خدمات وحلول رؤية الكمبيوتر

احصل على دعم متميز من خبراء عالميين لتنفيذ رؤية الكمبيوتر بالطريقة الصحيحة ، عن طريق استخراج البيانات في الوقت الفعلي من مقاطع الفيديو والصور لتسريع رحلة ML الخاصة بك

خدمات رؤية الكمبيوتر & Amp؛ حلول

عملاء متميزون

تمكين الفرق لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة عالميًا.

أمازون
جوجل
Microsoft
كوجنيت

جعل الشعور بالعالم المرئي لتدريب تطبيقات الرؤية الحاسوبية

رؤية الكمبيوتر هي مجال من مجالات تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تدرب الآلات على رؤية وفهم وتفسير العالم المرئي ، بالطريقة التي يعمل بها البشر. يساعد في تطوير نماذج التعلم الآلي لفهم وتحديد وتصنيف الكائنات بدقة في صورة أو مقطع فيديو - على نطاق وسرعة أكبر بكثير.

لقد تغلبت التطورات الأخيرة في تقنيات رؤية الكمبيوتر على بعض القيود التي يواجهها البشر في الكشف الدقيق عن الأشياء ووضع علامات عليها من الكميات الهائلة من البيانات التي تم إنشاؤها اليوم من أنظمة متباينة. يقوم الكمبيوتر بحل هذه المهام الثلاث بشكل فعال:

- التعرف تلقائيًا على ماهية الكائنات الموجودة في الصورة ومكان وجودها.

- صنف هذه الأشياء وفهم العلاقات بينها.

- فهم سياق المشهد.

رؤية الكمبيوتر

  • تصنيف الكائن: ما هي فئة واسعة من الأشياء هناك؟
  • تحديد الكائن: أي نوع من الكائن موجود؟
  • التحقق من الكائن: ما هو الشيء في الصورة؟
  • كشف الكائن: أين الأشياء في الصورة؟
  • كشف معالم المعالم: ما هي النقاط الرئيسية للكائن في الصورة؟
  • تجزئة الكائن: ما هي وحدات البكسل التي تنتمي إلى الكائن في الصورة؟
  • التعرف على الأشياء: ما الأشياء الموجودة في هذه الصورة وأين هي؟

 

خدمات جمع البيانات

خدمات جمع البيانات

يتطلب تدريب نماذج ML لتفسير وفهم العالم المرئي كميات كبيرة من بيانات الصور والفيديو الموصوفة بدقة. 

  • مصدر بيانات الصورة / الفيديو من أكثر من 60 منطقة جغرافية
  • 2 مليون + صور في تخصصات طبية متعددة مثل الأشعة وما إلى ذلك.
  • 60k + صور المستندات والأطعمة التي تغطي أكثر من 50 اختلافًا فيما يتعلق بالإعداد والإضاءة وداخل المباني الخارجية والمسافة من الكاميرا.

خدمات التعليقات التوضيحية للبيانات

من المربعات المحيطة ، والتجزئة الدلالية ، والمضلعات ، والخطوط المتعددة إلى التعليقات التوضيحية الرئيسية ، يمكننا مساعدتك في أي أسلوب للتعليق التوضيحي للصورة / الفيديو.

  • خدمات شرح البيانات المُدارة بالكامل والمُدارة بالكامل مع البرامج والقوى العاملة المُضمنة ، وبالتالي تبسيط تجربة المستخدم.
  • تساعد القوى العاملة ذات الخبرة المكونة من أكثر من 30,000 متعاون في تصنيف الصور ومقاطع الفيديو لحالات استخدام السيرة الذاتية ، مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة الصور والتصنيف وما إلى ذلك.
خدمات شرح البيانات
القوى العاملة المدارة

القوى العاملة المدارة

نقدم أيضًا موردًا ماهرًا يصبح امتدادًا لفريقك لدعمك في مهام التعليقات التوضيحية على البيانات ، من خلال الأدوات التي تفضلها مع الحفاظ على الاتساق والجودة المطلوبين. تطبق القوى العاملة الماهرة وذات الخبرة لدينا أفضل الممارسات المكتسبة من خلال تصنيف ملايين الصور ومقاطع الفيديو لتقديم تصنيف بيانات عالمي المستوى لحلول رؤية الكمبيوتر.

خبرة الذكاء الاصطناعي في الرؤية الحاسوبية

قدرات جمع الصور / الفيديو والتعليقات التوضيحية 

من جمع الصور / الفيديو إلى التعرف على كائن التعليقات التوضيحية وتتبعها إلى التجزئة الدلالية والتعليقات التوضيحية السحابية ثلاثية الأبعاد ، نوفر فهماً أكبر للعالم المرئي من خلال صور ومقاطع فيديو مفصلة ومُصنَّفة بدقة لتحسين أداء نماذج الرؤية الحاسوبية.

