Pose Estimation для контроля сдачи экзаменов

Мы помогли создать систему контроля экзаменов, разметив 6 000 изображений для алгоритма распознавания поз студентов. Наш подход сократил время проекта и повысил качество данных, что помогло гарантировать высокую точность контроля.

ellipse
  • Объем данных:
    6 000 снимков
  • Индустрия:
    Образование
  • Длительность проекта:
    3 месяца
  • Задача:

    К нам обратился клиент из сферы образования, который искал решение для точной разметки поз людей на фотографиях. Основной целью проекта было использование данных для разработки и улучшения алгоритмов машинного обучения, способных определять позы студентов во время экзаменов.

    Основные цели проекта:
    1. Обработка фотографий. Нам необходимо было разметить 6 000 изображений.
    2. Обучение алгоритма. Команде предстояло обучить модель распознавать человеческие позы в различных условиях для контроля за экзаменами.
  • Решение:

    Итерационная разметка

    Проект был разделен на три этапа, по 2 000 изображений каждый. В первой итерации наша команда вручную разметила изображения для создания начального набора данных. Далее клиент использовал этот набор для предразметки следующих итераций, что ускорило работу.

    Учет сложностей разметки

    Множество людей на одном снимке требовали детальной разметки, включая такие параметры, как степень перекрытия объектов и положение тела.

    Специализированное обучение команды

    Для обеспечения точности команда изучала анатомические изображения и видео, предоставленные клиентом, что помогало точнее определять ключевые точки на теле человека в разных позах.

  • Результаты:

    1. Своевременная разметка

      2 000 снимков были вовремя размечены за каждую итерацию.

    2. Качественный результат

      Благодаря точной разметке клиент улучшил свои алгоритмы для контроля за экзаменами.

Другие кейсы

Разметка медицинских данных: аксиальные срезы

Data Light успешно выполнила разметку 700 аксиальных срезов за месяц, собрав команду из опытных медиков. Это позволило эффективно обучить модель для определения фораминальных грыж.

Подробнее

Разметка LiDAR для улучшения пространственной ориентации

Мы выполнили разметку облаков LiDAR для улучшения пространственной ориентации нейронной сети с 99% точностью. Это помогло клиенту увеличить производительность модели в три раза.

Подробнее
Все кейсы

Оставьте
заявку

Мы обязательно
свяжемся с вами!
Дмитрий, менеджер по работе с клиентами Дмитрий,
менеджер по работе с клиентами
Дмитрий, менеджер по работе с клиентами

    Нажимая кнопку «Оставить заявку», я даю согласие на отправку и обработку своих персональных данных

    Ваша заявка успешно отправлена!

    Мы скоро свяжемся с вами для обсуждения деталей проекта