Automobilindustrie und Mobilität
ADAS, autonomes Fahren, Fahrerüberwachung und Automobilwahrnehmung

KI und Computer Vision für Automobil- und Mobilitätsinnovationen
Automobilunternehmen entwickeln Fahrerassistenzsysteme, die Wahrnehmung des autonomen Fahrens, Mobilitätsdienste und die Fahrzeugüberwachung rasant weiter. Diese KI-gestützten Anwendungen basieren auf großen Mengen an genau annotierten Daten, die reale Bedingungen repräsentieren, einschließlich verschiedener Straßenumgebungen, Lichtschwankungen, Wetter, Sensortypen und Verkehrsszenarien.
DataVLab bietet hochpräzise Annotationen für Automobil- und Mobilitätsdatensätze, einschließlich Objekterkennung, Fahrspur- und Straßensegmentierung, Multisensorausrichtung, LiDAR- und Punktwolkenkennzeichnung, Verkehrszeichenklassifizierung und Fahrerüberwachung. Unsere Teams arbeiten mit Flotten, OEMs, ADAS-Entwicklern, Robotaxi-Unternehmen und Anbietern von Mobilitätsplattformen zusammen, die konsistente und skalierbare Arbeitsabläufe benötigen.
Wir unterstützen sowohl 2D- als auch 3D-Datenquellen und folgen strukturierten Protokollen, um die Genauigkeit auch bei langen Sequenzen und Multikamera-Setups sicherzustellen. Unsere Qualitätskontrollprozesse helfen KI-Teams in der Automobilbranche dabei, Modellabweichungen zu reduzieren, die Zuverlässigkeit der Wahrnehmung zu verbessern und den Einsatz zu beschleunigen.
Fahrzeug- und Fußgängererkennung
Bounding-Boxes und Tracking für Autos, Lkw, Busse, Fußgänger und Radfahrer unter unterschiedlichen Verkehrsbedingungen
Segmentierung von Fahrspuren und Straßenoberflächen
Segmentierung von Fahrspuren, Bordsteinen, Seitenstreifen, Fußgängerüberwegen, Straßenrändern und Fahrbahnmarkierungen auf Pixelebene
Datenannotation für Verkehrszeichen und Ampeln
Klassifizierungs- und Begrenzungsfelder für behördliche Schilder, Warnschilder, Geschwindigkeitsbegrenzungen und Ampeln
LiDAR- und Punktwolkenbeschriftung
Quader, Segmentierung und Instanzkennzeichnung für 3D-Wahrnehmung und autonome Navigation
Fahrerüberwachung und Analyse in der Kabine
Annotation von Fahrerhaltung, Blickrichtung, Handposition und Verhalten für DMS- und Sicherheitssysteme
Verfolgung langer Sequenzen und Ausrichtung mehrerer Kameras
Konsistente Objekt-IDs für erweiterte Sequenzen und Kameraperspektiven zur Unterstützung fortschrittlicher Wahrnehmungspipelines
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NLP und Textanmerkung
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