计算机视觉服务和解决方案
通过从视频和图像中提取实时数据来加速您的机器学习之旅，获得世界一流专家的高级支持，以正确的方式实施计算机视觉
特色客户
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
理解 视觉世界 训练计算机视觉应用程序
计算机视觉是人工智能技术的一个领域，它训练机器像人类一样观察、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。
计算机视觉技术的最新发展已经克服了人类在从当今从不同系统生成的大量数据中准确检测和标记对象方面面临的一些限制。 电脑 有效地解决了这3个任务：
– 自动了解图像中的物体是什么以及它们位于何处。
– 对这些对象进行分类并了解它们之间的关系。
– 了解场景的背景。
- 对象分类: 有哪些广泛的对象类别？
- 对象识别： 存在哪种类型的给定对象？
- 对象验证： 照片中的物体是什么？
- 对象检测： 照片中的物体在哪里？
- 对象地标检测： 照片中物体的关键点是什么？
- 对象分割： 哪些像素属于图像中的对象？
- 物体识别： 这张照片中有哪些物体，它们在哪里？
数据收集服务
训练机器学习模型来解释和理解视觉世界需要大量准确标记的图像和视频数据。
- 来自 60 多个地区的源图像/视频数据
- 放射科等多个医学专业的 2 万幅以上图像。
- 60k+ 食品和文件图像涵盖 50 多种关于设置、照明、室内 v/s 室外、与相机的距离的变化。
数据标注服务
从边界框、语义分割、多边形、折线到关键点注释，我们可以帮助您使用任何图像/视频注释技术。
- 完全托管的端到端数据注释服务，包括软件和劳动力，从而简化用户体验。
- 由 7000 多名合作者组成的经验丰富的员工帮助为 CV 用例（即对象检测、图像分割、分类等）标记图像和视频。
管理劳动力
我们还提供了一个熟练的资源，可以成为您团队的扩展，通过您喜欢的工具支持您完成数据注释任务，同时保持所需的一致性和质量。 我们熟练且经验丰富的员工应用通过标记数百万张图像和视频学到的最佳实践，为计算机视觉解决方案提供世界一流的数据标记。
人工智能计算机视觉专长
图像/视频采集和注释功能
从图像/视频收集到注释对象识别和跟踪，再到语义分割和 3-D 点云注释，我们通过详细、准确标记的图像和视频加深对视觉世界的理解，以提高计算机视觉模型的性能。
图片集
影片集
边界框
3D长方体
语义分割
多边形注释
地标注释
线段
图像转录
视频转录
影像分类
图像分割
图像关键点注释
视频分类
视频分割
为什么是夏普？
专家劳动力
我们精通图像/视频注释和标记的专家库可以获取准确有效的注释数据集。
专注于成长
我们的团队帮助您准备用于训练 AI 引擎的图像/视频数据，从而节省宝贵的时间和资源。
可扩展性
我们的合作者团队可以在保持数据输出质量的同时容纳额外的数据量。
竞争力的价格
作为培训和管理团队的专家，我们确保在规定的预算内交付项目。
跨行业能力
该团队分析来自多个来源的数据，并能够在所有行业中高效、大量地生成 AI 培训数据。
在竞争中保持领先
广泛的图像数据为 AI 提供了更快训练所需的大量信息。
用例
医疗保健AI
训练 ML 模型以检测皮肤图像中的癌症痣或在 MRI 扫描或患者的 X 射线中发现症状。
人脸辨识签到
训练 ML 模型以根据面部特征识别人物图像，并将其与面部档案数据库进行比较，以检测和标记人物。
地理空间应用
卫星图像和无人机摄影的注释，为地理处理准备数据集，并为 Geo.AI 注释 3D 点云。
增强现实技术
使用 AR 耳机，将虚拟对象放置在现实世界中。 它可以检测墙壁、桌面和地板等平面——这是建立深度和尺寸以及在物理世界中放置虚拟对象的非常关键的部分。
自动驾驶汽车
多个摄像头从不同角度拍摄视频，识别附近交通信号、道路、汽车、物体和行人的边界，训练自动驾驶汽车自动转向车辆，避免撞到障碍物，同时安全驾驶乘客。
零售/电子商务
借助零售业的计算机视觉，这些应用程序可以根据客户的购买模式提供个性化推荐，并加快货架管理、支付等业务运营速度。
我们的能力
员工
专门和训练有素的团队：
- 7000 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
流程
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
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
正在寻找计算机视觉咨询？ 让我们连接起来。
常见问题
智能机器应该能够根据上下文解释视觉世界，准确地理解和更好地看待事物。 计算机视觉就是这样一个分支，或者说是技术专长，旨在为机器开发学习和训练模型，使它们更容易接受图像和视频，从而提高机器的识别和破译能力。
计算机视觉作为一种独立的技术，考虑了视觉自主性的几个方面。 该方法类似于模仿人脑及其对视觉实体的感知。 操作方法涉及用于改进图像分类、对象识别、验证和检测、地标检测、对象识别以及最终对象分割的训练模型。
计算机视觉的一些杰出示例包括入侵者检测系统、屏幕阅读器、缺陷检测设置、计量标识符以及安装了多摄像头设置、激光雷达单元和其他资源的自动驾驶汽车。
图像注释是计算机视觉中监督学习工具的一种形式，旨在训练 AI 模型更好地识别、识别和理解视觉效果。 也称为数据标记，大量图像注释可以广泛地训练模型，这进一步提高了它们在未来进行推理和做出决策的能力。
计算机视觉中的图像注释旨在通过相关工具对不同的图像进行分类，以便将可操作的元数据精确地添加到以图像为中心的数据集中。 简单来说，图像注释通过文本或任何其他标记对大量图像进行标记，以便机器更好地理解，从而更好地训练它们进行分类和检测。