농업에서 물체 감지를 위한 경계 상자 주석에는 농작물, 과일, 해충 또는 농기구와 같은 다양한 물체 주위에 직사각형 상자를 그리는 작업이 포함됩니다.이 기법은 AI 모델을 학습시켜 농업 요소를 인식, 추적, 분석할 수 있도록 지원하여 농작물 모니터링, 수확량 추정, 해충 관리를 개선할 수 있습니다.
농업 분야의 핵심 주석에는 과일의 크기, 모양 및 구조적 특징을 정확하게 파악하기 위해 특정 지점을 표시하는 작업이 포함됩니다.이 기법은 AI 모델을 학습시켜 과일 크기를 분석하고, 변형을 감지하고, 선별 및 등급 지정 프로세스를 최적화하여 농업 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.
농지 탐지를 위한 다각형 주석에는 위성 또는 항공 이미지에서 농경지의 정확하고 불규칙한 경계를 설명하는 작업이 포함됩니다.이 기법은 농지 면적을 정확하게 식별, 분할 및 분석할 수 있도록 AI 모델을 학습시켜 효율적인 토지 관리, 농작물 모니터링, 자원 최적화를 지원합니다.
농업 분야의 폴리라인 주석에는 연속적인 선을 그려 농장 내의 차선, 고랑 또는 관개 수로를 감지하고 매핑하는 작업이 포함됩니다.이 기법은 AI 모델을 학습시켜 농장 배치를 분석하고, 식재 패턴을 최적화하고, 자율 농업 장비의 내비게이션을 개선하는 데 도움이 됩니다.
Unitlab은 위성 및 항공 영상, 현장 이미지, 작물 및 가축 영상, 문서, 텍스트, 지리공간 래스터와 연결된 기록을 지원합니다.
예. 지리공간 워크플로는 대형 래스터, 딥 줌, 좌표 기반 검토, 폴리곤, 세그멘테이션, 영역, 토지 피복 라벨을 지원합니다.
탐지 박스, 세그멘테이션, 폴리곤, 키포인트, 분류, 속성, 시간 라벨, 객체 트랙을 사용할 수 있습니다.
관련 이미지, 영상, 문서, 속성을 그룹화하고 검토하며 버전 관리하여 현장과 시퀀스 컨텍스트를 보존할 수 있습니다.
현장 데이터를 검색, 필터링, 중복 제거, 균형 조정, 버전 관리하고 선택한 데이터를 어노테이션과 QA로 보낼 수 있습니다.
예. AI 지원 세그멘테이션과 사용자 모델 워크플로로 작물, 현장, 객체 라벨링을 가속하면서 사람의 검토를 유지할 수 있습니다.
통제된 클래스, 속성, 관계, 지침, 검토 워크플로로 작물, 상태, 현장 라벨을 표준화할 수 있습니다.
예. 딥 줌과 다중 해상도 뷰로 대형 위성, 항공, 현장 영상을 세부적으로 어노테이션할 수 있습니다.
Unitlab은 프로덕션 규모 프로젝트와 데이터셋 작업을 위한 CLI와 Python SDK 워크플로를 제공합니다.
