ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်

အရည်အသွေးမြင့်သင်တန်းဒေတာများနှင့်အတူကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကို Power

အမှားအယွင်းမရှိ၊ လူသားတံဆိပ်တပ်ထားသော၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များအတွက် အလွန်တိကျသော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ

မော်တော်ကား အိုက်

Featured Clients များ

အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။

အမေဇုံ
Google
Microsoft က
ကော့နစ်

Machine Learning မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် မော်တော်ကားဒေတာအတွဲများ လိုအပ်ချက် တိုးလာနေပြီး AI သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ထိန်းချုပ်မှုထက် ဝေးကွာသော ဒေတာပမာဏများစွာကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

ယေဘုယျအားဖြင့်ကားနှင့်မော်တော်ယာဉ်များသည်ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘ ၀ တွင်အရေးပါသောအခန်းကဏ္ play မှပါ ၀ င်သည်။ လူအများစုကမောင်းသူမဲ့ကားသည်အနာဂတ်တွင်ကျွန်ုပ်တို့၏အသွားအပြန်ပြောင်းလဲမှုကိုပြောင်းလဲစေမည့်အနာဂတ်ဖြစ်သည်ဟူသောအချက်ကိုငြင်းဆိုလိမ့်မည်မဟုတ်ပါ။

Goldman Sachs ၏အဆိုအရလာမည့် ၁၀ နှစ်သည်ကားစက်မှုလုပ်ငန်းအတွက်အလွန်အရေးကြီးသည်။ အကြောင်းမှာ၎င်းသည်အဓိကပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုဖြစ်လိမ့်မည်။ ကားများ၊ ၎င်းတို့ကိုဆောက်လုပ်သောကုမ္ပဏီများနှင့်ဖောက်သည်များ - အားလုံးသည်ယခင်ကထက်သိသိသာသာကွဲပြားခြားနားလိမ့်မည်။

စက်မှုဝန်ကြီးဌာန:

နှင့် $4.5 2019 AVs တွင်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဒေါ်လာဘီလီယံပေါင်းများစွာသည်မော်တော်ကားလုပ်ငန်းကိုပြောင်းလဲရန်၊ လုံခြုံမှုကိုတိုးတက်ရန်၊ ပိတ်ဆို့မှုကိုလျှော့ချရန်၊ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုနှင့်ညစ်ညမ်းရန်အလားအလာရှိသည်။

စက်မှုဝန်ကြီးဌာန:

IHS Markit ၏မကြာသေးမီကထုတ်ပြန်သည့်အစီရင်ခံစာအရ ၂၀၄၀ တွင် AVs ၃၃ သန်းခန့်သည်ကားသစ်ရောင်းအား၏ ၂၆ ရာခိုင်နှုန်းကိုအထောက်အကူပြုမည်ဟုခန့်မှန်းထားသည်။

မဟာမိတ်စျေးကွက်သုတေသန၏မကြာသေးမီကအစီရင်ခံစာအရကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရကားစျေးကွက်သည် ၂၀၂၆ တွင်ဒေါ်လာ ၅၅၆.၆၇ ဘီလီယံအထိရောက်ရှိရန်ရည်မှန်းထားပြီး CAGR ကို ၂၀၁၉၉ မှ ၂၀၂၆ အထိ ၃၉.၄၇% မှတ်ပုံတင်ထားသည်။

မော်တော်ယာဉ်ကျွမ်းကျင်မှု၏ကျန်းမာငွေပမာဏ

Connected Vehicles ၏နောက်ထပ်လှိုင်းကိုစီးနင်းရန် ထွန်းသစ်စနည်းပညာများကို အားကောင်းစေခြင်း။ Shaip သည် မော်တော်ယာဥ်လုပ်ငန်းတစ်ခွင်ရှိ ML & AI အပလီကေးရှင်းများကို အားကောင်းစေသည့် အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာစုဆောင်းမှုနှင့် မှတ်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ထိပ်တန်း AI Data Platform တစ်ခုဖြစ်သည်။

ဒေတာစုဆောင်းခြင်းန်ဆောင်မှုများ

Automotive Image ကိုဒေတာစုဆောင်းခြင်း

မော်တော်ယာဉ်အတွက်ပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်း

ကျွန်ုပ်တို့သည်အခြေအနေအမျိုးမျိုးနှင့်အခြေအနေအမျိုးမျိုးတွင်ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်ပုံရိပ်ဒေတာအစုအဝေး (လူ၊ မော်တော်ယာဉ်၊ ယာဉ်အသွားအလာ၊ လမ်းလမ်းကြောင်း) အမြောက်အမြားကိုကျွန်ုပ်တို့ကမ်းလှမ်းသည်။ သင်၏စီမံကိန်းလိုအပ်ချက်များနှင့်အညီကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်သူများသည်သက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဒေတာအစုများကိုစုဆောင်းနိုင်သည်။

