ستاسو د ML سفر ګړندۍ کولو لپاره د ویډیوګانو او عکسونو څخه د ریښتیني وخت ډیټا په استخراج سره د کمپیوټر لید په سمه توګه پلي کولو لپاره د نړۍ په کچه متخصصینو څخه پریمیم ملاتړ ترلاسه کړئ.
د نړۍ مخکښ AI محصولاتو رامینځته کولو لپاره ټیمونو ته ځواک ورکول.
د کمپیوټر لید د مصنوعي استخباراتو ټیکنالوژۍ یوه برخه ده چې ماشینونه روزي ترڅو د بصري نړۍ لیدلو، پوهیدو او تشریح کولو لپاره، لکه څنګه چې انسانان یې کوي. دا د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو کې مرسته کوي ترڅو په یوه عکس یا ویډیو کې شیان په سمه توګه درک کړي ، وپیژني او طبقه بندي کړي - په خورا لوی پیمانه او سرعت کې.
د کمپیوټر ویژن ټیکنالوژیو کې وروستي پرمختګونه ځینې محدودیتونه لرې کړي چې انسانان د نن ورځې د متفاوت سیسټمونو څخه رامینځته شوي ډیری ډیټا څخه د توکو په سمه توګه کشف او لیبل کولو کې ورسره مخ دي. کمپیوټر په مؤثره توګه دا 3 دندې حل کوي:
د بصری نړۍ تشریح او درک کولو لپاره د ML ماډلونو روزنه د دقیق لیبل شوي عکس او ویډیو ډیټا لوی مقدار ته اړتیا لري.
د باؤنډینګ بکسونو ، سیمانټیک قطع کولو ، پولیګونونو ، پولی لاینونو څخه تر کلیدي ټکي تشریح پورې موږ کولی شو تاسو سره د هر عکس / ویډیو تشریح تخنیک کې مرسته وکړو.
موږ یو ماهر سرچینه هم وړاندیز کوو چې ستاسو د ټیم تمدید شي ترڅو ستاسو د ډیټا تشریح کولو کارونو کې ستاسو ملاتړ وکړي ، د وسیلو له لارې چې تاسو یې غوره کوئ پداسې حال کې چې مطلوب ثبات او کیفیت ساتئ. زموږ ماهر او تجربه لرونکي کاري ځواک د کمپیوټر لید حلونو لپاره د نړۍ په کچه ډیټا لیبل کولو وړاندې کولو لپاره د ملیونونو عکسونو او ویډیوګانو لیبل کولو سره زده شوي غوره عملونه پلي کوي.
د عکس/ویدیو راټولولو څخه نیولې د تشریحاتو څیز پیژندنې او تعقیب پورې د سیمانټیک قطع کولو او 3-D پوائنټ کلاوډ تشریحاتو پورې ، موږ ستاسو د کمپیوټر لید ماډلونو فعالیت ښه کولو لپاره د مفصلو ، دقیقو لیبل شوي عکسونو او ویډیوګانو سره د لید نړۍ پراخه پوهه راوړو.
د موټر چلوونکي مخونو 450k عکسونه په مختلف پوزونو او تغیراتو کې د موټر ترتیب سره د 20,000+ توکمونو څخه 10 ځانګړي ګډون کونکي پوښي
د 80 څخه زیاتو هیوادونو څخه د 40k+ عکسونه د دودیز اړتیا پراساس راټول شوي.
د ساحو 84.5k ډرون ویډیوګانې لکه د کالج / ښوونځي کیمپس ، فابریکې سایټ ، د لوبې ډګر ، کوڅه ، د سبزیجاتو بازار د GPS توضیحاتو سره.
55k عکسونه په 50+ تغیراتو کې (د خوراک ډول ، ر lightingا ، د کور دننه او بهر ، شالید ، د کیمرې فاصله او نور) د تشریح شوي عکسونو سره
د ML ماډلونو ته روزنه ورکړئ ترڅو د پوټکي عکسونو کې د سرطان مولونه کشف کړي یا د MRI سکینونو یا د ناروغ ایکس رې کې نښې ومومي.
د ML ماډلونه روزل ترڅو د مخ ځانګړتیاو پراساس د خلکو عکسونه وپیژني او د مخ پروفایلونو ډیټابیس سره یې پرتله کړي ترڅو خلک کشف او ټګ کړي.
د جیو پروسس کولو لپاره ډیټاسیټونو چمتو کولو لپاره د سپوږمکۍ عکسونو او UAV عکسونو تشریح ، او د Geo.AI لپاره د 3D پوائنټ کلاوډ تشریح کول.
د AR هیډسیټ سره ، په ریښتیني نړۍ کې مجازی توکي ځای په ځای کړئ. دا کولی شي د الوتکې سطحې کشف کړي لکه دیوالونه، میزونه او فرشونه - د ژورو او ابعادو رامینځته کولو او په فزیکي نړۍ کې د مجازی شیانو په ځای کولو کې خورا مهم برخه.
ډیری کیمرې د مختلف زاویو څخه ویډیوګانې اخلي ترڅو د ترافیک سیګنالونو ، سړکونو ، موټرو ، شیانو او پیاده روونو حدود وپیژني ترڅو د ځان چلولو موټرو ته روزنه ورکړي ترڅو موټر په اوتومات ډول ودروي او د مسافرینو خوندي موټر چلولو پرمهال له خنډونو څخه مخنیوی وکړي.
