바운딩 박스 주석은 차량, 건물, 사람과 같은 대상 주위에 정밀한 직사각형 상자를 그려 드론이 물체를 감지하고 추적하는 데 도움이 됩니다.이 기법은 자율 내비게이션, 감시 및 인프라 검사를 위한 AI 모델을 개선하여 정확한 물체 인식과 실시간 의사 결정을 보장합니다.
시맨틱 분할을 통해 드론은 이미지의 각 픽셀을 분류하여 도로, 건물, 초목, 수역 등의 물체를 구별할 수 있습니다.이는 상세한 장면 이해를 제공하여 자율 내비게이션, 환경 모니터링, 인프라 분석과 같은 AI 기반 애플리케이션을 개선합니다.
다각형 주석을 사용하면 건물, 나무, 지형과 같은 불규칙한 모양의 윤곽을 그려서 물체를 정밀하게 감지할 수 있습니다.이 기술은 정확한 매핑, 장애물 감지 및 환경 분석을 위해 드론 AI 모델을 개선하여 실제 응용 분야의 내비게이션 및 의사 결정을 개선합니다.
드론이 AI 및 컴퓨터 비전을 사용하여 도로, 전력선 및 기타 인프라를 감지하고 표시할 수 있도록 지원하여 유틸리티 및 운송에 대한 안전한 탐색, 검사 및 매핑을 지원합니다.
Unitlab은 항공 이미지, 드론 영상, 지리공간 래스터, 동기화된 뷰, 텍스트, 문서와 관련 임무 기록을 지원합니다.
예. 지리공간 워크플로는 대형 래스터, 딥 줌, 다중 해상도 뷰, 폴리곤, 세그멘테이션, 영역, 좌표 기반 검토를 지원합니다.
예. 영상 워크플로는 프레임 단위 객체 추적, 키프레임, 시간 라벨, 세그멘테이션, 검토를 지원합니다.
박스, 폴리곤, 세그멘테이션, 폴리라인, 키포인트, 분류, 속성, 시간 구간, 트랙을 사용할 수 있습니다.
관련 뷰를 공유 시간 컨텍스트로 구성하여 일관된 멀티뷰 어노테이션과 검토를 수행할 수 있습니다.
이미지와 영상을 검색, 필터링, 중복 제거, 균형 조정, 버전 관리하고 선택한 데이터를 어노테이션과 QA로 보낼 수 있습니다.
예. BYO 모델 워크플로로 도메인 모델을 사용해 지원되는 데이터를 사전 라벨링하고 예측을 검증할 수 있습니다.
지침, 온톨로지, 검토자 역할, 이슈, 재작업, 승인, 이력으로 일관된 라벨을 유지할 수 있습니다.
Unitlab은 대용량 파일, 장시간 영상, 데이터셋 버전, 협업 프로젝트, 프로그래밍 방식 업로드와 내보내기를 지원합니다.
