자율 주행 차량은 안전한 내비게이션을 위해 주변 환경을 인식하는 능력에 달려 있습니다.전문가는 경계 상자에 주석을 달아 차량의 컴퓨터 비전 시스템이 도로와 측면에 있는 물체의 거리와 크기를 정확하게 평가하도록 돕는 등 중요한 역할을 합니다.
시맨틱 세분화는 동일한 범주의 여러 객체를 단일 단위로 그룹화하여 자율 주행 차량의 객체 감지를 향상시킵니다.이 프로세스에는 이미지의 모든 픽셀을 의미론적 의미에 따라 분류하는 작업이 포함됩니다 (예: 장면 내 모든 자동차 또는 모든 사람을 식별함).
자율 주행 차량은 안전한 주행을 위해 환경 인식에 의존합니다.전문가들은 경계 상자를 표시하여 차량의 컴퓨터 비전 시스템이 도로 위 및 주변 물체의 크기와 거리를 정확하게 파악할 수 있도록 합니다.
전문가의 도움을 받아 불규칙한 모양의 물체 주위의 다각형을 정확하게 추적할 수 있습니다.이를 통해 자율 주행 차량의 컴퓨터 비전 시스템은 오토바이, 자전거, 자동차, 동물 등 도로에서 보이는 모든 물체를 감지하여 충돌을 방지하여 안전한 주행을 보장할 수 있습니다.
Unitlab AI는 동기화된 도로 영상, 카메라 이미지, 지리공간 영상, 텍스트, 문서와 관련 센서 기록을 하나의 관리형 학습 데이터 워크플로에서 지원합니다.
인식 및 모빌리티 모델을 위해 바운딩 박스, 폴리곤, 세그멘테이션, 폴리라인, 키포인트, 분류, 속성, 시간 구간, 객체 트랙을 함께 사용할 수 있습니다.
예. 프레임 단위 영상 어노테이션, 키프레임, 보간, 객체 추적, 시간 라벨과 검토 워크플로가 장시간 도로 및 차량 영상을 지원합니다.
관련 카메라 뷰를 공유 시간 컨텍스트로 그룹화하고 검토하여 여러 시점에서 객체, 이벤트, 장면 속성을 일관되게 유지할 수 있습니다.
예. 도로 및 모빌리티 데이터를 검색, 필터링, 균형 조정, 중복 제거, 버전 관리한 뒤 선택한 데이터를 어노테이션과 QA로 보낼 수 있습니다.
예. BYO 모델 워크플로로 도메인 모델을 Unitlab 자동화에 연결하고 어노테이션 루프 안에서 예측을 검토하고 수정할 수 있습니다.
지침, 온톨로지, 검토자 역할, 이슈, 재작업, 승인과 어노테이션 이력으로 교통 데이터셋의 일관된 품질을 관리할 수 있습니다.
Unitlab은 대규모 데이터셋, 데이터셋 버전, 프로그래밍 방식 업로드 및 내보내기, 협업 워크플로를 지원합니다.
교통 데이터, 모델, 워크플로를 통제된 인프라 내부에 유지해야 하는 팀을 위해 온프레미스 배포를 제공합니다.
