
대규모 지리공간 이미지 지원
이미지를 수동으로 축소하거나 분할하지 않고도 대규모 위성, 항공, 지리공간 이미지에 주석을 달 수 있습니다.
정밀한 도구, 지리공간적 맥락, 통제된 품질 검토를 통해 원격 감지, 토지 피복 분할, 대규모 래스터 워크플로우를 위한 위성 및 항공 이미지에 주석을 답니다.
대형 항공 이미지에 라벨을 붙이고, 복잡한 지역을 분할하고, 도로와 경계를 추적하고, 시각적 맥락을 잃지 않으면서 일관된 온톨로지를 적용합니다.

이미지를 수동으로 축소하거나 분할하지 않고도 대규모 위성, 항공, 지리공간 이미지에 주석을 달 수 있습니다.

여러 해상도 수준에 걸쳐 넓은 영역의 개요부터 미세한 개체 수준의 세부 정보까지 원활하게 탐색합니다.

주석을 생성하고 내보내는 동안 공간 좌표와 지리 참조를 유지합니다.

지리공간 이미지에 대한 계층적 클래스, 중첩된 속성 및 구조화된 메타데이터입니다.

유사 찾기, Magic Touch 및 자동 주석을 사용하여 반복적인 지리공간 라벨링을 가속화합니다.
건물, 도로, 토지 구획, 식생, 인프라 및 불규칙한 지리적 영역을 정확하게 묘사합니다.
AI 지원 자동화, 확장 가능한 워크플로우 및 운영 비용 절감을 통해 복잡한 지리공간 데이터세트에 더 빠르게 주석을 달 수 있습니다.
항공 및 지리공간 이미지 전반에 걸쳐 경계 상자, 분할 마스크, 다각형, 뼈대, 폴리라인, 키포인트 및 3D 직육면체를 생성합니다.
정확한 직사각형 영역으로 차량, 구조물 및 자산을 감지합니다.
도로, 물, 초목, 건물 또는 손상에 대해 픽셀 단위의 정확한 마스크를 만듭니다.
정확한 꼭지점을 사용하여 필지, 옥상, 들판 및 부지 경계의 윤곽을 그립니다.
정의된 포인트 구조가 필요한 시각적 대상에만 연결된 랜드마크를 사용하십시오.
도로, 경로, 유틸리티 복도, 해안선 및 기타 선형 지형을 추적합니다.
기둥, 표지판, 랜드마크, 검사 대상 및 기타 정확한 위치를 이미지에 표시합니다.
원근감이 3D 범위를 유용하게 만드는 깊이 인식 상자로 지원되는 시각적 대상을 나타냅니다.
소스, 캡처 조건, 품질 및 장면 수준 속성을 포함하여 전체 이미지를 설명합니다.
건물, 도로, 차량 및 기타 주석이 달린 개체를 상황에 맞는 관계로 연결합니다.
지리공간 데이터 세트를 검색, 버전 지정 및 검사하고, AI 모델을 연결하고, 검토 및 승인을 통해 주석을 이동합니다.

지리공간 데이터가 발전함에 따라 데이터 세트 버전을 생성하고 관리합니다. 변경 사항을 추적하고, 작업을 할당하고, 모든 버전을 감사 가능하고 생산 준비 상태로 유지하세요.

수동 필터 대신 의미론적 이해를 통해 대규모 지리공간 데이터 세트를 탐색합니다. 다양한 조건에서 일치하는 항공 이미지를 찾아보세요.

훈련 전에 데이터세트 구조를 시각화하고, 이상값과 라벨링 문제를 식별하고, 지리공간 데이터 품질을 개선합니다.

하나의 연속 루프에서 모델, 주석, 검토 및 품질 보증을 연결하는 워크플로를 구축하세요. 핸드오프를 줄이고 데이터세트를 레이블 지정에서 승인까지 계속 이동하세요.
사전 라벨링 및 모델 지원 주석을 위해 자체 AI 모델을 연결하세요. 실제 지리공간 데이터 세트의 정확도를 높이고 더 빠르게 반복합니다.
위성, 항공, 드론 이미지를 토지, 농업, 인프라 및 환경 인텔리전스를 위한 구조화된 데이터세트로 전환하세요.

위성 및 항공 이미지 전반에 걸쳐 건물, 도로, 초목, 수역 및 토지 피복 등급에 주석을 답니다.
Explore drone solutions
작물 지역, 들판 경계, 관개 패턴, 식생 조건 및 농업 기반시설에 라벨을 붙입니다.
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매핑, 계획 및 인프라 인텔리전스를 위해 도로, 건물, 구획, 유틸리티 및 건설 지역에 주석을 답니다.
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대규모 지리공간 이미지를 통해 숲, 수로, 해안선, 피해 지역, 환경 변화에 라벨을 붙입니다.
Explore drone solutions위성 및 항공 이미지 주석, 원격 감지, 대규모 지리 공간 래스터, 토지 피복 분할, 좌표, 온톨로지, 품질 워크플로우 및 Unitlab의 모델 통합에 대한 답변입니다.
Unitlab 팀과 대화하세요Unitlab은 경계 상자, 분할 마스크 및 브러시, 다각형, 뼈대, 선 및 폴리라인, 점 및 키포인트, 직육면체 및 3D 상자, 관계, 클래스 속성 및 항목 속성을 지원합니다. 팀은 일관된 지리공간 훈련 데이터를 위해 재사용 가능한 온톨로지에서 레이블과 규칙을 정의합니다.
지리공간 주석 문서내장된 기초 모델을 사용하거나 자체 모델을 가져와 지원되는 이미지 주석 유형에 대한 시각적 예측을 생성하세요. 주석자는 사람의 승인이 품질 프로세스의 일부로 유지되도록 모델 출력을 검토하고 개선합니다.
자동 라벨링 문서예. Unitlab은 시각적 주석 작업 공간을 항공 이미지에 적용하므로 팀은 더 넓은 이미지 컨텍스트를 유지하면서 작은 구조물을 검사할 수 있습니다. 각 이미지에 맞게 상자, 다각형, 마스크, 폴리라인 및 키포인트를 사용하십시오.
이미지 주석 문서재사용 가능한 온톨로지는 클래스, 속성, 항목 속성 및 관계를 정의합니다. 예를 들어, 건물은 유형 및 조건 속성을 가질 수 있고, 도로는 유형 및 표면 속성을 가질 수 있으며, 두 객체는 인접 관계로 연결될 수 있습니다.
속성 및 관계 문서구성 가능한 워크플로우는 주석, 검토, 재작업 및 승인을 통해 지리공간 작업을 라우팅합니다. 지침, 할당, 의견, 문제, 주석 기록, 데이터 세트 버전 및 릴리스를 통해 개별 전문가와 기업 팀이 품질 결정을 추적할 수 있습니다.
주석 및 검토 문서예. Unitlab은 맞춤형 모델을 주석 작업 흐름으로 가져와 사전 라벨과 예측을 생성할 수 있습니다. 주석자는 0부터 시작하는 대신 모델 출력을 검토하고 수정하며 사람의 승인은 관리되는 품질 프로세스의 일부로 유지됩니다.
모델 통합 문서예. 팀은 메타데이터 필터, 의미 체계 검색, 임베딩, 유사성 및 이상치 발견을 통해 지리공간 데이터를 선별한 다음 선택한 샘플에 주석을 달고 결과를 검토하며 재현 가능한 AI 개발을 위해 제어된 데이터 세트 버전을 게시할 수 있습니다.
데이터 세트 관리 문서