农业中物体检测的边界框注释包括在农作物、水果、害虫或农用设备等各种物体周围绘制矩形方框。该技术有助于训练 AI 模型以识别、跟踪和分析农业要素，从而实现更好的作物监测、产量估算和害虫管理。
农业中的关键点标注包括在水果上标记特定点，以准确捕捉其大小、形状和结构特征。该技术有助于训练 AI 模型，以分析水果尺寸、检测畸形并优化分拣和分级流程，从而提高农业效率。
用于农田探测的多边形注释涉及在卫星或航空影像上勾勒出农田的精确、不规则边界。该技术训练人工智能模型，以准确识别、分割和分析农田面积，支持高效的土地管理、作物监测和资源优化。
农业中的折线标注包括绘制连续的线条来检测和绘制农场内的车道、沟槽或灌溉渠道。该技术有助于训练 AI 模型，以分析农场布局、优化种植模式并改善自主农业设备的导航。
Unitlab 支持卫星与航拍影像、田间图像、作物和牲畜视频、文档、文本、地理空间栅格及关联记录。
可以。地理空间流程支持大型栅格、深度缩放、坐标感知审查、多边形、分割、区域和土地覆盖标签。
团队可使用检测框、分割、多边形、关键点、分类、属性、时间标签和目标轨迹。
相关影像、视频、文档和属性可分组、审查并版本化，以保留田块与序列上下文。
团队可搜索、筛选、去重、平衡和版本化田间数据，再将选定数据送入标注与质量保证。
支持。AI 辅助分割和自有模型流程可加速作物、田块和目标标注，同时保留人工审查。
受控类别、属性、关系、指南和审查流程可统一作物、状态与田块标签。
可以。深度缩放和多分辨率查看支持大型卫星、航拍和田间影像的精细标注。
Unitlab 提供 CLI 和 Python SDK 流程，用于生产规模的项目与数据集操作。
