自动驾驶车辆取决于其感知环境的能力，以实现安全导航。专家在标注边界框方面发挥着关键作用，这有助于车辆的计算机视觉系统准确评估道路上和两侧物体的距离和大小。
语义分割通过将同一类别的多个对象组合为一个单元，增强了自动驾驶车辆中的物体检测。该过程涉及根据图像的语义对图像中的每个像素进行分类，例如识别场景中的所有汽车或所有人。
自动驾驶汽车依靠环境感知来安全行驶。专家通过标记边界框来做出贡献，使车辆的计算机视觉系统能够准确地确定道路上和周围物体的大小和距离。
获取专家协助，准确追踪形状不规则物体周围的多边形。这使自动驾驶车辆中的计算机视觉系统能够检测道路上的所有可见物体，例如摩托车、自行车、汽车和动物，通过防止碰撞来确保安全驾驶。
Unitlab AI 支持同步道路视频、相机图像、地理空间影像、文本、文档和相关传感器记录，并统一纳入受治理的训练数据流程。
团队可结合边界框、多边形、分割、折线、关键点、分类、属性、时间范围和目标轨迹，训练感知与出行模型。
可以。逐帧视频标注、关键帧、插值、目标跟踪、时间标签和审查流程支持长时间道路及车队视频。
相关相机视图可在共享时间上下文中分组和审查，帮助团队保持不同视角中的目标、事件和场景属性一致。
可以。团队可搜索、筛选、平衡、去重和版本化道路及出行数据，再将选定数据送入标注和质量保证流程。
可以。BYO 模型流程可将领域模型连接到 Unitlab 自动化，并在标注闭环中审查和修正预测。
通过指南、本体、审查角色、问题、返工、审批和标注历史，团队可以在交通数据集中执行一致的质量标准。
Unitlab 支持大型数据集、数据集版本、程序化上传与导出，以及面向生产级交通项目的协作流程。
可以选择本地部署，让交通数据、模型和流程保留在组织控制的基础设施中。
