Subcontrate servicios de anotación de vídeo para equipos de visión artificial

La subcontratación de anotaciones de vídeo ayuda a los equipos a convertir las imágenes sin procesar en datos de entrenamiento consistentes para los modelos de visión artificial. DataVlab apoya a las empresas emergentes y a las empresas que necesitan etiquetas fiables para secuencias largas, iluminación compleja, imágenes borrosas por movimiento, oclusiones y escenas densas.

Trabajamos con diversas fuentes, como cámaras de control, cámaras de circuito cerrado de televisión, drones, cámaras minoristas, inspecciones industriales y grabaciones móviles. Nuestro objetivo son las definiciones estables de las etiquetas y el control de calidad repetible para que sus modelos aprendan el movimiento, el comportamiento y el contexto, y no el ruido generado por un etiquetado incoherente.

Adaptamos el alcance del etiquetado a los objetivos de su modelo y al entorno de implementación. Entre los productos más comunes se incluyen los recuadros delimitadores, los polígonos, las máscaras de segmentación, los puntos clave y el seguimiento multiobjeto con identificadores persistentes en todos los marcos.

También podemos etiquetar acciones y eventos (por ejemplo, interacciones, infracciones de seguridad o anomalías), atributos (uniformes, tipos de vehículos, EPP) y metadatos de escenas. Los resultados se pueden proporcionar por fotograma, por clip o como segmentos temporales, alineados con el formato y la taxonomía de clases que prefiera.

La anotación de vídeo se utiliza para el seguimiento de objetos, el reconocimiento de acciones y la detección de eventos en la autonomía, la seguridad, el análisis minorista y las operaciones industriales. Los conjuntos de datos típicos incluyen escenas de tráfico, almacenes, pasillos de tiendas, líneas de producción, sitios de construcción y espacios públicos.

Nos ocupamos de los casos extremos que suelen afectar al rendimiento de las modelos, como escenas abarrotadas, oclusiones intensas, movimientos rápidos, reflejos, poca luz y movimiento de la cámara. Si tiene un conjunto de evaluación, podemos mantener un subconjunto estándar para supervisar la coherencia a lo largo del tiempo y entre los anotadores.

La calidad de los conjuntos de datos de vídeo depende de la coherencia entre los fotogramas y los anotadores. Realizamos rondas de calibración para adaptarnos a las definiciones de las clases y, a continuación, aplicamos estrategias de revisión y muestreo con varias pasadas dirigidas a los fotogramas y transiciones más difíciles.

Hacemos un seguimiento de los modos de falla comunes, como los interruptores de identificación, las casillas a la deriva, los límites inconsistentes y los eventos cortos omitidos. Los productos finales pueden incluir informes de control de calidad, notas de auditoría y un documento de directrices perfeccionado.

En el caso de las imágenes confidenciales, seguimos controles de acceso y transferencia seguros, y podemos adaptarnos a los flujos de trabajo orientados al RGPD cuando los datos incluyen personas o ubicaciones identificables.