په پرچون کې د کمپیوټر لید سره ، غوښتنلیکونه کولی شي د پیرودونکو پیرود نمونو پراساس شخصي وړاندیزونه وړاندې کړي او د سوداګرۍ عملیات ګړندي کړي لکه د شیلف مدیریت ، تادیات او نور.
د ټیمونو د روزنې او مدیریت په برخه کې د متخصصینو په توګه، موږ ډاډ ترلاسه کوو چې پروژې په ټاکل شوې بودیجه کې وړاندې کیږي.
ټیم د ډیری سرچینو څخه ډاټا تحلیلوي او د AI- روزنې ډیټا په اغیزمنه توګه او په ټولو صنعتونو کې د حجمونو تولید کولو وړتیا لري.
د عکس ډیټا پراخه لړۍ AI ته د ګړندي روزنې لپاره اړین کافي مقدار معلومات چمتو کوي.
زموږ د متخصصینو حوض چې د عکس / ویډیو تشریح او لیبل کولو کې ماهر دي کولی شي دقیق او مؤثره تشریح شوي ډیټاسیټونه ترلاسه کړي.
زموږ ټیم تاسو سره د AI انجنونو روزنې لپاره د عکس / ویډیو ډیټا چمتو کولو کې مرسته کوي ، ارزښتناک وخت او سرچینې خوندي کوي.
زموږ د همکارانو ټیم کولی شي اضافي حجم ځای په ځای کړي پداسې حال کې چې د معلوماتو تولید کیفیت ساتي.
نن ورځ، موږ د راتلونکي نسل میکانیزم په پیل کې یو، چیرته چې زموږ مخونه زموږ د پاس کوډونه دي. د مخ د ځانګړو ځانګړتیاو د پیژندلو له لارې، ماشینونه کولی شي معلومه کړي چې آیا هغه کس چې د وسیلې ته د لاسرسي هڅه کوي اجازه لري، د CCTV فوٹیج د حقیقي عکسونو سره میچ کړي ترڅو مجرمین او ډیفالټر تعقیب کړي، په پرچون پلورنځیو کې جرمونه کم کړي، او نور ډیر څه.
انسانان طبیعي وړتیا لري چې د عکسونو څخه د شیانو، خلکو، حیواناتو او ځایونو توپیر او په سمه توګه وپیژني. په هرصورت، کمپیوټر د انځورونو طبقه بندي کولو وړتیا سره نه راځي. بیا هم، دوی د کمپیوټر لید غوښتنلیکونو او د عکس پیژندنې ټیکنالوژۍ په کارولو سره د لید معلوماتو تشریح کولو لپاره روزل کیدی شي.
وقف شوي او روزل شوي ټیمونه:
د پروسې لوړ موثریت د دې سره تضمین شوی:
د پیټینټ پلیټ فارم ګټې وړاندې کوي:
د کمپیوټر لید پروژه په ذهن کې لرئ؟ راځئ چې وصل کړو
هوښیار ماشینونه باید د دې وړتیا ولري چې د لید نړۍ په شرایطو کې تشریح کړي، دقیقا د شیانو د پوهیدو او لیدلو لپاره. د کمپیوټر ویژن یوه داسې څانګه ده یا نه بلکه ټیکنالوژیکي تخصص چې هدف یې د ماشینونو لپاره د زده کړې او روزنې ماډلونو رامینځته کول دي ترڅو دوی عکسونو او ویډیوګانو ته ډیر د منلو وړ کړي ، په دې توګه د ماشینونو پیژندلو او درک کولو وړتیاو ته وده ورکوي.
د کمپیوټر لید، د یو واحد ټیکنالوژۍ په توګه، د بصری خپلواکۍ ډیری اړخونه په پام کې نیسي. دا طریقه د انسان دماغ او د بصری ادارو په اړه د هغه درک کولو سره ورته ده. د موډس اپرینډي د ښه انځور طبقه بندي، د شیانو پیژندنه، تصدیق، او کشف، د ځمکې نښه کشف، د څیز پیژندنه او په پای کې د څیزونو قطع کولو لپاره د روزنې ماډلونه شامل دي.
د کمپیوټر لید ځینې غوره مثالونه د انټروډر کشف سیسټمونه ، د سکرین ریډرز ، د نیمګړتیا کشف تنظیمات ، میټرولوژي پیژندونکي ، او د ځان چلولو موټرې چې د ملټي کیمرې سیسټمونو سره نصب شوي ، LiDAR واحدونه ، او نورې سرچینې شاملې دي.
د انځور تشریح د کمپیوټر ویژن کې د څارنې زده کړې وسیلې یوه بڼه ده، چې موخه یې د AI ماډلونو روزنه ده ترڅو د لیدونو ښه پیژندلو، پیژندلو او پوهیدو لپاره. د ډیټا لیبل کولو په نوم هم یادیږي، په لویو حجمونو کې د عکس تشریح په پراخه کچه ماډلونه روزي، کوم چې په راتلونکي کې د انټرنېشنونو او پریکړې کولو لپاره د دوی وړتیا لوړوي.
په کمپیوټر ویژن کې د عکس تشریح هدف د اړوندو وسیلو له لارې د متناسب عکسونو طبقه بندي کول دي ترڅو دقیقا د عکس متمرکز ډیټاسیټونو کې د عمل وړ میټاډاټا اضافه کړي. په ساده اصطلاحاتو کې، د عکس تشریح د ماشینونو په برخه کې د ښه پوهیدو لپاره د متن یا کوم بل مارکر له لارې د عکسونو لوی مقدار په نښه کوي ، په دې توګه دوی د طبقه بندي او کشف لپاره غوره روزنه ورکوي.
