Deep-Learning-Techniken sind alle darauf ausgerichtet, Unternehmen auf eine noch nie da gewesene Weise zu verändern. Der Einsatz von hochentwickelten, mehrstufigen tiefen neuronalen Netzwerken gibt Unternehmen Rückschlüsse, Erkenntnisse und Entscheidungsfähigkeiten, die so weit fortgeschritten sind wie die menschliche Wahrnehmung. PathPartner ist dank seinem ganzheitlichen Ansatz zur Implementierung, Optimierung und Integration von Deep-Learning-Methoden für verschiedene Anwendungen Ihr zuverlässiger Partner auf Ihrem Weg zur Einführung des Deep-Learning.

Full-Stack-Service-Angebote

Datenaufbereitung
  • Datenaufbereitung sowohl für das Modelltraining als auch für den Test
  • Daten mit Variationsmöglichkeiten zur Abdeckung aller Möglichkeiten
  • Anmerkungswerkzeuge
  • Manuelle und halbautomatische Etikettierungg
Modellgestaltung, Training
  • Komplexitätsbewusste benutzerdefinierte Architekturen, einschließlich FF-CNNs, RNNs, LSTMs, CRFs und HMMs.
  • Auswahl der richtigen Frameworks
  • Modelltraining zu Standard- und benutzerdefinierten Datensätzen
Plattformoptimierungen
  • Portierung und Optimierung für Server-Grade- und eingebettete Plattformen
  • Tiefe Kompression für eingebettete Plattformen
  • GPU-Beschleunigungs- und Modellkonvertierungswerkzeuge
Wartung
  • Inkrementelle Upgrades von Modellen
  • Portierung und Optimierung auf neue oder aktualisierte Frameworks und Plattformen

Unser Angebot umfasst ein breites Anwendungsspektrum.

Fahrerüberwachung
ADAS-Lösungen
Präzisionslandwirtschaft
Medizinische Bildgebung
Erweiterte Realität

Unsere Handlungskompetenz PathPartner's Fahrerüberwachungslösung

Die Fahrerüberwachungslösung von PathPartner's verwendet fortschrittliche Methoden des deep learnings, um die Wachsamkeit der Fahrer unter verschiedenen Bedingungen zu bewerten. Es verwendet eine hybride Kombination von fortschrittlichen Gesichtsanalyse-algorithmen über 28 Gesichtspunkte hinweg, um eine Echtzeitanalyse der Augen-, Mund- und Kopfbewegungen des Fahrers durchzuführen. Mit einer gründlichen Studie über die Komplexität jedes dieser Probleme, einem tiefen Verständnis der Repräsentationsfähigkeiten von Deep Learning-Modellen haben wir Algorithmen entwickelt, die in Echtzeit auf eingebetteten Systemen ausgeführt werden können (Beispiel: Unser DMS kann in Echtzeit auf Qualcomms SD820 und NVidia TX2 ausgeführt werden).

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Plattformen. Frameworks. Werkzeuge. Abgehakt.

Plattformen
  • Servertaugliche Plattformen
  • Eingebettete Plattformen wie NVIDIA TX2, Qualcomm 820A, 625, 635, NXPs S32V234 und TIs TDA2x/3x, Candence Vision P5,P6,
Frameworks
  • Caffe/Caffe2
  • Tensorflow
Werkzeuge
  • Berechnungs-Backend - CUDA, OpenBLAS
  • Datenvisualisierung: Pandas, Tensorboard, Matplotlib
  • Stats Werkbank : Python

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