Automotive ဗီဒီယိုဒေတာစုဆောင်းခြင်း

မော်တော်ယာဉ်အတွက်ဗီဒီယိုဒေတာစုဆောင်းခြင်း

အလိုအလျောက်မော်တော်ယာဉ်များကို ML မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်လှုပ်ရှားမှု၊ ယာဉ်အသွားအလာအချက်ပြမှုများ၊ Datasets တစ်ခုချင်းစီသည်သင်၏တိကျသောအသုံးပြုမှုအမှုနှင့်ကိုက်ညီစေရန်အထူးပြုလုပ်ထားသည်။

ဒေတာများကို Annotation န်ဆောင်မှုများ

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အဆင့်မြင့်ဆုံး ရုပ်ပုံ/ဗီဒီယို မှတ်စာကိရိယာများထဲမှ တစ်ခုရှိသည်။
ပုံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းအတွက် တိကျပြီး အလွန်အသုံးဝင်သော စျေးကွက်
အရည်အသွေးသည် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်ခြင်းကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောအသုံးပြုမှုကိစ္စများ။ ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို လမ်းသွားလမ်းလာများ၊ ယာဉ်များ၊ လမ်းများ၊ မီးတိုင်များ၊ ယာဉ်ကြောဆိုင်းဘုတ်များ အစရှိသည့် အရာဝတ္ထုများအဖြစ် ဖရိန်ဖြင့် အမျိုးအစားခွဲကာ အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို တည်ဆောက်ပါသည်။

မော်တော်ယာဉ်ဒေတာများကို Annotation န်ဆောင်မှုများ

ကိုယ်ပိုင်ကားများမောင်းနှင်ရန်အချက်အလက်မှတ်စုရေးနည်း

သင်၏မော်တော်ကားစီမံကိန်းစီမံကိန်းကိုအသေအချာလေ့လာပြီးနောက်ကွဲပြားခြားနားသောတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနည်းစနစ်များကိုသင့်အားကျွန်ုပ်တို့ကူညီသည်။ ကျွန်ုပ်တို့တွင်ထိုကဲ့သို့သောရှုပ်ထွေးသောမှတ်စုများအတွက်လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့်လုပ်သားအင်အား၊ 95% + tagging တိကျမှန်ကန်မှုအဆင့်များကိုသေချာစေရန်နှင့်အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများကိုအလိုအလျောက်ပြုလုပ်ရန်ကိရိယာများရှိသည်။ သင်၏စက်လေ့လာသင်ယူမှုစီမံကိန်းပေါ် မူတည်၍ ဤပုံဖော်ခြင်းနည်းစနစ်တစ်ခုသို့မဟုတ်ပေါင်းစပ်ခြင်းအားဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့လုပ်သည်။

ကိုင်တွယ်ရန်

LIDAR

ကျွန်ုပ်တို့သည် 360 ဒီဂရီမြင်နိုင်စွမ်းရှိသော ကင်မရာများဖြင့် ရိုက်ကူးထားသော ပုံများ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုများကို အညွှန်းတပ်နိုင်ပြီး အရည်အသွေးမြင့်၊ မြေပြင်အမှန်တရားဒေတာအတွဲများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ အယ်လဂိုရီသမ်ကို စွမ်းအားပေးပါသည်။

Bounding သေတ္တာများ

ဘွန်း box

ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်သူများသည်အချက်အလက်စုဆောင်းမှုများကိုတည်ဆောက်ရန်ရုပ်ပုံ / ဗွီဒီယိုတစ်ခုအတွင်းရှိအရာဝတ္ထုများကိုမြေပုံဆွဲရန် Box Annotation နည်းစနစ်ကို အသုံးပြု၍ ML မော်ဒယ်များအားအရာဝတ္ထုများကိုဖော်ထုတ်ရန်နှင့်နေရာချရန်ပြုလုပ်သည်။

