AnnotAI
Autonomes Fahren (AD) und autonome Fahrerassistenzsysteme (ADAS) stehen an der Spitze der automobilen Innovation. Weltweit arbeiten mehrere OEMs, Tier-1-Hersteller und Start-ups daran, das Potenzial der nächsten Generation autonomer Mobilität voll auszuschöpfen.
Autonome Fahrzeuge arbeiten und manövrieren auf der Grundlage von Eingaben von KI-basierten Systemen und Algorithmen. Einer der Schlüsselfaktoren für den sicheren Betrieb eines fahrerlosen (autonomen) Fahrzeugs ist jedoch die Fähigkeit, ein Objekt während der Fahrt genau zu identifizieren - was die Notwendigkeit einer genauen Kennzeichnung und eines tiefgreifenden Algorithmus-Trainings unterstreicht, das das Szenario erleichtert.
LTTS hat ein KI-basiertes, automatisches End-to-End-Tool zur Datenbeschriftung entwickelt, das eine intelligente Datenbeschriftung ermöglicht. Die Plattform unterstützt die Beschriftung von Multisensordaten mit hoher Genauigkeit und ist Cloud-unabhängig, was sie wirklich vielseitig macht und das Training von Computervisionen für autonome Fahrzeuge, Robotik und andere Anwendungen beschleunigt.
AnnotAI: Intelligente Datenkennzeichnung für sicheres Fahren
Herausragendes Merkmal
Bis zu 95 % Genauigkeit
Kennzeichnung von Multisensordaten/Multisensorkalibrierung
Intelligente Kommentarfunktion mit Assistenzfunktion
Agnostisch für die Cloud
Intuitive und benutzerfreundliche Schnittstelle
GDPR- und SoC-konform
Multi-industrielle Fähigkeit
Von uns unterstützte Branchen
Automobilindustrie
Nutzfahrzeug
Landwirtschafts-, Bau- und Bergbaumaschinen
Medizinische Bildgebung und Gesundheitswesen
Anwendungsfälle
Highway-Pilot
Intelligente Geschwindigkeitsübernahme
Automatische Notbremse
Erkennung von Verkehrszeichen
Vollautomatische Einparkhilfe
Fahrerüberwachungssystem
Fahrspurhalte-Assistent
Erkennung des toten Winkels
AnnotAI
LTTS hat mit AnnotAI ein KI-basiertes, Cloud-agnostisches End-to-End-Tool zur automatischen Datenkommentierung entwickelt, das eine intelligente Datenkommentierung ermöglicht. Die Plattform unterstützt die Beschriftung von Multisensordaten mit hoher Genauigkeit und ist Cloud-unabhängig, wodurch sie das Compute Vision Training für autonome Fahrzeuge, Robotik und andere Anwendungen beschleunigen kann.
