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ForterramitEncord

Wie Forterra Encord nutzt

Forterra nutzt Encord, um Multisensordaten wie 3D-LiDAR-, Kamera-, Infrarot- und Radardaten zu annotieren, die als Ground Truth für die Wahrnehmungsmodelle der autonomen Bodenfahrzeuge dienen. Die Ingenieure arbeiten in derselben Oberfläche wie die Annotatoren und binden Encord über das SDK in ihre Systeme ein.

BestätigtFallstudie des Anbieters · Geprüft am 25. Okt. 2026
Erfassten Nachweis ansehen

Der Anwendungsfall: wie Forterra Encord einsetzt

Forterra uses Encord to annotate multi-sensor data, including 3D LiDAR, camera, infrared and radar, as ground truth for the perception models in its autonomous ground vehicles. Its engineers work in the same interface as the annotators and connect Encord to their systems through the SDK.

Weitere angegebene Ergebnisse

Zahlen aus der Fallstudie von Encord. usedby hat sie nicht unabhängig gemessen.

10x

Faster cycles: Ground truth comes back faster and at 10x the volume, speeding up model iteration cycles by 50%.

In den Worten des Kunden

Wir haben mehr Vertrauen, dass unsere Bots ihre Aufgabe erfolgreich ausführen und abschließen können. Ich denke, im letzten Jahr hat man einen deutlichen Unterschied in der Leistung unserer Systeme gesehen.
Maschinell übersetzt aus dem Englischen
Original anzeigenWe have more confidence that our bots can operate and complete their mission successfully. So I think you’ve seen a big difference in the performance of our systems over the last year.
Pete Finnegan, Staff Technical Product Manager, Forterra — Quelle
Wir setzen nicht nur Kameras für sichtbares Licht ein. Wir setzen IR-Kameras ein. Wir setzen Radare, LiDARs und weitere Technologien ein, je nachdem, in welchen Situationen wir im Einsatz sind. Die Genauigkeit und Detailtreue dieser Annotationen sind entscheidend.
Maschinell übersetzt aus dem Englischen
Original anzeigenWe're not just running visible light cameras. We're running IR cameras. We're running radars and LiDARs and different technologies depending on the situations we're operating in. The accuracy and fidelity of those annotations are critical.
Joe Putney, Chief Technology Officer, Forterra — Quelle
Alle nutzen die Encord-Oberfläche und beteiligen sich an diesem Prozess, damit die Daten, die wir durchschleusen, von bestmöglicher Qualität sind
Maschinell übersetzt aus dem Englischen
Original anzeigenEverybody is using the Encord interface, participating in that process to make sure that the data that we’re pushing through is the best quality
Amanda Sgroi, Director of Perception in the AutoDrive product team, Forterra — Quelle

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Weitere Fallstudien

Direkt zur Quelle

Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Encord. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.

encord.com
Quelle veröffentlicht
19. Okt. 2026
Zuletzt geprüft
25. Okt. 2026
encord.comErfasste Fallstudie von Encord über ForterraScreenshot der Quelle öffnen
Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben

Was wir mit der Seite verglichen haben.

  • Die Zahl: 50%Geprüft

    Steht wörtlich auf der Seite, nahe dem Namen Forterra.

  • Die oben zitierte PassageGeprüft

    Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen Forterra.

  • Die Zahlen in unserer ZusammenfassungGeprüft

    Jede steht auf der Seite.

  • Das VeröffentlichungsdatumGeprüft

    Aus den eigenen Metadaten der Seite gelesen, nie geschätzt.

  • Forterra nutzt EncordGeprüft

    Eintrag mit Stufe Bestätigt.

  • Das Ergebnis selbstNicht geprüft

    Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.

Faster cycles: Ground truth comes back faster and at 10x the volume, speeding up model iteration cycles by 50%.
Von der Seite. encord.com