မော်တော်ကားအာမခံ

မော်တော်ကားလုပ်ငန်းအတွက် ကားပျက်စီးမှုကို ထောက်လှမ်းခြင်း။

ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများမှ စုဆောင်း၊ မှတ်စုနှင့် အပိုင်းခွဲခြင်း ဗီဒီယိုနှင့် ပုံဒေတာအတွဲများ

ယာဉ်ပျက်စီးမှု အကဲဖြတ်ခြင်း။

Featured Clients များ

အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။

အမေဇုံ
Google
Microsoft က
ကော့နစ်

Artificial Intelligence (AI) သည် buzzword မဟုတ်တော့ပါ။ အဲဒါက ပင်မရေစီးကြောင်းအတိုင်းပါပဲ။ Dating အက်ပ်များမှ Automotive AI အထိ၊ နည်းပညာဒြပ်စင်တိုင်းတွင် ဉာဏ်ရည်တုအမှုန်အမွှားများပါရှိပြီး မော်တော်ကားအာမခံသည် မတူညီပါ။

မော်တော်ယာဥ်အာမခံတွင် AI သည် မော်တော်ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို လျင်မြန်စွာ ခန့်မှန်းရန် သိသာထင်ရှားသော အလားအလာရှိသည်။ AI အယ်လဂိုရီသမ်များ တိုးတက်လာသည်နှင့် မကြာမီတွင်၊ ကိုယ်တိုင်ပြုလုပ်သော အကဲဖြတ်မှုမှာ အတိတ်ဖြစ်ပေလိမ့်မည်။ အစဉ်အလာအားဖြင့် ပျက်စီးဆုံးရှုံးမှုအကဲဖြတ်ခြင်းကို အချိန်ကုန်ခံပြီး လူသားအမှားအယွင်းဖြစ်နိုင်ခြေများသော အဖွဲ့အစည်းအများအပြားမှ လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး ကုန်ကျစရိတ် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှု မှားယွင်းသွားပါသည်။

စက်မှုဝန်ကြီးဌာန:

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ မော်တော်ယာဥ်တိုက်မှုပြုပြင်ခြင်းစျေးကွက်အရွယ်အစားသည် 185.98 ခုနှစ်တွင် USD 2020 ဘီလီယံဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် CAGR တွင်တိုးချဲ့ရန်မျှော်လင့်ထားသည်။ 2.1% 2021 မှ 2028 ရန်။

စက်မှုဝန်ကြီးဌာန:

US မော်တော်ကားတိုက်မှုပြုပြင်ခြင်းစျေးကွက်အရွယ်အစားသည် 33.75 ခုနှစ်တွင်ဒေါ်လာ 2018 ဘီလီယံတန်ဖိုးရှိပြီး CAGR တွင်ကြီးထွားရန်မျှော်လင့်ထားသည်။ 1.5% 2019 မှ 2025 မှ

Verisk - ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သည့် အဆိုအရ USA မော်တော်ယာဥ်အာမခံများသည် အမှားအယွင်းများနှင့် ယာဉ်ပျက်စီးမှုများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းတွင် ချန်လှပ်ထားသည့် အချက်အလက်များကြောင့် နှစ်စဉ် $29 ဘီလီယံ ဆုံးရှုံးနေရပါသည်။

Car Damage Detection မှာ AI က ဘယ်လိုကူညီပေးမလဲ။ 

ထပ်တလဲလဲလုပ်ထားသော လက်စွဲလုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်လက်ခံလာသောအခါ Machine Learning သည် ကျယ်ပြန့်လာပါသည်။ မျိုးဆက်သစ်နည်းပညာ၊ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မူဘောင်များဖြင့် AI သည် ပျက်စီးနေသောအစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ ပျက်စီးမှုအတိုင်းအတာကို အကဲဖြတ်ခြင်း၊ လိုအပ်သောပြုပြင်မှုအမျိုးအစားကို ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် စုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ်ကို ခန့်မှန်းခြင်းတို့ကို နားလည်နိုင်ပါသည်။ ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက် ရုပ်ပုံ/ဗီဒီယို မှတ်ချက်များအကူအညီဖြင့် ၎င်းကို အောင်မြင်နိုင်သည်။ ML မော်ဒယ်များသည် လမ်း၊ ရာသီဥတု၊ အလင်းရောင်၊ အရှိန်၊ ပျက်စီးမှုအမျိုးအစား၊ ယာဉ်မတော်တဆမှု ပြင်းထန်မှုနှင့် ယာဉ်ကြောအသွားအလာတို့ကို ပိုမိုတိကျစွာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်သည့် အမြန်စစ်ဆေးရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ထုတ်ယူနိုင်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။

