Outsourcing-Dienste für Computer-Vision-Teams für Videoanmerkungen

Das Outsourcing von Videokommentaren hilft Teams dabei, Rohmaterial in konsistente Trainingsdaten für Computer-Vision-Modelle umzuwandeln. DataVlab unterstützt Start-ups und Unternehmen, die zuverlässige Beschriftungen für lange Sequenzen, schwierige Lichtverhältnisse, Bewegungsunschärfe, Okklusionen und dichte Szenen benötigen.

Wir arbeiten mit verschiedenen Quellen wie Dashcams, CCTV, Drohnen, Einzelhandelskameras, Industrieinspektionen und mobilen Aufzeichnungen. Unser Fokus liegt auf stabilen Bezeichnungsdefinitionen und wiederholbarer Qualitätssicherung, damit Ihre Modelle Bewegung, Verhalten und Kontext lernen und nicht das Rauschen, das durch inkonsistente Beschriftungen entsteht.

Wir passen den Umfang der Kennzeichnung an Ihre Modellziele und Ihre Bereitstellungsumgebung an. Zu den üblichen Ergebnissen gehören Begrenzungsrahmen, Polygone, Segmentierungsmasken, Schlüsselpunkte und das Tracking mehrerer Objekte mit persistenten IDs über Frames hinweg.

Wir können auch Aktionen und Ereignisse (zum Beispiel Interaktionen, Sicherheitsverstöße oder Anomalien), Attribute (Uniformen, Fahrzeugtypen, PSA) und Szene-Metadaten kennzeichnen. Die Ausgabe kann pro Bild, pro Clip oder als temporale Segmente erfolgen, abgestimmt auf Ihr bevorzugtes Format und Ihre Klassentaxonomie.

Videoanmerkungen werden zur Objektverfolgung, Aktionserkennung und Ereigniserkennung in den Bereichen Autonomie, Sicherheit, Einzelhandelsanalysen und industrielle Abläufe verwendet. Zu den typischen Datensätzen gehören Verkehrsszenen, Lagerhäuser, Ladengänge, Produktionslinien, Baustellen und öffentliche Räume.

Wir kümmern uns um Randfälle, die häufig die Leistung des Modells beeinträchtigen, wie z. B. überfüllte Szenen, starke Okklusion, Zeitraffer, Reflexionen, schlechte Lichtverhältnisse und Kameraverwacklungen. Wenn Sie über einen Testsatz verfügen, können wir einen Goldstandard-Teilsatz verwenden, um die Konsistenz im Laufe der Zeit und zwischen den Kommentatoren zu überwachen.

Die Qualität von Videodatensätzen hängt von der Konsistenz aller Frames und Annotatoren ab. Wir führen Kalibrierungsrunden durch, um uns an den Klassendefinitionen auszurichten, und wenden dann Strategien zur Überprüfung und Auswahl mehrerer Durchgänge an, die auf die schwierigsten Frames und Übergänge abzielen.

Wir verfolgen häufige Fehlerursachen wie ID-Switches, Drifting-Boxen, inkonsistente Grenzen und verpasste kurze Ereignisse. Zu den Leistungen können QS-Berichte, Auditnotizen und ein überarbeitetes Leitliniendokument gehören.

Bei sensiblem Filmmaterial halten wir uns an sichere Übertragungs- und Zugriffskontrollen und können uns an DSGVO-orientierten Arbeitsabläufen orientieren, wenn Daten identifizierbare Personen oder Standorte enthalten.