US-DATAРазметка данных
Кабинет
Подготовим видео и изображения с камер для обучения Computer Vision моделей — детекция людей и транспорта, трекинг объектов, события, зоны и сложные сцены. От пилота до готового production-датасета.
Рассчитать стоимость проекта
Разметка данных для видеонаблюдения — это подготовка изображений и видеопотоков с камер для обучения моделей компьютерного зрения. Аннотаторы выделяют людей, транспорт, предметы, зоны и события, а также отслеживают перемещение объектов между последовательными кадрами.
В отличие от обычной работы с отдельными фотографиями, видеонаблюдение требует учитывать временную связь кадров. Один и тот же человек или автомобиль должен корректно сохранять свой ID при движении, частичном перекрытии другими объектами, изменении масштаба или ракурса.
При подготовке таких датасетов важно учитывать реальные условия работы камер: низкую освещенность, тени, дождь и снег, большое количество объектов в кадре, дальние планы, размытие движения и частичные перекрытия.
В результате модель получает структурированные данные, на которых можно обучать системы автоматической видеоаналитики, безопасности и мониторинга.
Bounding Box, полигоны или маски для выделения людей, автомобилей, велосипедов, предметов и других объектов в кадре.
Video Object Tracking с сохранением уникального ID объекта между кадрами и отслеживанием его движения.
Выделение контролируемых областей, линий пересечения, направлений движения и траекторий объектов.
Аннотирование входа и выхода из зоны, падений, появления объектов, остановок, скоплений людей и других заданных событий.
Дополнительные атрибуты объектов и кадров: тип транспорта, категория объекта, состояние сцены или другие параметры проекта.
Работа с перекрытиями, небольшими объектами, ночным видео, нестандартными ракурсами, плотными потоками людей и транспорта.
Разные типы аннотации для задач computer vision
Полный цикл подготовки данных - от сырых материалов до готовой модели
За счет чего US-DATA добивается стабильной разметки видеоданных?
Для систем видеонаблюдения недостаточно корректно отметить объект только на одном кадре. Ошибка может появиться при движении, перекрытии объектов или изменении условий съемки и затем повлиять на весь трек.
Поэтому разметка выполняется по единым гайдлайнам, а результаты проходят многоступенчатую проверку. Мы контролируем не только положение объектов, но и согласованность аннотаций между кадрами, корректность ID и соблюдение правил для сложных случаев.
Процесс и критерии контроля адаптируются под задачу, тип камер, классы объектов и требования конкретной ML-модели.
Понимаем, как качество аннотаций влияет на детекцию, трекинг и работу модели в реальной видеосцене.
Размечаем плотные сцены, перекрытия, небольшие объекты, разные ракурсы и сложные условия съемки.
Можем начать с тестовой выборки и масштабировать процесс на большие массивы изображений и видео.
Работаем по вашим гайдлайнам или помогаем сформировать правила разметки под требования модели.
Многоступенчатый QA и единые требования ко всему датасету.
Более точная детекция объектов
Стабильный трекинг между кадрами
Меньше ложных срабатываний
Корректная работа со сложными видеосценами
Готовый датасет для обучения и production
Разделы раскрываются — внутри таблицы с ориентировочной стоимостью.
Выберите параметры - получите мгновенный расчет
* Данный расчет не является публичной офертой. Финальная стоимость работ определяется после получения технического задания и анализа данных.
Актуальные материалы о разметке данных и машинном обучении
Оставьте заявку — мы оценим объем данных, требования к разметке и предложим оптимальный подход под вашу ML-задачу.
Разметка данных для видеонаблюдения — один из ключевых этапов подготовки датасетов для обучения систем компьютерного зрения и автоматической видеоаналитики. Чтобы нейронная сеть могла обнаруживать людей, транспорт и другие объекты, отслеживать их перемещение и распознавать события, ей необходим большой объем качественно размеченных изображений и видео.
US-DATA выполняет разметку видеоданных для систем видеонаблюдения, безопасности и Computer Vision. Мы работаем с отдельными кадрами и последовательностями видео, выполняем детекцию объектов, Bounding Box-разметку, сегментацию изображений, классификацию, покадровую разметку и Video Object Tracking с сохранением ID объектов между кадрами.
При подготовке датасетов для видеоаналитики важно учитывать реальные условия эксплуатации камер. Люди и транспорт могут частично перекрываться, находиться далеко от камеры, попадать в кадр при низкой освещенности или быстро перемещаться. Такие случаи требуют единых правил аннотирования и отдельного контроля качества, иначе ошибки в обучающей выборке приводят к ложным срабатываниям и нестабильному трекингу.
US-DATA может подключиться как к пилотному проекту, так и к масштабной разметке данных. Собственная инфраструктура, единые гайдлайны, многоступенчатая проверка и участие специалистов, понимающих специфику ML и Computer Vision, позволяют поддерживать согласованность разметки на больших объемах данных.
Если вам требуется датасет для видеонаблюдения, разметка видео для нейронных сетей, детекция людей и транспорта или трекинг объектов, команда US-DATA подготовит данные в согласованном формате для дальнейшего обучения, тестирования и внедрения модели в production.