ခိုင်မာသော AI Training Data တည်ဆောက်ရန် အဆင့်များ

ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို သိရှိခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် သင်၏ Machine Learning Models များကို လေ့ကျင့်ရန်၊ ၎င်းသည် အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို စုဆောင်းခြင်း၊ ဒေတာမှတ်စုချက်နှင့် ဒေတာ အပိုင်းခွဲခြင်းတို့ဖြင့် စတင်သည်။

ဒေတာများစုစည်းမှု

လေ့ကျင့်ရေး ML မော်ဒယ်များသည် သက်ဆိုင်ရာ ပုံ/ဗီဒီယို ဒေတာများစွာ လိုအပ်ပါသည်။ မတူညီသော ရင်းမြစ်များမှ အချက်အလက် များလေ၊ မော်ဒယ်သည် ပိုကောင်းလေဖြစ်သည်။ ကျိုးပဲ့ပျက်စီးနေသော ကားအစိတ်အပိုင်းများ၏ ရုပ်ပုံများစွာရှိပြီးသား ကားအာမခံကုမ္ပဏီများနှင့် လက်တွဲဆောင်ရွက်ပါသည်။ သင်၏ ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းမှ 360° ထောင့်ဖြင့် ပုံများနှင့်/သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုများကို စုဆောင်းရန် ကျွန်ုပ်တို့ ကူညီနိုင်ပါသည်။

ယာဉ်ပျက်စီးမှု အကဲဖြတ်မှု ဒေတာ စုဆောင်းခြင်း။
ယာဉ်ပျက်စီးမှု အကဲဖြတ်ခြင်း အချက်အလက် မှတ်ချက်

ဒေတာလိုင်စင်ချခြင်း

အာမခံကုမ္ပဏီများအတွက် ဆုံးရှုံးမှုအနည်းဆုံးဖြစ်စေရန်နှင့် အာမခံကုမ္ပဏီများအတွက် ဆုံးရှုံးမှုနည်းပါးစေပြီး အာမခံတောင်းဆိုမှုများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စေရန် မော်တော်ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို တိကျစွာအကဲဖြတ်ရန် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် လိုင်စင်မဲ့ယာဉ်ရုပ်ပုံဒေတာအတွဲ/ကားရုပ်ပုံဒေတာအတွဲ။

ဒေတာများကိုမှတ်ချက်

အချက်အလက်များကို စုဆောင်းပြီးသည်နှင့် စနစ်သည် လက်တွေ့ကမ္ဘာရှိ ပျက်စီးဆုံးရှုံးမှုများကို အကဲဖြတ်ရန် အရာဝတ္ထုများနှင့် အဖြစ်အပျက်များကို အလိုအလျောက် ခွဲခြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသင့်သည်။ ဤနေရာတွင် ဒေတာမှတ်စုများသည် သင့်အား ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် နောက်ထပ်အသုံးပြုနိုင်သည့် ထောင်ပေါင်းများစွာသော ပုံ/ဗီဒီယိုများကို မှတ်သားရန် ကူညီပေးပါသည်။

မှတ်ချက်ပေးသူများသည် ကား၏ အပြင်/အတွင်း အကန့်များမှ အစွန်းကွက်များ၊ အစွန်းကွက်များ သို့မဟုတ် အက်ကွဲကြောင်းကို မှတ်သားရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်- ဘမ်ဘာများ၊ အကာအရံများ၊ လေးပုံတစ်ပုံအကန့်များ၊ တံခါးများ၊ hoods၊ အင်ဂျင်၊ ထိုင်ခုံများ၊ သိုလှောင်မှု၊ စည်စသည်

ယာဉ်ပျက်စီးမှု အကဲဖြတ်ခြင်း အချက်အလက် မှတ်ချက်
ယာဉ်ပျက်စီးမှု အကဲဖြတ်ခြင်း ဒေတာ အပိုင်းခွဲခြင်း။

ဒေတာအပိုင်းအစ

ဒေတာကို အမှတ်အသားပြုပြီးသည်နှင့် အလားတူ အပိုင်းခွဲ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သည်-

