视频转录
如果您想更好地参与视频，我们建议将视频转录作为注释的补充形式，最适合将相关视频的音频片段翻译成文本。
骨架注释
如果您计划开发用于安全应用程序、健身和运动分析的模型，我们建议并部署骨骼注释以识别和标记数据集，重点是身体对齐和定位。
视频注释用例
Shaip 为各种应用程序提供有效的视频注释解决方案。
在客舱司机监控
注释了数百小时的驾驶员和车内视频片段。 每个视频都包含带有面部特征运动的完整注释剪辑，以及用于准确监控驾驶员行为并在观察到偏差时发出警告的车内场景。
零售人工智能
视频注释也有助于零售店了解消费者行为。 通过我们带注释的视频，可以轻松设计应用程序来跟踪购物者的活动、了解购买决策和识别盗窃行为。
交通监控
视频注释在开发高质量的监控应用程序中发挥着重要作用。 通过注释所需对象，我们已经成功地注释了数百小时的监控和闭路电视视频，具有更高的分辨率和细节。
人脸识别
Shaip 能够在人脸上应用关键点，用于开发用于开发面部识别应用程序的高端训练数据集。
车道检测
视频注释中的高级功能使我们能够筛选数小时的视频并使用折线注释来训练车辆检测车道、道路标记、车辆交通、改道、街道车道和方向。
计算机视觉与机器人
通过训练感知型机器人在无需人工交互的情况下使用、适应和响应环境，可以减少死亡和事故，从而提高生产力。
多标签注释
对于某些标记类别，您需要关注子类别以减少决策制定并使分析更加准确。 实例注释作为多标签视频注释的一部分，通过将车辆进一步分类为公共汽车、汽车等来帮助您实现相同的目标。
视频数据分析
如果您想在规划成熟的训练策略之前分析视频标记需求，您可以始终依赖我们的视频数据分析，该分析旨在帮助您更好地规划用例，规划出高度具体的目标，并最终让我们能够部署正确的注释技术。
自定义注解
一旦视频数据分析结束，我们甚至可以帮助您规划由正确的视频注释工具支持的自定义注释策略，即使您的用例非常难以捉摸并且需要进一步详细说明。
选择 Shaip 作为您值得信赖的视频注释公司的理由
员工
专门和训练有素的团队：
- 30,000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
- 有资质的项目管理团队
- 经验丰富的产品开发团队
- 人才库采购和入职团队
工艺
通过以下方式确保最高的流程效率：
- 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
- 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
- 持续改进和反馈循环
应用平台
获得专利的平台具有以下优势：
- 基于网络的端到端平台
- 无可挑剔的品质
- 更快的 TAT
- 无缝交付
员工
专门和训练有素的团队：
- 30,000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
- 有资质的项目管理团队
- 经验丰富的产品开发团队
- 人才库采购和入职团队
工艺
通过以下方式确保最高的流程效率：
- 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
- 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
- 持续改进和反馈循环
应用平台
获得专利的平台具有以下优势：
- 基于网络的端到端平台
- 无可挑剔的品质
- 更快的 TAT
- 无缝交付
业务领域
作为行业领先的解决方案提供商之一，我们帮助各行各业设计和开发基于我们的视频注释服务套件的自动化工具和模型。 我们将技术能力和人类专家的能力结合起来，分析大量数据，以提高产量、减少错误并提高效率。
汽车行业
我们基于我们基于人工智能的高质量训练数据集，帮助汽车行业开发和部署可靠的自动驾驶和车载驾驶员监控工具。
医疗行业
我们通过利用视频注释来简化医疗系统内的医疗、成像、程序和流程，从而整合 AI 和机器学习功能。
生产
各行业正在利用视频注释的能力来训练和开发基于 AI 的工具，以加快生产速度、制定有时限的决策并简化制造过程。
监控
视频注释被用来检测物体，识别人类、汽车、树木、动物和其他物体，以开发增强的安全和监控工具。
推荐资源
供品
用于训练 AI 模型的一流视频数据收集
我们帮助您逐帧捕捉视频中的每个对象，然后我们让对象处于运动状态，对其进行标记，并使其可被机器识别。 收集高质量的视频数据集来训练您的 ML 模型一直是一个严格且耗时的过程，多样性和所需的大量数据进一步增加了复杂性。
买家指南
视频注释和标签买家指南
这是我们都听过的相当普遍的说法。 一张图片可以说一千个字，想象一下视频可以说什么？ 一百万件事，也许。 我们承诺的任何突破性应用，例如无人驾驶汽车或智能零售结账，都离不开视频注释。
解决方案
计算机视觉服务和解决方案
计算机视觉是人工智能技术的一个领域t 训练机器以人类的方式观察、理解和解释视觉世界。 它有助于开发机器学习模型，以更大的规模和速度准确理解、识别和分类图像或视频中的对象。
只需单击一下即可获得专家协助。 计划将视觉 AI 能力提升到一个新的水平！ 立即联系我们寻求专业帮助
常见问题
视频注释是使用相关元数据标记特定于视频的实体的过程，使其可用于训练和机器可识别。
标记道路实体，如汽车、行人、路标和其他元素以训练自动驾驶汽车，跟踪和分类特定游戏和应用程序的姿势和面部关键点，甚至标记自定义实体以加速智能制造都是其中的一部分。视频注释的例子。
目前建议您通过视频转录、帧分类等外包标注工具对YouTube视频进行标注。 与 YouTube 之前提供的注释编辑器不同，外包策略有望更好地提高用户参与度。
是的，您可以主要依靠帧分类和视频转录来注释 YouTube 视频。
视觉 AI 和模型需要大量的训练数据来学习，如果您希望它们在未来有足够的能力做出独立和主动的决策。 因此，计算机视觉需要适当准备、标记和标记的视频组件与算法一起提供，以使模型和最终的 AI 更具洞察力。
机器学习作为一种技术确保机器能够从可识别的模式和数据中学习，而无需人工干预。 然而，要使这成为现实，必须将训练就绪的数据集提供给系统，最好通过视频注释来处理。