အနား Annotation

POLYGON မှတ်ချက်များ

ဤနည်းစနစ်တွင်မှတ်စုရေးသူများသည်၎င်းတို့၏ပုံသဏ္ofာန်မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူအရာဝတ္ထု၏ (Edge of Road, Broken Lane, End of Lane ကဲ့သို့) အတိအကျအနားအပေါ်မှတ်သားရန်စီစဉ်ကြသည်။

semantic အပိုင်း

semantement ခွဲခြား

ဤနည်းစနစ်တွင်ရုပ်ပုံ / ဗွီဒီယိုရှိ pixel တိုင်းကိုသတင်းအချက်အလက်နှင့်မှတ်သားပြီးသင်၏ cv algorithm ကိုသင်အသိအမှတ်ပြုရန်လိုအပ်သောအစိတ်အပိုင်းအမျိုးမျိုးသို့ခွဲထုတ်သည်။

အရာဝတ္ထုကိုခြေရာခံ

Object ကိုခြေရာခံခြင်း

ဒစ်ဂျစ်တယ်ရုပ်ပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများတွင်အချို့သောအတန်းအစား၏ semantic object များအလိုအလျောက် detect လုပ်ခြင်း၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များတွင်မျက်နှာဖုံးရှာဖွေခြင်းနှင့်လမ်းလျှောက်ရှာဖွေခြင်းတို့ပါ ၀ င်သည်။

မှုများကိုသုံးပါ

ကားမောင်းသူစောင့်ကြည့်

ယာဉ်မောင်းစောင့်ကြည့်လေ့လာရေးစနစ်

မျက်လုံး၊ ဦးခေါင်း၊ ပါးစပ် အစရှိသည့် မျက်နှာအထင်ကရများကို အမှတ်အသားပြုခြင်းဖြင့် တိကျမှန်ကန်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ မက်တာဒေတာဖြင့် မျက်တောင်ခတ်ခြင်းကို သိရှိနိုင်စေရန်နှင့် ငေးကြည့်ခြင်း ခန့်မှန်းချက်အတွက် တိကျသေချာသော ယာဉ်မောင်းသူ စောင့်ကြည့်ရေးစနစ်ကို တည်ဆောက်ပါ။

လူကူးခြေရာခံခြင်း

လမ်းလျှောက်ခြေရာခံစနစ်

ပုံရိပ်အမျိုးမျိုးနှင့်လူကူးမျဉ်းကြားများကို 2D ခလုတ်သေတ္တာများဖြင့်မှတ်သားပါ။

အလိုအလျောက်ယာဉ်မောင်းအကူအညီ

အလိုအလျောက်ယာဉ်မောင်းကူညီမှုစနစ်

လမ်းများ၊ AI-based ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်စနစ်များအတွက်အရည်အသွေးမြင့်လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များတည်ဆောက်ရန်မီးခိုးတိုင်များ၊ လမ်းလျှောက်သူ၊ မော်တော်ယာဉ်များ (ကားများ၊ စက်ဘီးများ၊ ဘတ်စ်ကားများ)၊ လမ်းများ၊

object ထောက်လှမ်းခြင်း

object ထောက်လှမ်းခြင်း

ကားများ၊ လမ်းသွားလမ်းလာများ၊ မီးတိုင်များ အပါအဝင် မြို့ပြနှင့် လမ်းပတ်ဝန်းကျင်၏ ပုံ/ဗီဒီယိုဘောင်များ၏ နာရီများကို မှတ်သားထားကာ အရာဝတ္တုများကို သိရှိနိုင်စေရန် အရည်အသွေးမြင့် CV မော်ဒယ်များ တီထွင်ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ဖန်တီးပါ။

Driver Drowsiness/ Fatigue Detection

အိပ်ငိုက်ခြင်း၊ မျက်လုံးအကြည့်၊ အာရုံပြောင်းခြင်း၊ စိတ်ခံစားမှုနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော မျက်နှာအထင်ကရနေရာများမှ ယာဉ်မောင်းများ အိပ်ပျော်သွားခြင်းကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော ယာဉ်မတော်တဆမှုများကို လျှော့ချပါ။ ဤအခန်းတွင်းရှိ ပုံများကို တိကျစွာ မှတ်ယူထားပြီး ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။

ကားအသံလက်ထောက်

အတွင်းခန်း အသံလက်ထောက်

ယာဉ်မောင်းများကို ဖုန်းခေါ်ဆိုခြင်း၊ တေးဂီတထိန်းချုပ်ခြင်း၊ အော်ဒါမှာယူခြင်း၊ စာအုပ်ဝန်ဆောင်မှုများ၊ ချိန်းဆိုမှုများ အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းနှင့် အခြားအရာများ ပြုလုပ်နိုင်စေခြင်းဖြင့် ကား သို့မဟုတ် ကား၏ အသံအကူတွင် အသံမှတ်မိခြင်းကို မြှင့်တင်ပါ။ သင့် Car Voice Assistant ကို လေ့ကျင့်ရန် ဘာသာစကား 50+ ဖြင့် ဘာသာစကား XNUMX+ ဖြင့် ဒေသန္တရဒေတာအစုံများကို ပေးဆောင်ထားပါသည်။

အဘယ်ကြောင့် Shaip?

စီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်သားအင်အား

ပြည့်စုံသောထိန်းချုပ်မှု၊

အစွမ်းထက်ပလက်ဖောင်းအိုင်ကွန်

ကွဲပြားခြားနားသောမှတ်စုများကိုထောက်ပံ့သောအစွမ်းထက်ပလက်ဖောင်း

min တိကျမှုအိုင်ကွန်

အနည်းဆုံး 95% တိကျမှန်ကန်မှုကိုသာလွန်ကောင်းမွန်သောအရည်အသွေးအတွက်ရရှိခဲ့သည်

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာစီမံကိန်းများအိုင်ကွန်

နိုင်ငံပေါင်း ၆၀ ကျော်မှကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာစီမံကိန်းများ

Sla သင်္ကေတ

လုပ်ငန်းအဆင့် SLA များ

Driving Datasets အိုင်ကွန်

အကောင်းဆုံး -In-class ကို Real-Life ကားမောင်းဒေတာအစုံ

ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ ယာဉ်မောင်းဒေတာအတွဲများ

ကားအတွင်းခန်းပုံရိပ်ဒေတာအစုံ

အမှတ်တံဆိပ်မျိုးစုံမှ မတူညီသော ကားအတွင်းခန်းများ၏ အမှတ်အသားပြုပုံများ (မက်တာဒေတာများနှင့်အတူ)

အပိုင်းခွဲခြင်းနှင့်အတူ ကားအတွင်းခန်းပုံဒေတာအတွဲ

  • အသုံးပြုမှုအမှု ကားအတွင်းခန်းပုံရိပ် အသိအမှတ်ပြုမှု
  • စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
  • မှတ်ချက် - segment

ပြင်ပရုပ်ပုံဒေတာအတွဲ

မြို့ပြဧရိယာများ သို့မဟုတ် မကြာခဏ ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှုများရှိသော အဝေးပြေးလမ်းမများတွင် လမ်းဘေးပတ်ဝန်းကျင်၏ ပြင်ပပတ်ဝန်းကျင်ပုံရိပ်များ

မှတ်ချက်နှင့်အတူ ပြင်ပရုပ်ပုံဒေတာအတွဲ

  • အသုံးပြုမှုအမှု ရုပ်ပုံအမည်ဝှက်ခြင်း ဖြေရှင်းချက်
  • စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
  • မှတ်ချက် - Yes

ရုပ်ပုံဒေတာအစုံရှိ မော်တော်ကားမောင်းသူ

လူမျိုးပေါင်းစုံမှ ထူးထူးခြားခြား ပါဝင်သူများကို ဖုံးအုပ်ထားသည့် မတူညီသော ကိုယ်ဟန်အနေအထားအမျိုးမျိုးဖြင့် ကားတပ်ဆင်မှုဖြင့် ယာဉ်မောင်းသူ၏မျက်နှာပုံများ

Focus Image Dataset တွင် ကားမောင်းသူ

  • အသုံးပြုမှုအမှု ကားအတွင်း ADAS မော်ဒယ်
  • စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
  • မှတ်ချက် - အဘယ်သူမျှမ

ယာဉ်လိုင်စင် နံပါတ်ပြားဒေတာအတွဲ

ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးမှ ယာဉ်လိုင်စင်နံပါတ်ပြားပုံများ

ယာဉ်လိုင်စင် နံပါတ်ပြားဒေတာအတွဲ

  • အသုံးပြုမှုအမှု object ထောက်လှမ်းခြင်း
  • စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
  • မှတ်ချက် - အဘယ်သူမျှမ

ကျွန်ုပ်တို့၏စွမ်းရည်

  လူပုဂၢဳိလ္မ်ား

လူပုဂၢဳိလ္မ်ား

အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -

  • Data Creation, Labeling & QA အတွက် 30,000+ ပူးပေါင်းသူ
  • စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
  • အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
  • Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့

ဖြစ်စဉ်

ဖြစ်စဉ်

အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်

  • ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
  • Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
  • စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop

ပလက်ဖောင်း

ပလက်ဖောင်း

မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။

  • Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
  • ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
  • မြန် TAT
  • ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ

အခမဲ့တိုင်ပင်ဆွေးနွေးရှာဖွေနေပါသလား။ ချိတ်ဆက်ရအောင်။