Servicios de anotación de datos robóticos para sistemas autónomos, de percepción y de navegación
Servicios de anotación de datos robóticos
Diseñado para equipos que envían inteligencia artificial médica y necesitan documentos etiquetados confiables. Obtendrá máscaras de segmentación, etiquetas de seguimiento y de nube de puntos, directrices de etiquetado estables y un control de calidad que puede auditar sin ralentizar su hoja de ruta. Los servicios de anotación de datos robóticos incluyen flujos de trabajo seguros e informes coherentes desde la fase piloto hasta la fase de producción.
Anotación de alta precisión para las tareas de percepción de los robots, como la navegación, el agarre y la comprensión de la escena.
Soporte para flujos de trabajo con varios sensores, incluidos RGB, profundidad, LiDAR e IMU.
Control de calidad sólido para la coherencia temporal, la validación de la geometría y la alineación de varios sensores.
Los sistemas robóticos se basan en datos etiquetados con precisión para interpretar su entorno, navegar de forma segura, interactuar con objetos y coordinar tareas autónomas.
La anotación de alta calidad es esencial para la percepción, la manipulación, las canalizaciones SLAM y la fusión de múltiples sensores de los robots. DataVlab ofrece servicios de anotación de datos robóticos para empresas autónomas de robótica, plataformas de automatización de almacenes, laboratorios de robótica industrial, desarrolladores de robótica doméstica y equipos de investigación.
Admitimos la segmentación, el seguimiento de objetos, el etiquetado de mapas de profundidad, la anotación multicámara, los flujos de trabajo con LiDAR y nubes de puntos, el etiquetado de regiones de captura, la anotación de obstáculos, el etiquetado de asequibilidad y las tareas de reconstrucción de escenas. El control de calidad incluye la comprobación de la coherencia entre fotogramas, la verificación basada en la geometría, la gestión de la oclusión, la validación de la continuidad de los objetos y las revisiones de la coherencia temporal.
Cómo DataVlab apoya la robótica y los sistemas autónomos
Flujos de trabajo de anotación estructurados alineados con las tareas principales de percepción e interacción de la robótica.
Detección de objetos para la navegación robótica
Cajas delimitadoras y segmentación
Anotamos los obstáculos, los caminos, las paredes, los muebles y las señales ambientales para que los robots puedan moverse de forma segura.
Etiquetado de profundidad y percepción 3D
Predicción de profundidad y reconstrucción de escenas
Etiquetamos mapas de profundidad, características espaciales y estructuras 3D para SLAM.
Rastreo de objetos a través de marcos
Detección del movimiento temporal
Realizamos un seguimiento de los objetos en todos los fotogramas para facilitar la estimación del movimiento y la coherencia.
Anotación sobre puntos de agarre y asequibilidad
Apoyo a las tareas de manipulación
Anotamos las regiones, los identificadores y los puntos críticos de interacción que se pueden captar.
Anotación de robótica de almacén
Flujos de trabajo de automatización industrial
Etiquetamos palés, estantes, robots, vehículos todo terreno, trabajadores y caminos.
Anotación de fusión multisensor
Alineación de RGB, profundidad, LiDAR e IMU
Garantizamos un etiquetado uniforme en varios tipos de sensores.
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Entrega
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Asistido por IA
Combinamos la experiencia humana con precisión automatizada para ofrecer una anotación de máxima calidad.
Control de calidad avanzado
Protocolos de control de calidad personalizados para garantizar anotaciones sin errores por proyecto.
Altamente especializado
Anotadores expertos en su dominio, que aportan precisión y conocimiento especializado a cada conjunto de datos.
Subcontratación ética
Procesos justos y transparentes para un etiquetado de datos ético y de alta calidad.
Experiencia comprobada
Éxito demostrado en múltiples industrias con datos de entrenamiento confiables y efectivos.
Soluciones escalables
Flujos de trabajo adaptados a proyectos de cualquier escala: desde pequeños lotes de datos hasta modelos empresariales de IA.
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