Data Annotation Dienstleistungen
für Unternehmen in der Automobilindustrie
Wir liefern hochwertige Trainingsdaten für autonomes Fahren
und beschleunigen KI-Entwicklungsprozesse
Beispiele für annotierte Daten in der Automobilindustrie
Annotationen für Ground Truth Data in der Automobilindustrie
Mindy Support hilft dabei, das volle Potential Ihrer KI-Projekte auszuschöpfen. Unsere Data Annotation Dienstleistungen sorgen für präzise und zuverlässige Trainingsdaten, mit denen Sie Over- und Underfitting vermeiden. Unsere Leistungen umfassen:
Bild- und Videosegmentierung für HD-Mapping
- Erstellung individueller HD-Maps: Unter Verwendung fortschrittlicher Techniken wie Bild und Video Segmentierung werden präzise hochauflösende Karten erstellt, die bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge, in der Stadtplanung und der Robotik verwendet werden.
- Automatische Erkennung und Kennzeichnung von Objekten: Durch Segmentierung werden Objekte von Interesse wie Fahrzeuge, Fußgänger oder Verkehrsschilder identifiziert und gekennzeichnet. Dies verbessert die Genauigkeit erstellter HD-Maps.
- Szenenerkennung in Echtzeit: Die Implementierung von Segmentierung für dynamische Umgebungen ermöglicht Live-Updates von HD-Maps bei sich ändernden Bedingungen, beispielsweise im Verkehr an Straßenkreuzungen oder auf Baustellen.
Objekt- und Ereigniserkennung für ADAS
- Die Erkennung sich bewegender und statischer Objekte wie Fahrzeuge, Fußgänger und Hindernisse gibt Fahrerassistenzsystemen (ADAS) ein tieferes Verständnis der Fahrumgebung und ist für die Verbesserung ihrer Genauigkeit unerlässlich.
- Eine verbesserte Objekterkennung führt zu präziseren Reaktionen eines ADAS-Systems, verringert die Unfallwahrscheinlichkeit und verbessert die allgemeine Verkehrssicherheit.
- Eine verbesserte Genauigkeit, Objekte erkennen zu können, ermöglicht es ADAS-Systemen, intelligente Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und den Fahrer besser zu unterstützen.
Erkennung und Analyse des Verkehrsgeschehens zur Unfallprävention
- Die Kontextmodellierung von Verkehrssituationen ist enorm wichtig für neue Generationen autonomer Fahrzeuge, da sie hilft, komplexe Fahrzeugumgebungen genauer zu interpretieren.
- Semantische Analysen der Fahrzeugumgebung helfen autonomen Fahrzeugen nicht nur, Objekte zu erkennen, sondern auch die Beziehungen und Interaktionen zwischen ihnen zu verstehen, um sicherere Entscheidungen bei der Navigation treffen zu können.
- Eine verlässliche und korrekte Wahrnehmung und Interpretation der Fahrzeugumgebung ist essentiell bei der Vorhersage potentieller Gefahrensituationen und der Vorbeugung gegen Unfälle.
Erkennung von (unaufmerksamem) Fahrverhalten
- Moderne Fahrer-Überwachungssysteme nutzen fortschrittliche Kamera- und Sensortechnologie, um das Verhalten des Fahrers kontinuierlich zu bewerten und sicherere Fahrpraktiken zu gewährleisten.
- Die Erkennung von unerwünschtem oder unsicheren Fahrverhalten wie Schläfrigkeit, Ablenkung oder aggressives Fahren ermöglicht rechtzeitige Warnungen, um potenzielle Unfälle zu verhindern.
- Obwohl die Technologie noch Optimierungspotential aufweist, wird eine flächendeckende Implementierung dieser Systeme die Verkehrssicherheit erheblich verbessern, indem menschliche Fehler und riskantes Fahrverhalten reduziert werden.
LiDAR Annotation
- LiDAR Annotation ist für die Steuerung und Navigation autonomer Fahrzeuge wichtig, da mit ihr komplexe 3D-Daten in strukturierte, nutzbare Trainingsdatensätze für maschinelle Lernmodelle umgewandelt werden.
- Durch genaue Annotation können ML-Modelle verschiedene Umgebungen wie städtische oder ländliche besser verstehen und autonome Fahrzeuge sicherer und effizienter durch die verschiedenen Umgebungen navigieren.
- Die Umwandlung komplexer LiDAR Daten in strukturierte Trainingsdaten erlaubt es auch, ADAS Objekte wie Gebäude, Fußgänger, Fahrzeuge und Gelände mit hoher Präzision zu erkennen und zu unterscheiden.
Annotation von Geodaten
- Unterstützen Sie Ihre Geodatenmodelle mithilfe von Computer Vision, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen dabei, sich besser auf der Straße zurechtzufinden und reale Objekte und Ereignisse aus geografischen oder Luftbildern zu extrahieren.
- Verbessern Sie die Objekterkennung in der Fahrzeugumgebung mit fortschrittlichen KI-Techniken, mit denen Fahrzeuge, Fußgänger, Gebäude oder natürliche Orientierungspunkte besser erkannt werden.
- Mit präzise annotierten Bildern verbessert sich die Leistung und Präzision Ihrer Geodatenmodelle, sodass anschließende Analysen und Vorhersagen zuverlässiger werden.
Spracherkennung und Sound Labeling für Sprachassistenten
- KI-basierte Sprachassistenten bieten Insassen in Connected Cars eine intuitive und natürliche Möglichkeit, mit dem Fahrzeug zu interagieren.
- Fortschrittliche KI-basierte Spracherkennung sorgt für die Aufnahme von Sprachbefehlen, selbst in lauten Umgebungen, und verbessert so das allgemeine Benutzererlebnis.
- Dank verbesserter Sprachtechnologie können Fahrzeuginsassen komfortabel während der Fahrt auf Informationen zugreifen, Geräte steuern und Aufgaben erledigen.
Multi-Sensor-Datenfusion
- Multi-Sensor Fusion beschreibt das Verknüpfen bruchstückhafter und teilweise widersprüchlicher Sensordaten aus verschiedenen Quellen, um ein für Mensch und Maschine einheitliches Bild einer bestimmten Umgebung zu konstruieren.
- Die Integration von Daten aus Kameras, LiDAR, Radar und weiteren Sensoren hilft dabei, die aus jeder Quelle stammenden Einschränkungen und Herausforderungen zu bewältigen und die Gesamtgenauigkeit zu erhöhen.
- Die Fusion verschiedener Sensordaten verbessert die Objekterkennung, die Entfernungsmessung und die Wahrnehmung der Fahrzeugumgebung, was besonders bei autonomen Fahrzeugen und Robotern wichtig ist.
Sie haben Fragen über Sportdaten Annotation?
KONTAKT AUFNEHMENWarum arbeiten unsere Kunden mit uns?
Globale Präsenz
Unsere globale Reichweite ermöglicht es unseren Kunden, auf mehrsprachige Teams für Data Annotation, LLM Training, KI Beratung und Kundensupport zurückzugreifen. Unser Fachwissen und sprachliche Kompetenzen helfen ihnen, Daten effizient zu verarbeiten, weltweit zu kommunizieren und kulturelle und zeitliche Barrieren zu überwinden.