边界框注释通过在车辆、建筑物和人员等目标周围绘制精确的矩形方框来帮助无人机检测和跟踪物体。该技术增强了用于自主导航、监视和基础设施检查的人工智能模型，确保准确的物体识别和实时决策。
语义分割使无人机能够对图像中的每个像素进行分类，区分道路、建筑物、植被和水体等对象。通过提供详细的场景理解，这增强了人工智能驱动的应用程序，例如自主导航、环境监测和基础设施分析。
多边形注释通过勾画建筑物、树木和地形等不规则形状来实现精确的物体检测。该技术增强了用于精确测绘、障碍物探测和环境分析的无人机人工智能模型，改善了现实应用中的导航和决策。
使无人机能够使用人工智能和计算机视觉检测和标记道路、电力线和其他基础设施，支持公用事业和交通的安全导航、检查和测绘。
Unitlab 支持航拍图像、无人机视频、地理空间栅格、同步视图、文本、文档和关联任务记录。
可以。地理空间流程支持大型栅格、深度缩放、多分辨率查看、多边形、分割、区域和坐标感知审查。
可以。视频流程支持逐帧目标跟踪、关键帧、时间标签、分割和审查。
团队可使用边界框、多边形、分割、折线、关键点、分类、属性、时间范围和轨迹。
相关视图可在共享时间上下文中组织，进行一致的多视图标注与审查。
团队可搜索、筛选、去重、平衡和版本化影像或视频，再将选定数据送入标注与质量保证。
可以。BYO 模型流程让团队使用领域模型预标注受支持的数据并验证预测。
指南、本体、审查角色、问题、返工、审批和历史记录帮助团队保持标签一致。
Unitlab 支持大型文件、长视频、数据集版本、协作项目以及程序化上传和导出。