مجموعات بيانات الرؤية الحاسوبية

سائق السيارة في مجموعة بيانات الصورة البؤرة

450 ألف صورة لوجوه السائق مع إعداد السيارة في أوضاع وأشكال مختلفة تغطي 20,000 مشارك فريد من أكثر من 10 عرقيات

سائق السيارة في مجموعة بيانات الصورة المركزة

  • حالة الاستخدام: طراز ADAS داخل السيارة
  • شكل: الصور
  • حجم: أجرى أكثر من 455,000
  • الشرح: لا

مجموعة بيانات الصورة المميزة

أكثر من 80 ألف صورة لمعالم من أكثر من 40 دولة ، تم جمعها بناءً على المتطلبات المخصصة.

مجموعة بيانات الصورة المميزة

  • حالة الاستخدام: كشف المعالم
  • شكل: الصور
  • حجم: أجرى أكثر من 80,000
  • الشرح: لا

مجموعة بيانات الفيديو القائمة على الطائرات بدون طيار

84.5k مقاطع فيديو بدون طيار لمناطق مثل حرم الكلية / المدرسة ، موقع المصنع ، الملعب ، الشارع ، سوق الخضار مع تفاصيل GPS.

مجموعة بيانات الفيديو القائمة على الطائرات بدون طيار

  • حالة الاستخدام: تتبع المشاة
  • شكل: مقاطع فيديو
  • حجم: أجرى أكثر من 84,500
  • الشرح: نعم

مجموعة بيانات صورة الغذاء

55 ألف صورة في أكثر من 50 نوعًا مختلفًا (نوع الطعام ، الإضاءة ، الأماكن المغلقة مقابل الهواء الطلق ، الخلفية ، مسافة الكاميرا وما إلى ذلك) مع الصور المشروحة

مجموعة بيانات صورة الطعام / المستند مع التجزئة الدلالية

  • حالة الاستخدام: التعرف على الغذاء
  • شكل: الصور
  • حجم: أجرى أكثر من 55,000
  • الشرح: نعم

استخدم حالات

Iot والرعاية الصحية Ai

الرعاية الصحية

تدريب نماذج ML لاكتشاف الشامات السرطانية في صور الجلد أو اكتشاف الأعراض في فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي أو الأشعة السينية للمريض.

التعرف على الوجه

التعرف على الوجه

قم بتدريب نماذج ML على تحديد صور الأشخاص بناءً على ميزات الوجه ومقارنتها بقاعدة بيانات لملفات تعريف الوجه لاكتشاف الأشخاص ووضع علامات عليهم.

البيانات الجغرافية المكانية & Amp؛ تحليلات الصور

التطبيقات الجغرافية المكانية

شرح لصور الأقمار الصناعية وتصوير الطائرات بدون طيار لإعداد مجموعات البيانات للمعالجة الجيولوجية ، وتعليق سحابة النقطة ثلاثية الأبعاد لـ Geo.AI.

Ar / Vr

زيادة واقع

باستخدام سماعة الرأس AR ، ضع العناصر الافتراضية في العالم الحقيقي. يمكنه اكتشاف أسطح الطائرة مثل الجدران وأجهزة الكمبيوتر اللوحية والأرضيات - وهو جزء مهم للغاية في تحديد العمق والأبعاد ووضع الأشياء الافتراضية في العالم المادي.

القيادة الذاتية

سيارات ذاتية القيادة

تلتقط الكاميرات المتعددة مقاطع فيديو من زاوية مختلفة لتحديد حدود إشارات المرور والطرق والسيارات والأشياء والمشاة القريبة لتدريب السيارات ذاتية القيادة على توجيه السيارة تلقائيًا وتجنب الاصطدام بالعقبات أثناء قيادة الراكب بأمان.

تسوق

البيع بالتجزئة / التجارة الإلكترونية

من خلال رؤية الكمبيوتر في البيع بالتجزئة ، يمكن للتطبيقات تقديم توصيات مخصصة بناءً على أنماط شراء العملاء وتسريع العمليات التجارية مثل إدارة الرفوف والمدفوعات وما إلى ذلك.

لماذا شيب؟

أسعار تنافسية

بصفتنا خبراء في تدريب الفرق وإدارتها ، فإننا نضمن تسليم المشاريع ضمن الميزانية المحددة.

