AnnotAI
Autonom körning (AD) och autonoma förarassistanssystem (ADAS) ligger i framkant av innovationerna inom fordonsbranschen. Över hela världen arbetar flera OEM-tillverkare, Tier 1-leverantörer och nystartade företag för att fullt ut förverkliga potentialen hos nästa generations autonoma mobilitet.
Autonoma fordon körs och manövreras utifrån information från AI-baserade system och algoritmer. En av de viktigaste faktorerna för säker drift av ett förarlöst (autonomt) fordon är dock förmågan att korrekt identifiera ett objekt under körning – vilket understryker behovet av noggrann märkning och en djupgående algoritmträning som underlättar detta scenario.
LTTS har utvecklat ett AI-baserat, heltäckande verktyg för automatisk dataannotering som möjliggör smart och intelligent dataannotering. Plattformen stöder märkning av data från flera sensorer med hög noggrannhet och är molnoberoende, vilket gör den verkligen mångsidig och kapabel att påskynda träningen av datorseende för autonoma fordon, robotik och andra tillämpningar.
AnnotAI: Enabling Intelligent Data Labelling for Safe & Secure Drive
Utmärkande egenskap
Upp till 95 % noggrannhet
Märkning av data från flera sensorer/Kalibrering av flera sensorer
Smart anteckningsupplevelse med assist-in-funktionen
Molnoberoende
Intuitivt och användarvänligt gränssnitt
Uppfyller kraven i GDPR och SoC
Kompetens inom flera branscher
Branscher vi stödjer
Fordonsindustrin
Nyttjebil
Jordbruks-, bygg- och gruvutrustning
Medicinsk och hälsovårdsrelaterad bilddiagnostik
Användningsfall
Highway Pilot
Intelligent hastighetsanpassning
Automatisk nödbroms
Identifiering av trafikskyltar
Helt automatiserad parkeringshjälp
System för förarövervakning
Körfältsassistent
Detektering av döda vinklar
AnnotAI
LTTS har utvecklat AnnotAI, ett AI-baserat, molnoberoende verktyg för automatisk dataannotering från början till slut, som möjliggör smart och intelligent dataannotering. Plattformen stöder märkning av data från flera sensorer med hög noggrannhet och är molnoberoende, vilket gör att den kan påskynda träningen av datorseende för autonoma fordon, robotik och andra tillämpningar.
