Der Anwendungsfall: wie UVeye Encord einsetzt
UVeye uses Encord to annotate video sequences and multi-frame image groups of vehicle scans for its computer vision models used in automated vehicle inspection. The team uses it for object tracking, image grouping, review workflows and analytics to manage annotators and reviewers.
In den Worten des Kunden
Encord has eliminated the need for manual tracking tables. In our previous platform, we had to rely on spreadsheets to ensure that annotators and reviewers weren't overlapping. With Encord the process is built into the workflow, allowing the team to focus entirely on the task without worrying about coordination overhead.Nutzer von Encord in der Branche Künstliche Intelligenz
Unternehmen derselben Branche, mit öffentlichen Belegen.
Archetype AIBestätigt
Pickle RobotBestätigt
Standard AIBestätigt
Thoro.aiBestätigt
UIPathBestätigt
Weave RoboticsBestätigtDirekt zur Quelle
Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Encord. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.
encord.com- Quelle veröffentlicht
- 28. Juni 2026
- Zuletzt geprüft
- 7. Okt. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die Zahl: 20-30%Geprüft
Steht wörtlich auf der Seite, nahe dem Namen UVeye.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen UVeye.
- Das VeröffentlichungsdatumGeprüft
Aus den eigenen Metadaten der Seite gelesen, nie geschätzt.
- UVeye nutzt EncordGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
Since implementing Encord, UVeye has seen around a 20-30% improvement in their data annotation rate, allowing them to deliver more training data within the same number of working hours while completing projects in shorter cycles.