Data Annotation Dienstleistungen
für Fahrzeughersteller, OEMs und Zulieferer in der Automobilindustrie

Wir versorgen Fahrzeuge mit assistierenden und automatisierten Systemen mit hochwertigen Trainingsdaten und beschleunigen KI-Entwicklungsprozesse

KONTAKT AUFNEHMEN

Hochwertige Trainingsdaten als digitaler Treibstoff für Automatisierungstechnik und autonome Fahrzeuge

Obwohl die Implementierung von KI und ML Lösungen in der Fertigung oder bei der Bereitstellung von Dienstleistungen im Automobilsektor zunächst kostenintensiv ausfällt, ergeben sich langfristig hohe ROIs. Maschinelles Lernen und KI ermöglichen Fahrzeugherstellern, OEMs und Zulieferern bisher unvorstellbare Effizienzgewinne. Bereiche von Interesse sind beispielsweise autonome Fahrzeuge (von L1 bis L5), Fahrerassistenzsysteme (ADAS), KI-betriebene Fabrikroboter oder Predictive Maintenance. KI bildet dabei die Grundlage für die Fabriken und Fahrzeuge der Zukunft und versorgt Fahrzeuge und Insassen in Echtzeit mit Informationen über die Umgebung. In der Automobilbranche gibt es zahlreiche und verschiedene Anwendungsfälle für KI, jeder mit einzigartigen Herausforderungen und Vorteilen.

Dazu gehören ADAS-Technologien, die die allgemeine Sicherheit der Insassen beim Fahren erhöhen, Infotainment Systeme und natürlich die Beschleunigung der Entwicklung und Einführung vollständig autonomer Fahrzeuge. Bisher liegt das Tempo der Entwicklung noch hinter den Technologievisionen der Zukunft. Mit qualitativ hochwertigen Trainingsdatensätzen tragen wir Schritt für Schritt dazu bei, dass Ihre Fahrzeuge der Zukunft Wirklichkeit werden.

Annotationen für „Ground Truth Data“ in der Automobilindustrie

  • Bild- und Videosegmentierung für HD Mapping

    Die Segmentierung von Bildern und Videos bildet die Grundlage für visuelles Szenenverstehen von Maschinen in dynamischen Umgebungen. Bild und Video Segmentierung auch erhöht die Genauigkeit von HD-Maps und reduziert deren Produktionskosten.

  • Objekt- und Ereigniserkennung für ADAS

    Um die Genauigkeit fortgeschrittener Fahrerassistenzsysteme (ADAS) zu verbessern, ist es wichtig, sowohl sich bewegende als auch statische Objekte zu erkennen. Je höher die Genauigkeit der Systemlösungen, desto höher ist auch die Fahrsicherheit.

  • Erkennung und Analyse des Verkehrsgeschehens zur Unfallprävention

    Die Kontextmodellierung von Verkehrssituationen ist enorm wichtig für neue Generationen autonomer Fahrzeuge und trägt dazu bei, Unfälle zu verhindern und die Einführung autonomer Fahrzeuge im realen Verkehr zu unterstützen.

  • Erkennung von (unaufmerksamem) Fahrverhalten

    Mittels Kameras im Fahrzeuginneren können Fahrerüberwachungssystemedie Aktivitäten der Insassen bewerten und bei Bedarf auf unerwünschtes oder unsicheres Fahrverhalten hinweisen. Obwohl die Technologie noch Optimierungspotential aufweist, ist es gut möglich, dass sie in der Zukunft in möglichst vielen Fahrzeuge Eingang findet.

  • LiDAR Annotation

    LiDAR Annotation ist für die Steuerung und Navigation autonomer Fahrzeuge und in ML-Modellen in der Automobilindustrie wichtig, die komplexe städtische und natürliche Umgebungen erfassen müssen, da so komplexe 3D-Daten in Trainingsdatensätze umgewandelt werden. LiDAR Daten außerhalb der Automobilindustrie werden zur Erstellung hochauflösender Landkarten mit

  • Radar Annotation

    Anstatt Licht erfolgt die Entfernungsmessung bei Radar auf Basis elektromagnetischer Wellen im Radiofrequenzbereich. Bei der Radar Annotation werden Objekte in einer 3D Punktwolke identifiziert und anschließend mit 3D Begrenzungsboxen umgrenzt. Die Größen und Positionen dieser Boxen bzw. der Objekte können dann relativ zueinander im Raum berechnet werden.

  • 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. Mit präzise annotierten und beschrifteten Bildern verbessert sich die Leistung und Präzision Ihrer Geodatenmo

  • Spracherkennung und Sound Labeling für Sprachassistenten

    In Connected Cars wird die Sprachinteraktion zu einem immer bedeutenderen Teil des Anzeige- Bedienkonzepts. Spracherkennung und Sound Labeling helfen Ihnen dabei, alle notwendigen Trainingsdaten zu erhalten, die Sie für die Entwicklung der neuen Generationen von Sprachassistenten für eine natürliche und intelligente Interaktion zwischen Fahrzeug und Fahrer

  • Multi-Sensor-Datenfusion

    Hierbei werden bruchstückhafte und teilweise widersprüchliche Sensordaten aus verschiedenen Quellen verknüpft, beispielsweise Kameras, LiDAR, Radar und weitere, um ein für Mensch und Maschine einheitliches Bild einer bestimmten Umgebung zu konstruieren. Ein einfaches Beispiel wäre die Fusion von Kamera und Radar Daten, um Objekte besser zu klassifizieren und

Künstliche Intelligenz wird autonomes Fahren im Laufe der nächsten Jahrzehnte immer weiter aus den R&D Zentren der Automobilindustrie in den Alltag der Menschen bringen. KI verändert aber auch Lieferketten und den Herstellungsprozess an sich, von Forschung und Entwicklung bis hin zur Produktion und Verwaltung. Mit Mindy Support als Data Annotation Partner arbeiten Sie immer mit hochwertigen Trainingsdaten als digitalem Treibstoff für Ihre Automatisierungstechnik und autonomen Fahrzeuge.

Build Me a Team

    I have read and agree to the Privacy Policy

    Unser kleinster Projektumfang liegt bei 735 produktiven Arbeitsstunden pro Monat. Das entspricht 5 Data Annotatoren, die jeden Monat an einem Projekt arbeiten.