Chú thích dữ liệu cho
trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo cần chú thích dữ liệu có độ chính xác cao để tìm hiểu mẫu và đưa ra dự đoán. Mỗi năm chúng tôi xử lý hàng triệu dữ liệu và giúp nâng cao độ chính xác của AI lên tới 98%, từ đó xác định tiêu chuẩn chất lượng AI.

Hình ảnh

(những bức ảnh chụp con người, vật thể, con vật,...)

Âm thanh

(bao gồm các bản ghi âm đến từ người ở đa dạng vùng miền)

Văn bản

(các loại tài liệu khác nhau, bao gồm chữ viết và con số với nhiều loại ngôn ngữ khác nhau)

Video

(băng ghi hình từ camera an ninh, máy ảnh, và thường được phân loại về dạng ảnh)

Cảm biến thị giác 3D

(dữ liệu thu thập thông tin chi tiết 3 chiều của vật thể qua cảm biến để cải thiện chất lượng giao diện)

Bounding Box

Là một khung hình chữ nhật bao quanh đối tượng trong ảnh. Nó được dùng để xác định vị trí đối tượng, phân loại đối tượng như ô tô, con người hoặc trạng thái.

Polygon

Là một đường đa giác bao quanh vật thể. Đây là loại chú thích dữ liệu linh hoạt nhất để chú thích đa dạng các loại dữ liệu, thường được sử dụng để dò tìm đối tượng trong xe ô tô, các tòa nhà cao tầng, sản phẩm trong giỏ hàng.

Polyline & Spline

Là các đường kẻ thẳng có điểm bắt đầu và kết thúc, thường được sử dụng để xác định cấu trúc tuyến tính chi tiết trong hình ảnh và video như làn đường, đường ray và đường ống.

LiDAR Point Cloud

Là công nghệ sử dụng ánh sáng ở dạng chùm tia laser chiếu tới một bề mặt để đo khoảng cách giữa cảm biến và đối tượng. Quá trình này sẽ lặp lại hàng triệu lần bởi cảm biến LiDAR, cuối cùng sẽ được thể hiện dưới dạng đám mây điểm. Các đối tượng trong đám mây điểm có thể được chú thích bằng bounding box, 3D cuboid..tùy thuộc vào yêu cầu từng dự án.

3D CUBOID

Khối lập phương bao quanh đối tượng trong hình ảnh 2D, nhằm chú thích vật thể trong không gian 3 chiều, thường được sử dụng trong công nghệ xe tự lái, nó có thể giúp đo khoảng cách đến chướng ngại vật.

Semantic Segmentation

Là nhiệm vụ phân vùng từng loại đối tượng, mỗi pixel trong ảnh sẽ được gán nhãn tương ứng bằng các màu sắc biểu thị khác nhau.

Landmark

Với loại chú thích dữ liệu này, mỗi đối tượng trong ảnh sẽ được đánh dấu các điểm quan trọng nhất, thường được ứng dụng để nhận dạng khuôn mặt, cảm xúc, tư thế của con người.

Ứng dụng các giải pháp ở các ngành khác nhau

Thể thao

Thúc đẩy ứng dụng AI trong Thể thao

Trong thời đại công nghệ tân tiến hiện nay, thể thao là một ngành nổi bật khi biết tận dụng sức mạnh của AI. Nhiều ứng dụng sử dụng AI được cả người chơi và trọng tài quan tâm như:

Sản xuất

Tăng cường ứng dụng của AI trong ngành Sản xuất

Ngành Sản xuất đang tạo ra những bước phát triển đột phá khi ứng dụng được sự phát triển của AI và Máy học. Điều đó đã được áp dụng và vận hành trong hàng ngàn nhà máy trên khắp thế giới để tối ưu hóa chuỗi cung ứng và đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển.

Ô tô tự động hóa

Nâng tầm thế giới ô tô tự động hóa với hệ thống hỗ trợ người lái tân tiến.

Thị trường ô tô tự động hóa được dự đoán sẽ vô cùng tiềm năng trong thời gian tới. Để hệ thống hỗ trợ người lái hoạt động tốt, chúng ta cần có một kho dữ liệu khổng lồ được chú thích cho trí tuệ nhân tạo AI. LTS GDS tự hào cung cấp dịch vụ chú thích dữ liệu chất lượng cao để đảm bảo nguồn dữ liệu được chú thích chính xác cho AI.

Bán lẻ

Cùng tạo nên một cuộc cách mạng mới cho ngành bán lẻ

Cuộc cách mạng công nghệ và đại dịch Covid 19 đã thay đổi thói quen mua sắm của người tiêu dùng, và đặt ra những thách thức không hề nhỏ cho các nhà bán lẻ. Với dữ liệu được chú thích chính xác theo thời gian thực, ngành bán lẻ sẽ được tiếp sức trong cuộc đua với sự bùng bổ của thương mại điện tử.

Xây dựng

Tăng cường sự an toàn trong ngành Xây dựng với Chú thích dữ liệu

Ngành Xây dựng có hệ thống thiết bị, vật tư và nhân công khổng lồ nên quy trình quản lý và giám sát không hề đơn giản. Từ đó, quy trình chú thích dữ liệu với khả năng nhận diện đối tượng sẽ hỗ trợ nhân sự ứng dụng AI trong lĩnh vực Xây dựng như: