편집 가능한 시작과 끝 경계로 의미 있는 주행 구간을 정의합니다. 라벨은 개별 채널에 적용하거나 여러 측정값에 걸친 맥락을 담을 때 전체 기록에 적용할 수 있습니다.
짧은 이벤트나 상태 전환을 하나의 샘플로 표시합니다. 원본 X축 값과 측정 맥락을 어노테이션에 연결해 유지합니다.
기록된 차량 측정값에 라벨을 추가하여 모빌리티 AI의 학습 및 평가 데이터를 만드는 작업입니다. Unitlab은 시계열 차트의 구간 및 시점 어노테이션과 구조화된 속성, 품질 검토를 지원합니다.
Unitlab은 수치 또는 지원되는 시간대 정보가 포함된 타임스탬프를 X축으로 사용하고 수치 채널을 갖는 CSV 시계열 기록을 지원합니다. 기록된 속도, 가속도, 온도 및 기타 차량 측정값이 여기에 해당합니다.
네. 감속, 정차 또는 온톨로지에서 정의한 다른 상태처럼 의미 있는 기간을 구간으로 표시합니다. 어노테이터는 원본 신호 맥락을 확인하며 시작과 끝을 설정합니다.
네. 시점 어노테이션은 개별 샘플을 표시하고 해당 X축 값과 채널 맥락을 보존합니다. 이벤트 클래스와 어노테이션 지침은 팀에서 정의합니다.
네. 선택한 채널을 함께 보거나 동일한 X축 범위를 공유하는 개별 차트에서 살펴볼 수 있습니다. 어노테이션과 검토 중 관련 측정값을 함께 참고할 수 있습니다.
온톨로지의 공유 클래스, 구조화된 속성, 기록 수준의 맥락을 활용합니다. 이러한 정의를 통해 여러 프로젝트에서 동일한 라벨과 선택지를 사용할 수 있습니다.
항목을 어노테이션, 검토, 재작업 단계로 전달합니다. 검토자는 차트와 댓글을 확인하며, 워크플로에 구성된 경우 합의 검토와 승인된 벤치마크 검사가 품질 판단을 지원합니다.
네. 데이터셋 검색, 메타데이터, 태그, 필터로 관련 자산을 선택합니다. 데이터셋 버전은 데이터가 늘어나도 준비된 데이터와 검토된 릴리스의 추적 가능성을 유지합니다.
센서 JSONL 내보내기에는 라벨링된 구간과 시점, 원본 X축 값, 채널 맥락, 지원되는 속성이 포함됩니다. 날짜 및 시간 축은 UTC 에포크 밀리초를 사용하고 수치 축은 원본 단위를 유지합니다.