القدرة عبر الصناعة

يحلل الفريق البيانات من مصادر متعددة وهو قادر على إنتاج بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي بكفاءة وبأحجام في جميع الصناعات.

ابق في صدارة المنافسة

يوفر النطاق الواسع لبيانات الصورة للذكاء الاصطناعي كميات وفيرة من المعلومات اللازمة للتدريب بشكل أسرع.

القوى العاملة الخبيرة

يمكن لمجموعتنا من الخبراء المتمرسين في التعليقات التوضيحية للصور / الفيديو ووضع العلامات الحصول على مجموعات بيانات مشروحة دقيقة وفعالة.

ركز على النمو

يساعدك فريقنا في إعداد بيانات الصور / الفيديو لتدريب محركات الذكاء الاصطناعي ، مما يوفر وقتًا وموارد ثمينة.

التدرجية

يمكن لفريق المتعاونين لدينا استيعاب حجم إضافي مع الحفاظ على جودة إخراج البيانات.

قدرتنا

مجتمع

مجتمع

فرق متخصصة ومدربة:

  • أكثر من 30,000 متعاون لإنشاء البيانات ووضع العلامات وضمان الجودة
  • فريق إدارة المشروع المعتمد
  • فريق تطوير المنتجات من ذوي الخبرة
  • فريق تحديد مصادر المواهب والإعداد

المعالجة:

المعالجة:

يتم ضمان أعلى كفاءة للعملية من خلال:

  • عملية بوابة المرحلة القوية 6 سيجما
  • فريق متخصص من 6 أحزمة سوداء سيجما - أصحاب العمليات الرئيسية والامتثال للجودة
  • حلقة التحسين المستمر وردود الفعل

المنصّة

المنصّة

تقدم المنصة الحاصلة على براءة اختراع فوائد:

  • منصة قائمة على الويب من طرف إلى طرف
  • جودة لا تشوبها شائبة
  • أسرع TAT
  • تسليم سلس

هل لديك مشروع رؤية كمبيوتر في الاعتبار؟ دعنا نتواصل

يجب أن تكون الآلات الذكية قادرة على تفسير السياق المرئي للعالم ، وعلى وجه التحديد لفهم الأشياء ورؤيتها بشكل أفضل. يعتبر Computer Vision أحد هذه الفروع أو بالأحرى الخبرة التكنولوجية التي تهدف إلى تطوير نماذج التعلم والتدريب للآلات لجعلها أكثر تقبلاً للصور ومقاطع الفيديو ، وبالتالي تحسين قدرات التعرف على الآلات وفك تشفيرها.

تأخذ رؤية الكمبيوتر ، كتقنية قائمة بذاتها ، العديد من جوانب الاستقلالية المرئية في الاعتبار. النهج مشابه لتقليد الدماغ البشري وإدراكه للكيانات المرئية. تتضمن طريقة العمل نماذج تدريبية لتحسين تصنيف الصور ، وتحديد الكائن ، والتحقق ، والكشف ، واكتشاف المعالم ، والتعرف على الأشياء ، وأخيراً تقسيم الكائن.

تتضمن بعض الأمثلة البارزة على رؤية الكمبيوتر أنظمة اكتشاف الدخلاء ، وقارئات الشاشة ، وإعدادات اكتشاف العيوب ، ومعرفات القياس ، والسيارات ذاتية القيادة المثبتة مع إعدادات الكاميرا المتعددة ، ووحدات LiDAR ، وغيرها من الموارد.

يعد التعليق التوضيحي للصورة أحد أشكال أداة التعلم الخاضعة للإشراف في Computer Vision ، والتي تهدف إلى تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي للتعرف على المرئيات وتحديدها وفهمها بشكل أفضل. يُطلق على التعليقات التوضيحية للصور بأحجام كبيرة ، والتي يطلق عليها أيضًا تسمية البيانات ، نماذج تدريب على نطاق واسع ، مما يعزز قدراتهم على استخلاص الاستنتاجات واتخاذ القرارات ، في المستقبل.

يهدف التعليق التوضيحي للصور في Computer Vision إلى تصنيف الصور المتباينة عبر الأدوات ذات الصلة لإضافة بيانات وصفية قابلة للتنفيذ بدقة إلى مجموعات البيانات التي تتمحور حول الصورة. بعبارات أبسط ، تحدد التعليقات التوضيحية للصور حجمًا كبيرًا من الصور عبر النص أو أي علامات أخرى من أجل فهم أفضل من جانب الآلات ، وبالتالي تدريبها بشكل أفضل على التصنيف والكشف.