AI
디타스의 AI 사업영역What is AI?
디타스는 AI 영상 데이터 구축과 빅데이터 분석 모델 수립 등의 기술력을 보유하고 있습니다.
AI 분석을 위해 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터를 취득하며,
취득한 데이터를 통해 인지 시스템(Cognitive System)을 구성하고 지속적인 학습을 반복합니다.
AI 인지 시스템은 지속적인 상호작용을 통한 반복 학습 및 정교화 작업을 수행하며 향후, 완전 자동화된 작업을 수행할 수 있습니다.
AI 분석을 위해 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터를 취득하며,
취득한 데이터를 통해 인지 시스템(Cognitive System)을 구성하고 지속적인 학습을 반복합니다.
AI 인지 시스템은 지속적인 상호작용을 통한 반복 학습 및 정교화 작업을 수행하며 향후, 완전 자동화된 작업을 수행할 수 있습니다.
AI모델 구축을 위한 데이터 학습 작업 절차AI Model Workflow
- 데이터 전처리
- AI 모델 학습
- AI 모델 실행
- AI 모델 활용
AI 학습을 위한 데이터 전처리 과정
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기술 강점Technical Strengths
객체 추적(Object Tracking) 기술은 영상에서 특정 객체의 위치 변화를 찾는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술로 일련의 영상 프레임 내 객체의 크기, 색, 모양, 윤곽선 등
객체의 특징적인 정보 간의 유사도를 활용하여 객체의 위치를 추적 하는데 필수적인 기술입니다.
Object Tracking 기술은 실시간 보안 영상, 교통 관리, 증강 현실 등 다양한 분야에서 필수적인 기술로 다양한 산업에 적용하여 활용 가능합니다.
객체의 특징적인 정보 간의 유사도를 활용하여 객체의 위치를 추적 하는데 필수적인 기술입니다.
Object Tracking 기술은 실시간 보안 영상, 교통 관리, 증강 현실 등 다양한 분야에서 필수적인 기술로 다양한 산업에 적용하여 활용 가능합니다.
AI 데이터 구축을 위한 라벨링Object Labeling
- Bounding Box
- Semantic Segmentation
- Polygon
- Keypoint
{
"annotations": [
{
"label": {
"data": {
"x": 1,
"y": 371,
"width": 232,
"height": 786
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 276,
"y": 368,
"width": 421,
"height": 794
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 708,
"y": 343,
"width": 454,
"height": 819
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 1211,
"y": 352,
"width": 422,
"height": 807
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 1726,
"y": 352,
"width": 402,
"height": 916
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 2215,
"y": 343,
"width": 422,
"height": 831
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 2700,
"y": 360,
"width": 444,
"height": 756
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 3176,
"y": 351,
"width": 416,
"height": 654
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 3653,
"y": 349,
"width": 349,
"height": 755
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 3658,
"y": 1784,
"width": 344,
"height": 808
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 3183,
"y": 1788,
"width": 473,
"height": 811
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 2724,
"y": 1747,
"width": 403,
"height": 839
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 2247,
"y": 1788,
"width": 397,
"height": 791
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 1768,
"y": 1753,
"width": 392,
"height": 836
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 1256,
"y": 1795,
"width": 418,
"height": 798
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 803,
"y": 1740,
"width": 402,
"height": 834
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 277,
"y": 1775,
"width": 470,
"height": 804
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 1,
"y": 1782,
"width": 293,
"height": 791
},
"category": "bounding_box"
},
"classification": {
"code": "car",
"attributes": []
}
}
]
}
이미지, 영상 데이터 속 객체를 박스로 지정하여 라벨링 합니다.
{
"response": {
"images": {
"labeled_all": {
"image": "https://dtaas.io/api/example/32796_full.png"
},
"labeled_layers": {
"Tree": "https://dtaas.io/api/example/tree.png",
"Road": "https://dtaas.io/api/example/asphalt.png",
"Building": "https://dtaas.io/api/example/building.png",
"Sky or Void": "https://dtaas.io/api/example/sky_or_void.png"
}
},
"classes": {
"Tree": {
"color": "#008600"
},
"Road": {
"color": "#9A4D00"
},
"Building": {
"color": "#DD8100"
},
"Sky or Void": {
"color": "#095C88"
}
},
"user_task__id": "100492"
}
}
시멘틱 세그멘테이션은 이미지, 영상 데이터의 모든 픽셀에 클래스를 부여합니다.
{
"vertices": [
{
"x": 10,
"y": 402
},
{
"x": 21,
"y": 399
},
{
"x": 30,
"y": 394
},
{
"x": 43,
"y": 385
},
{
"x": 50,
"y": 360
},
{
"x": 66,
"y": 380
},
{
"x": 72,
"y": 401
},
{
"x": 79,
"y": 420
},
{
"x": 91,
"y": 449
},
{
"x": 120,
"y": 470
},
{
"x": 134,
"y": 482
},
{
"x": 151,
"y": 502
},
{
"x": 162,
"y": 563
},
{
"x": 175,
"y": 523
},
{
"x": 195,
"y": 507
},
{
"x": 211,
"y": 492
},
{
"x": 250,
"y": 475
},
{
"x": 290,
"y": 447
}
]
}
이미지, 영상 데이터 속 객체의 불규칙한 경계를 정교하고 정확하게 라벨링 합니다.
[
{
"label": {
"data": {
"x": 51,
"y": 324
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 287,
"y": 272
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 464,
"y": 80
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 128,
"y": 45
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 388,
"y": 199
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 184,
"y": 109
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 40,
"y": 229
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 337,
"y": 133
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 333,
"y": 189
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 171,
"y": 24
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 93,
"y": 235
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 403,
"y": 20
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 393,
"y": 31
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 328,
"y": 182
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 360,
"y": 142
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 389,
"y": 124
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 101,
"y": 329
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 51,
"y": 324
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 287,
"y": 272
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 464,
"y": 80
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 128,
"y": 45
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 388,
"y": 199
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 184,
"y": 109
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 40,
"y": 229
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 337,
"y": 133
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 333,
"y": 189
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 171,
"y": 24
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 93,
"y": 235
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 403,
"y": 20
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 393,
"y": 31
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 328,
"y": 182
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 360,
"y": 142
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 389,
"y": 124
},
"category": "keypoint"
}
},
{
"label": {
"data": {
"x": 101,
"y": 329
},
"category": "keypoint"
}
}
]
객체의 주요 특징점을 지정하여 물체를 추적, 인식할 수 있습니다.
주요 실적Key Performance Summary
| Business | Client |
|---|---|
| 미래연구서비스개발, 첨단융합 소재 발굴을 위한 인공지능 지원 플랫폼 개발 | 과학기술일자리진흥원 |
| 인공지능 학습용 데이터 구축, 동작 모션캡쳐 데이터 | 한국지능정보사회진흥원 |
| 인공지능 학습용 데이터 구축, 문화 3D 데이터 | 한국지능정보사회진흥원 |
| 인공지능 학습용 데이터 구축, 스마트축사 통합 데이터 | 한국지능정보사회진흥원 |
| 인공지능 학습용 데이터 구축, 자율배송 운행 데이터 | 한국지능정보사회진흥원 |
| 인공지능 학습용 데이터 구축, 실내 공간 3D 종합 데이터 | 한국지능정보사회진흥원 |
| 인공지능 학습용 데이터 구축, 로봇 관점 주행 영상 데이터 | 한국지능정보사회진흥원 |
| etc. | |
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