교통 AI를 위한 멀티모달 학습 데이터 플랫폼

더 스마트하고 안전하며 효율적인 시스템을 위한 컴퓨터 비전으로 운송을 혁신하세요.
Collage of urban street scenes with multiple vehicles, pedestrians, bicycles, and dogs, each labeled with bounding boxes and tags including car, person, bicycle, and dog.

교통 AI 데이터 큐레이션 및 어노테이션

정확한 데이터 주석으로 교통 시스템을 개선하여 더 스마트한 내비게이션, 교통 관리 및 운영 효율성을 구현합니다.
3D LiDAR point cloud visualization showing a blue autonomous car detecting multiple human figures and objects in its surroundings enclosed in colored bounding boxes.

3D LiDAR 어노테이션

3D LiDAR 주석은 포인트 클라우드 데이터에 레이블을 지정하여 정밀한 공간 정보를 제공하므로 자율주행차, 로보틱스, 스마트 시티 시스템과 같은 애플리케이션을 위한 정확한 객체 감지, 분류 및 추적이 가능합니다.이 고급 주석 유형은 강력한 AI 모델을 구축하는 데 필수적인 깊이, 모양 및 거리를 캡처합니다.
Two large trucks followed by several cars driving on a multi-lane highway with green 3D bounding boxes around each vehicle.

3D 큐보이드 어노테이션

3D 직육면체 주석에는 객체 주위에 3차원 경계 상자를 만들고 3D 공간에서의 위치, 방향 및 크기를 캡처하는 작업이 포함됩니다.이 기법은 자율 주행, 로보틱스, 증강 현실과 같은 애플리케이션에서 AI 모델을 학습하는 데 필수적이며, 이를 통해 정확한 물체 감지 및 공간 이해가 가능합니다.
Heavy traffic jam on a multi-lane road with cars, motorcycles, buses, and trucks detected and labeled with colored boxes.

교통 예측 및 사고 분석

AI 시스템이 고급 데이터 주석을 통해 실시간 교통 문제를 예측하고 완화할 수 있도록 합니다.이 주석 유형은 차량, 도로 표지판, 차선 표시 및 교통 패턴에 정확하게 레이블을 지정하여 더 스마트한 내비게이션, 혼잡 관리 및 더 안전한 교통 솔루션을 제공합니다.
Rear view of a white Peugeot RCZ car parked on cobblestone, with license plate number 6910 TE-7 and country code BY.

번호판 인식

인지, 교통 인텔리전스 및 자율주행 워크플로를 위한 멀티모달 교통 데이터를 준비하고 관리하세요.
Urban street scene with multiple 'Do Not Enter' signs, no bicycles allowed, and no pedestrian crossing signs on a city street with traffic and tall buildings.

도로 표지판 탐지 및 인식

도로 표지판 판독 주석에는 이미지 또는 비디오 데이터의 다양한 도로 표지판에 레이블을 지정하고 분류하는 작업이 포함됩니다.이 주석 유형은 자율 주행 차량, 교통 관리 및 내비게이션 시스템의 AI 모델을 교육하는 데 필수적이며, 이를 통해 도로에서 정확한 신호 감지를 보장하고 의사 결정을 개선할 수 있습니다.
Pedestrians crossing a street at a crosswalk, each person highlighted with green detection boxes.

보행자 및 유동 인구 모니터링

보행자 및 보행자 통행량 모니터링 주석에는 다양한 환경에 있는 사람들을 정확하게 레이블링하고 추적하는 작업이 포함됩니다.이 주석 유형은 스마트 시티 계획, 자율 주행 차량, 군중 관리 및 안전 분석과 같은 애플리케이션에 매우 중요하며, 이를 통해 지능형 시스템이 사람의 움직임을 이해하고 이에 대응할 수 있습니다.
Close-up of damaged asphalt road surface showing a pothole with exposed underlying layer.

도로 및 인프라 상태 모니터링

도로 및 인프라 상태 모니터링 주석에는 도로 표면, 인프라 요소 및 환경 요인에 대한 레이블 지정 및 분석이 포함됩니다.이 주석 유형은 도로 안전을 유지하고, 인프라 관리를 최적화하고, 정확한 데이터 통찰력을 갖춘 자율 주행 차량 내비게이션을 지원하는 데 필수적입니다.

