Kennzeichnung von Drohnendaten
Kennzeichnung von Drohnendaten
Entwickelt für Teams, die medizinische KI versenden und zuverlässige, beschriftete Videos benötigen. Sie erhalten Beschriftungen für Aktionen und Punktwolken, stabile Richtlinien für Beschriftungen und eine Qualitätssicherung, die Sie überprüfen können, ohne dass Ihre Roadmap beeinträchtigt wird. Die Kennzeichnung von Drohnendaten erfolgt mit sicheren Arbeitsabläufen und konsistenter Berichterstattung vom Pilotprojekt bis zur Produktion.
Umfassende Kennzeichnung von Video-, Telemetrie- und Multisensor-Drohnendaten.
Strukturierte Workflows für Identitätskonsistenz, zeitliche Anmerkungen und Ereignisverfolgung.
Zuverlässige Qualitätskontrolle für große Datensätze mit komplexen Drohnenmissionen.
Die Kennzeichnung von Drohnendaten geht über Bildanmerkungen hinaus. Moderne UAV-Systeme erfassen mehrere Datenquellen gleichzeitig, darunter Video, Sensortelemetrie, GPS-Tracks, Tiefeninformationen und in einigen Fällen LiDAR- oder Wärmebilder. Beim Training von KI-Modellen anhand von drohnengestützten Datensätzen müssen diese verschiedenen Datenströme im Laufe der Zeit einheitlich gekennzeichnet und auf den Betriebskontext der einzelnen Missionen abgestimmt werden.
DataVlab unterstützt Unternehmen beim Aufbau fortschrittlicher drohnengestützter KI-Systeme für Inspektion, Überwachung, Sicherheit, Robotik und Umweltanalyse. Unser Team kommentiert Videos mit mehreren Bildern, Objektspuren, Ereignisse, Manöver und synchronisierte Sensordaten. Wir helfen bei der Definition der Taxonomie für jedes Projekt, einschließlich Objektklassen, Aktionstypen, Flugverhalten, Umweltmarkern und zeitlichen Grenzen.
Da Drohnendaten häufig unter dynamischen Bedingungen aufgezeichnet werden, erfordert die Annotation spezielles Fachwissen zur Identifizierung von Okklusionen, Perspektivenänderungen und Bewegungen in unterschiedlichen Höhen. Wir schulen Annotatoren darin, die Identitätskonsistenz über lange Sequenzen hinweg zu gewährleisten, schnelle Bewegungen zu bewältigen und Sensormetadaten zu interpretieren, wenn sie zum Kennzeichnungsprozess beitragen.
Projekte, bei denen Drohnendaten etikettiert werden, erfordern häufig eine strenge Qualitätskontrolle. Wir führen mehrstufige Überprüfungen und interne Audits durch, um die Stabilität über große Mengen von Sequenzen hinweg sicherzustellen. Unsere Workflows unterstützen regulierte Branchen, groß angelegte Implementierungen und komplexe Multisensor-Datensätze.
Beispiele für Workflows zur Kennzeichnung von Drohnendaten
Wir unterstützen fortschrittliche Drohnenanwendungen, die auf synchronisierten Video- und Sensordatensätzen basieren.
Videoanmerkung mit mehreren Bildern
Verfolgung von Objekten in Drohnenaufnahmen
Wir kommentieren Personen, Fahrzeuge, Strukturen und Umgebungsmerkmale sequenzübergreifend, um die Verfolgung und das Verständnis der Szene zu unterstützen.
Kennzeichnung von Veranstaltungen und Aktivitäten
Identifizierung von Aktionen und zeitlichen Segmenten
Wir kennzeichnen Ereignisse wie Bewegungsmuster, Interaktionen vor Ort, Gerätenutzung oder das Betreten und Verlassen von Bereichen in langen Videosequenzen.
Telemetrie und GPS-Integration
Abgleich visueller Daten mit Sensormetadaten
Wir synchronisieren Anmerkungen mit Höhen-, GPS-Koordinaten, IMU-Daten und Trajektorienprotokollen für Robotik- und Navigationsmodelle.
Inspektion und Zustandsanalyse
Kennzeichnungsfehler und strukturelle Probleme
Wir kommentieren Risse, Korrosion, Oberflächenanomalien und Materialverschlechterung für drohnengestützte Inspektionssysteme.
Überwachung der Umwelt
Auf der Spur natürlicher und ökologischer Muster
Wir kommentieren Vegetation, Tierwelt, Geländemerkmale und Umweltveränderungen, die während Drohnenmissionen erfasst wurden.
Anmerkung zur Fusion mehrerer Sensoren
Kombinieren von RGB-, Thermal- oder Tiefenansichten
Wir kennzeichnen Datensätze, die Wärme- oder Tiefensensoren enthalten, und unterstützen die Ausrichtung zwischen mehreren Datenströmen.
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