全國(guó)首例無(wú)人駕駛出租車上路,高質(zhì)量數(shù)據(jù)成AI落地關(guān)鍵點(diǎn)
然而,在洶涌的市場(chǎng)需求面前,供給側(cè)卻出現(xiàn)了短缺,市面上能夠提供這種高標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)的公司屈指可數(shù)。究其原因在于,數(shù)據(jù)采標(biāo)行業(yè)從業(yè)者眾多,但天花板很高,能做到頂尖并不容易。針對(duì)智能駕駛領(lǐng)域,專精于高質(zhì)量、高精度、場(chǎng)景化數(shù)據(jù)服務(wù)的云測(cè)數(shù)據(jù)一路高歌猛進(jìn),成為國(guó)內(nèi)AI數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域的頭部企業(yè)。
云測(cè)數(shù)據(jù)致力于提供高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)服務(wù)。
為了滿足智能駕駛領(lǐng)域不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)需求,云測(cè)數(shù)據(jù)搭建了自己的場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)室,為各種智能駕駛細(xì)分場(chǎng)景模擬無(wú)噪的專屬數(shù)據(jù),通過(guò)場(chǎng)景化數(shù)據(jù)采集直擊特定場(chǎng)景化下的數(shù)據(jù)缺失、質(zhì)量良莠不齊等行業(yè)問(wèn)題。
一方面,在場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)采集更加精準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量更高,另一方面,基于落地場(chǎng)景的數(shù)據(jù)也與智能駕駛需求端的匹配度更高,從而最大化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。
目前,云測(cè)數(shù)據(jù)采集服務(wù)覆蓋智能駕駛主流應(yīng)用場(chǎng)景,擁有DMS與ADAS場(chǎng)景搭建采集經(jīng)驗(yàn),比如支持駕駛員信息備采、多模及車載語(yǔ)音采集、道路特定、物體采集、路況信息采集、車輛采集等眾多類型。
在擁有貼合場(chǎng)景落地的大量數(shù)據(jù)后,高精準(zhǔn)度、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注就顯得更為重要。數(shù)據(jù)標(biāo)注的意義是教會(huì)機(jī)器理解并認(rèn)識(shí)世界,從而幫助智能駕駛更好的感知道路環(huán)境。云測(cè)數(shù)據(jù)支持市面上語(yǔ)音、文本、圖像等所有的標(biāo)注類型,包括分類、畫(huà)框、注釋、標(biāo)記等等,經(jīng)過(guò)多重審核流程,確保準(zhǔn)確率來(lái)保持標(biāo)注質(zhì)量的領(lǐng)先性。
諸如:圖片通用拉框、車道線標(biāo)注、多邊形標(biāo)注、駕駛員面部標(biāo)注、情感判斷、意圖識(shí)別、3D點(diǎn)云標(biāo)注、2D/3D融合標(biāo)注、全景語(yǔ)義分割等標(biāo)注類型。

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