用于安全领域物体检测的边界框注释有助于 AI 系统识别和跟踪监控录像中的人、车辆或可疑物品等对象。通过在物体周围绘制精确的矩形方框，安全系统可以增强威胁检测、自动监控并缩短响应时间。
窃贼检测分段通过准确识别和隔离参与可疑活动的人员来增强安全系统。通过对图像或视频源中的每个像素进行分类，人工智能可以将小偷的行动与周围环境区分开来，从而提高实时监控的准确性并减少误报。
Unitlab 支持长视频、同步相机视图、图像、音频、文本、文档和关联事件元数据。
可以。逐帧跟踪、关键帧、插值、分割、时间标签和目标属性支持视频智能数据集。
支持。团队可浏览长时间线、标注时间范围和事件、审查关键时刻并保留标注历史。
相关相机流可在共享时间上下文中分组，进行一致的多视图标注与审查。
本体、分类、属性、关系、时间范围和目标轨迹可以在保留数据结构的同时编码事件和上下文。
团队可搜索、筛选、去重、平衡和版本化视频，再将选定内容送入标注与质量保证。
可以。BYO 模型流程支持领域模型预标注，随后由人工验证和修正。
审查角色、问题、返工、审批、指南和完整历史帮助团队跨相机与站点保持标签一致。
可以。本地部署适用于需要将视频、模型和流程保留在受控基础设施中的组织。