  • ပျက်စီးခြင်းနှင့် မပျက်စီးခြင်း။
  • ပျက်စီးသည့်ဘေး- ရှေ့၊ နောက်၊ နောက်
  • ပျက်စီးမှု၏ပြင်းထန်မှု- အသေးစား၊ အလယ်အလတ်၊ ပြင်းထန်သည်။
  • ပျက်စီးမှု အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း- ဘန်ပါအစွန်း၊ တံခါးပေါက်၊ မှန်ကွဲအက်၊ ရှေ့မီးကျိုး၊ နောက်မီးခွက်ကွဲ၊ ခြစ်ရာ၊ တိုက်မိ၊ ထိခိုက်မှု မရှိ စသည်ဖြင့်။

ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို ထောက်လှမ်းခြင်း ဒေတာအတွဲများ

ပျက်စီးသွားသော 2 wheelers Image Dataset

မက်တာဒေတာနှင့်အတူ 55 ဘီးတပ်ကားများ၏ 1000k အမှတ်အသားပုံများ (မော်ဒယ်တစ်ခုလျှင် 2)။

ပျက်စီးနေသော 2 Wheelers ရုပ်ပုံဒေတာအတွဲ

  • အသုံးပြုမှုအမှု ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို သိရှိခြင်း။
  • စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
  • Volume ကို: 55,000 +
  • မှတ်ချက် - Yes

ပျက်စီးသွားသော 3 wheelers Image Dataset

မက်တာဒေတာနှင့်အတူ 82 ဘီးတပ်သားများ၏ 1000k အမှတ်အသားပုံများ (မော်ဒယ်တစ်ခုလျှင် 3)

ပျက်စီးနေသော 3 Wheelers ရုပ်ပုံဒေတာအတွဲ

  • အသုံးပြုမှုအမှု ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို သိရှိခြင်း။
  • စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
  • Volume ကို: 82,000 +
  • မှတ်ချက် - Yes

ပျက်စီးသွားသော 4 wheelers Image Dataset

ပျက်စီးနေသော 32 wheelers များ၏ 4k အမှတ်အသားပုံများ (မက်တာဒေတာနှင့်အတူ)။

ပျက်စီးနေသော 4 Wheelers ရုပ်ပုံဒေတာအတွဲ

  • အသုံးပြုမှုအမှု ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို သိရှိခြင်း။
  • စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
  • Volume ကို: 32,000 +
  • မှတ်ချက် - Yes

ပျက်စီးနေသောယာဉ်များ (အသေးစား) ဗီဒီယိုဒေတာအတွဲ

အိန္ဒိယနှင့် မြောက်အမေရိကဒေသများမှ အသေးစားပျက်စီးမှုရှိသော ကားများ၏ 5.5k ဗီဒီယို

ပျက်စီးနေသောယာဉ်များ (အသေးစား) ဗီဒီယိုဒေတာအတွဲ

  • အသုံးပြုမှုအမှု ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို သိရှိခြင်း။
  • စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: ဗီဒီယိုများ
  • Volume ကို: 5,500 +
  • မှတ်ချက် - အဘယ်သူမျှမ

ဘယ်သူအကျိုးရမလဲ။

Shaip မှ အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော ML မော်ဒယ်သည် ကူညီပေးနိုင်သည်။

Ai ကုမ္ပဏီများ၊

AI ကုမ္ပဏီများ

မော်တော်ယဉ်အာမခံအတွက် Machine Learning Models များကို ဖန်တီးပေးသည်။

အာမခံကုမ္ပဏီများ

အာမခံကုမ္ပဏီများ

လိမ်လည်မှုများကို တားဆီးကာ အာမခံရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်ခြင်းဖြင့်

ကားပြုပြင်ရေးဝန်ဆောင်မှုများ

ကားပြုပြင်ရေးဝန်ဆောင်မှုများ

ကုန်ကျစရိတ် ခန့်မှန်းချက်နှင့် ပြုပြင်မှုတွင် လိုအပ်သော ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို ယူဆောင်လာခြင်းဖြင့်

ကားငှားရမ်းခြင်း ၀ န်ဆောင်မှု

ကားငှားရမ်းခြင်း ၀ န်ဆောင်မှု

ကားငှားနေစဉ် ဝယ်ယူသူနှင့် အငှားကုမ္ပဏီကြား ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို ဖော်ဆောင်ပေးသည်။

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

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

AI ရဲ့စွမ်းအားကိုအသုံးချဖို့အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီလား။ ဆက်သွယ်လိုက်ပါ။