Slimme systemen — zoals robots of apps — leren van voorbeelden. Sensoren leveren ruwe data: getallen en grafieken. Maar die zeggen niet wát er gebeurde, bijvoorbeeld "iemand raakte aan" of "iemand sprak". Labels geven die betekenis, zodat het systeem kan leren. Vandaag gebeurt dat labelen meestal met de hand: mensen kijken mee naar data en video en typen labels. Dat is traag en schaalt niet. AutoAnnotate gebruikt camera's om te zien wat er gebeurt en koppelt dat automatisch aan uw sensordata.
Handmatig annoteren van sensor-data kost weken tot maanden per project. Uw team zit vast in repetitief werk.
Specialisten inhuren voor data-labeling vreet budgetten op – tot €50.000+ per dataset.
Menselijke annotators maken 5-15% fouten. Wisselende kwaliteit ondermijnt uw AI-modellen.
Sluit uw camera's en sensoren aan; wij halen de data binnen.
AI Vision herkent automatisch objecten en patronen.
Automatische labels: wat er gebeurt wordt gekoppeld aan de sensor-metingen.
Exporteer uw gelabelde dataset in standaard formaten, klaar voor verdere verwerking.
Automatisch labelen van patiënt-interactie data voor zorgrobot-training. Herken gebaren, houdingen en objecten in zorgomgevingen.
IMU en accelerometer-data automatisch annoteren voor val-detectie algoritmes. Kritiek voor ouderenzorg en revalidatie.
Winkelgedrag en klantstromen automatisch labelen. Optimaliseer schapindeling en personeel met AI-gedreven inzichten.
Camera- en sensordata van melkvee automatisch annoteren. Detecteer kreupelheid, eetgedrag en gezondheidsindicatoren vroegtijdig.
Ons platform wordt actief ingezet bij het SAR Maatje Pop project — een sociale assistentie-robot voor ouderenzorg. AutoAnnotate versnelt het herkennen van personen en interacties, zodat de pop sneller leert wanneer iemand aandacht zoekt of met rust gelaten wil worden.