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Unitlab AI가 데이터 주석 요구 사항을 위한 최고의 솔루션인 이유를 알아보십시오.
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운송을 위한 주석 유형

고급 AI 솔루션을 지원하는 차량 감지, 차선 표시, 교통 신호 인식, 경로 매핑 등 다양한 교통 주석 유형을 살펴보세요.
Busy multilane city street with numerous cars, a person riding a bicycle, and several pedestrians near the crosswalk.

물체 감지용 바운딩 박스

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.

도로 장면 이해를 위한 세그멘테이션

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).

Street scene with multiple color-segmented vehicles including SUVs and cars, green road, red buses, and trees along city buildings.
Rear view of a white Honda car driving on a highway with a green line and dots graphic overlay following the road.

차선 감지를 위한 폴리라인 주석

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.

도형용 폴리곤

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.

Small green hatchback car parked partially on a paved shoulder beside a highway guardrail.

자주 묻는 질문

Unitlab AI는 무료 데이터 어노테이션 도구인가요?

네. 신용카드 없이 Unitlab AI를 무료로 사용할 수 있습니다. 무료 플랜으로 워크플로우를 시작하고 테스트할 수 있으며, 더 큰 규모, 고급 기능 또는 맞춤형 구성이 필요하면 유료 플랜으로 업그레이드할 수 있습니다.

계정을 만든 후 플랜을 변경할 수 있나요?

네. 무료 플랜으로 시작한 후 언제든 업그레이드할 수 있습니다. 대부분의 팀은 데이터셋 규모나 팀 규모가 커질 때 유료 플랜으로 전환합니다.

Unitlab AI에서 어떤 데이터 유형을 어노테이션할 수 있나요?

Unitlab AI는 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트, 문서, DICOM 및 볼륨 의료 영상, 전장 슬라이드 병리, 지리공간 어노테이션을 지원합니다. 하나의 거버넌스 플랫폼에서 이러한 데이터 유형을 큐레이션하고 어노테이션하며 검토, 버전 관리, 운영할 수 있습니다.

Unitlab은 AI 지원 및 자동 어노테이션을 지원하나요?

네. Unitlab AI는 자동 라벨링, 추적, 세그멘테이션을 가속하는 내장 AI 모델을 제공합니다. 모든 결과를 검토, 수정, 검증하여 품질을 유지할 수 있습니다.

유닛랩에서 저의 AI 모델을 사용할 수 있나요?

물론입니다. 유닛랩은 BYO(Bring Your Own Model) 워크플로우를 지원합니다. 고객님의 모델을 연결하고 유닛랩의 내장 모델과 결합하여 단일 어노테이션 워크플로우에서 여러 모델을 실행할 수 있습니다.

Unitlab AI 플랫폼 요금은 어떻게 책정되나요?

플랫폼 요금은 플랜, 팀 규모, 스토리지 및 워크플로 요구 사항에 따라 달라집니다. 무료 플랜으로 시작한 뒤 데이터셋 규모, 협업, 보안 또는 배포 요구가 커지면 업그레이드할 수 있습니다.

내 데이터에 누가 접근할 수 있나요?

고객님께서 직접 관리합니다. 온프레미스 배포 시, 모든 데이터는 고객님의 인프라 내에 유지되며 유닛랩은 데이터에 접근할 수 없습니다. 유닛랩의 호스팅 플랫폼을 사용하는 경우, 고객님의 데이터는 암호화되고 격리되며 유닛랩 직원에게는 보이지 않습니다. 접근은 역할 및 권한에 따라 엄격하게 통제되며 고객님의 팀으로 제한됩니다.

유닛랩은 팀 협업 및 검토 워크플로우를 지원하나요?

네, 그렇습니다. 유닛랩은 팀을 위해 구축되었으며, 여러 어노테이터, 검토자, 승인 단계, 그리고 모든 어노테이션 기록을 지원하여 어떤 것도 놓치지 않도록 합니다.

유닛랩은 대규모 데이터셋과 프로덕션 워크로드를 처리할 수 있나요?

네. 유닛랩은 소규모 실험부터 프로덕션 수준의 데이터 어노테이션까지 확장을 염두에 두고 설계되었습니다. 팀들은 유닛랩을 사용하여 대규모 데이터셋, 복잡한 워크플로우, 장기 어노테이션 프로젝트를 관리합니다.

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