全自动跟踪
选择一个或多个对象，从可信帧开始双向、正向或反向跟踪。审核生成的轨迹，只修正需要关注的关键帧。
Bidirectional trackingForward trackingBackward tracking
视频数据标注平台
兼顾速度与规模的视频数据标注平台
借助 AI 自动跟踪、帧级时间线和可治理的质量保证，更快地整理、标注和审核复杂视频训练数据。
视频数据标注功能
复杂视频数据标注所需的一切
自动跟踪多个对象，在精确帧上标注，管理时间属性，并在不丢失上下文的情况下审核长视频。
同步视频与音频播放
播放、暂停、拖动和逐帧浏览视频，同时保持音频波形、叠加层、对象轨迹和时间线同步。
帧级精准视频标注
逐帧移动、跳转到精确帧、将时间线放大至 10 倍，并精准放置关键帧。
嵌套本体与动态属性
为对象和场景定义嵌套类别与帧感知属性，并在时间线上审核每个时间值范围。
完整的视频标注时间线
在不丢失上下文的情况下统一审核对象轨迹、关键帧、分类、动态属性和项目级状态。
Example sequence10 h 35 min
长视频也能实现帧级精准标注
通过概览导航、时间线缩放、稳定播放和精确帧访问，浏览长达 10 小时 35 分钟的序列。
Long-form navigationExact frame access
AI 团队为何选择 Unitlab 进行视频数据标注
借助 AI 辅助自动化、可扩展工作流和更低的运营成本，更快地标注复杂视频数据集。
15X
更快的视频数据标注
90%
自动化视频标注
10X
更低的标注成本
支持的视频标注类型
一个平台支持全部视频标注类型。
在视频帧中创建边界框、分割掩码、多边形、骨架、折线、关键点和 3D 框。
01
边界框
跨帧跟踪矩形区域，并使用插值或自动跟踪。
02
分割
在外观和运动变化时创建像素级精准对象掩码。
03
多边形
在关键帧和时间序列中精准勾勒不规则形状。
04
骨架
通过连接的关键点表示姿态和关节运动。
05
线/折线
在变化的场景中追踪车道、路径、边缘和轮廓。
06
点/关键点
标注精确的标志点，并随运动持续跟踪。
07
长方体/3D 框
使用具有深度信息的 3D 框表示视频中的定向对象。
08
项目属性
标注描述完整视频的环境、来源、质量和场景级属性。
09
关系
连接对象和事件，记录交互、归属、方向及其他上下文关系。
视频数据集整理与标注工作流
整理视频数据并自动化标注工作流。
搜索、版本化并检查视频数据集，连接 AI 模型，让标注流转至审核与批准。
数据集版本
随视频数据演进创建和管理版本，追踪变更与任务，保持可审计和可用于生产。
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语义搜索
通过语义理解而非手动筛选，在不同条件下查找相关片段与帧。
嵌入视图
可视化数据集结构、异常值和标注问题，在训练前提升视频数据质量。
集成工作流
将模型、标注、审核与质量保证连接为持续流程，让数据从标注顺畅进入批准。
接入自有模型
连接自有 AI 模型生成预标注和预测，在真实视频数据上更快迭代。
Solutions
Video annotation solutions for complex temporal data
Build production-ready video datasets for surveillance, manufacturing, autonomous mobility, sports, and human activity analysis.
Security & Surveillance
Annotate people, vehicles, activities, and incidents across surveillance footage with object tracking and temporal event labels.
Explore surveillance solutions
Manufacturing Process Monitoring
Track defects, process anomalies, equipment states, and worker interactions across production-line video.
Explore manufacturing use cases
Autonomous Driving & Traffic Analysis
Label and track vehicles, pedestrians, cyclists, traffic events, and road interactions across continuous driving footage.
Explore transportation solutions
Sports & Human Activity Analysis
Track people, poses, movements, actions, and events across long-form video for behavior and performance models.
Explore human activity use casesWhat video annotation types does Unitlab support?+
Unitlab 支持边界框、分割掩码和画笔、多边形、骨架、线与折线、点与关键点、3D 框、关系、类别属性和项目属性。
Video annotation documentationHow does automatic object tracking work in Unitlab?+
选择一个或多个已标注对象，运行双向、正向或反向自动跟踪。生成的轨迹和关键帧均可编辑。
Auto-Tracking documentationCan Unitlab annotate long videos and multi-camera footage?+
可以。Unitlab 结合流畅播放、逐帧移动、可缩放时间线和帧级控制，并可将相关机位分组到同步多视图工作空间。
Multi-camera video documentationHow do ontologies and dynamic properties work in video annotation?+
嵌套本体定义对象、分类、属性、事件和关系。动态属性可作为时间范围和关键帧进行审核。
Properties and relations documentationHow does Unitlab manage video annotation quality and review?+
可配置工作流让视频任务流转至标注、审核、返工和批准，并通过历史、评论、问题和数据集版本追踪质量决策。
Annotation and review documentationCan teams use their own AI models for video pre-labeling?
可以。可连接自有模型生成预标注和预测，由标注人员审核、修正并最终批准。
Model integration documentationCan Unitlab curate, annotate, and version video datasets in one platform?
可以。使用元数据筛选、语义搜索、嵌入、相似度和异常值发现整理视频数据，并发布受控数据集版本。
Dataset management documentation视频数据标注平台
使用 Unitlab 构建可用于训练的视频数据集
在一个 AI 辅助工作空间中标注、跟踪、审核和管理复杂视频数据。
