博登

人工智能赋能人工智能

AI FOR AI

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关于博登

博登是一家专业的数据解决方案提供商，可提供覆盖人工智能全领域的数据采集，数据同步，数据清洗，智能数据标注，大数据闭环中台等全套数据处理服务及后续AI算法整套解决方案，主要应用领域为自动驾驶、新零售、智慧交通、智慧政务等。

产品优点

强适应模型

我们的算法支持多种不同类型的数据采集和回放，同步时间轴

自动化标注

内置深度学习模型，支持实例的预处理及自动生成，结合人机交互，与传统方法相比可提升200%的标注效率

高精度数据

我们对工具和功能进行了优化，来处理复杂数据并提供准确的标注

多样化定制

模型的可复用性支持客户的需求变化。根据客户需求，调整用户界面，定制功能

高精度数据

从数据采集，数据标注到模型生成和服务部署，我们提供全流程服务

易于操作的企业级标注平台

今天，越来越多的公司开始将深度学习应用到他们的产品中，或者正在创造一些属于未来的东西。但是无论如何，你拥有的数据越多，你获得的智能效果就越好。尽管每天都有新的各式模型出现，但优质的数据处理解决方案仍然缺乏。

AI高楼的建立，需要大家的努力付出，不要把您宝贵的时间和金钱花费在寻找一把称手的铲子上。博登智能专注于为各大人工智能公司以及研究机构提供整套的数据服务。专注于人工智能，其余让博登来为您完成。

基于您最喜欢的工具构建

我们使用最先进且被广泛接受的技术，这样您的开发人员就可以根据组织的需要进行扩展和定制，比如集成新的神经网络。

博登智能为您部署安装自我托管算法服务器和使用更多的微服务来提升您的工作效率。

人机共生回圈(Human-in-the-Loop, HITL)

这里监督的不是取代你的数据科学家，而是帮助他们生产更好的产品。

将现有的神经网络放置在诸如Docker一样的微服务里面，然后在里面运行您的输入数据。博登智能使用高效的数据质量统计工具，在标注工具中更正结果并再次重复训练拟的模型-这就是人机共生回圈。

产品介绍

边界框

语义分割

目标检测

多传感器数据融合

边界框

科学研究最多，最常用的注释类型是边界框。与其他注释类型相比，它们易于应用于机器学习模型，并且注释速度更快。它最常用于测试和验证新传感器或跟踪顺序数据中的对象。

语义分割

语义分割是计算机视觉的重要任务，是指将图像中的每个像素链接到类别标签的过程。它最接近2D空间中真实的表示，因为他深入理解周围环境，将一个整体分割成几个单独的实体。它相比于边界框更容易区分和理解对象（例如车道，人行道）并在整个序列中跟踪他们的实例。

目标检测

目标检测是在图像和视频中扫描和搜索目标，对目标进行定位和识别。目标检测是计算机视觉领域的传统任务，与图像识别不同，目标检测不仅需要识别出图像上存在的物体，给出对应的类别，还需要将该物体的位置通过最小包围框的方式给出。根据目标检测需要输出结果的不同，一般将使用RGB图像进行目标检测，输出物体类别和在图像上的最小包围框的方式称为2D目标检测，而将使用RGB图像、RGB-D深度图像和激光点云，输出物体类别及在三维空间中的长宽高、旋转角等信息的检测称为3D目标检测。