보안의 물체 탐지를 위한 바운딩 박스 주석은 AI 시스템이 감시 영상에서 사람, 차량 또는 의심스러운 물체와 같은 물체를 식별하고 추적하는 데 도움이 됩니다.보안 시스템은 물체 주위에 정확한 직사각형 상자를 그려 위협 탐지를 강화하고 모니터링을 자동화하며 대응 시간을 개선할 수 있습니다.
절도 탐지를 위한 세그멘테이션은 의심스러운 활동에 관여한 개인을 정확하게 식별하고 격리하여 보안 시스템을 강화합니다.AI는 이미지 또는 비디오 피드의 각 픽셀을 분류하여 도둑의 움직임을 주변 환경과 구별하여 실시간 감시의 정확도를 높이고 허위 경보를 줄일 수 있습니다.
Unitlab은 장시간 영상, 동기화된 카메라 뷰, 이미지, 오디오, 텍스트, 문서와 관련 이벤트 메타데이터를 지원합니다.
예. 프레임 단위 추적, 키프레임, 보간, 세그멘테이션, 시간 라벨, 객체 속성으로 영상 인텔리전스 데이터셋을 구축할 수 있습니다.
예. 긴 타임라인을 탐색하고 시간 구간과 이벤트를 라벨링하며 주요 장면을 검토하고 어노테이션 이력을 보존할 수 있습니다.
관련 카메라 스트림을 공유 시간 컨텍스트로 그룹화하여 일관된 멀티뷰 어노테이션과 검토를 수행할 수 있습니다.
온톨로지, 분류, 속성, 관계, 시간 구간, 객체 트랙으로 데이터 구조를 유지하면서 이벤트와 컨텍스트를 인코딩할 수 있습니다.
영상을 검색, 필터링, 중복 제거, 균형 조정, 버전 관리하고 선택한 영상을 어노테이션과 QA로 보낼 수 있습니다.
예. BYO 모델 워크플로로 도메인 모델을 사전 라벨링에 사용한 뒤 사람이 검증하고 수정할 수 있습니다.
검토자 역할, 이슈, 재작업, 승인, 지침, 전체 이력으로 카메라와 사이트 전반에서 일관된 라벨을 유지할 수 있습니다.
예. 영상, 모델, 워크플로를 통제된 인프라 내부에 유지해야 하는 조직을 위해 온프레미스 배포를 제공합니다.
