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운송 사례

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[자율주행] 자율주행 영상 데이터 셋의 동일 객체 추적 AI : 객체 인식 정확도 98%
프로젝트 사례

[자율주행] 자율주행 영상 데이터 셋의 동일 객체 추적 AI : 객체 인식 정확도 98%

- 페인 포인트 : 자율주행 비디오 데이터셋 상 동일 객체 추적의 어려움 - Vision AI 활용 : 객체별 고유ID 부여 후 객체간 거리 및 움직임 추적 - 결과 : 일관된 객체 인식 정확도 약 98% 달성, 상호 객체의 이벤트 발생 파악 자율주행 영상 데이터 셋의 동일 객체 추적 AI 란? 자율주행 시스템을 개발하기
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[자율주행] 소형선박의 도심 내 이동을 위한 자율주행 AI : 운항 중 이벤트 반응률 약 30% 향상
프로젝트 사례

[자율주행] 소형선박의 도심 내 이동을 위한 자율주행 AI : 운항 중 이벤트 반응률 약 30% 향상

- 페인 포인트 : 소형선박의 도심 내 이동을 위한 자율주행 수요 증가 - Vision AI 활용 : 선박 주행경로 데이터 구축 및 이벤트 자동 인식 - 결과 : 운항 중 이벤트 반응률 약 30% 향상, 경로 내 구조물/장애물/가능 경로를 인식하여 안정성 증대 소형선박의 도심 내 이동을 위한 자율주행 AI 란? 강,
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[자율주행] 자동 발렛 파킹 시스템 개발을 위한 AI : 객체 인식 및 분류 정확도 95.7%
프로젝트 사례

[자율주행] 자동 발렛 파킹 시스템 개발을 위한 AI : 객체 인식 및 분류 정확도 95.7%

- 페인 포인트 : 자동 발렛 파킹 시스템 개발을 위한 AI 모델 필요 - Vision AI 활용 : 주차장 내 장애물, 유동객체 및 주행가능영역 파악 - 결과 : 객체 인식 및 분류 정확도 약 95.7% 달성, 주차 보조시스템을 적용하여 휴먼에러로 인한 사고 감소 자동 발렛 파킹 시스템 개발을 위한 AI란? 차량 입출차
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[로보틱스] 야외 자율주행로봇 AI : 동적 객체 인식률 98% 달성
프로젝트 사례

[로보틱스] 야외 자율주행로봇 AI : 동적 객체 인식률 98% 달성

- 페인 포인트 : 야외 환경에 대한 기존 모델 성능의 한계 - Vision AI 활용 : Edge case 데이터셋 추가 구축 후 모델 업그레이드 - 결과 : 동적 객체 인식률 98% 달성, 환경 변화 적응형 야외 배송/물류 서비스 제공 동적 객체 인식 AI란? 주변 환경에서 움직이는 차량, 보행자, 자전거 등과 같은 동적인
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[운송/IoT] 라벨링 자동화로 쉽고 빠르게 결과물을 취득한 엣지비전(Edge Vision)
성공사례

[운송/IoT] 라벨링 자동화로 쉽고 빠르게 결과물을 취득한 엣지비전(Edge Vision)

문제 슈퍼브에이아이를 찾은 Edge Vision은 셀프 호스티드 CVAT 인스턴스와 라벨링 서비스에 과감하게 투자했지만 만족할 만한 품질의 라벨을 얻지 못했다고 했습니다. 사람이 직접 라벨링하면 섬세한 고품질의 라벨을 빠르게 얻을 수 있을 거라고 생각했는데, 오히려 인하우스 ML팀의 시간과 리소스를 너무 많이 소모하는 결과만 낳았습니다. 해결 방법 사용자가 원하는 조건에 맞추어 AI가 자동으로
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