目标检测
通过 AI 预标注生成目标框，再由人工复核人员、车辆、船只等目标的类别与属性。
从原始数据
到可用的训练样本
围绕图像与视频数据，组织标注任务、统一标签规范、开展质量复核，为视觉算法训练与评测准备数据。
ANNOTATION WORKSPACE让每一个标注
让每一个标注
都有清晰的标准
围绕无人机空中视角、小目标与复杂场景，梳理类别体系和标注规则。项目负责人、标注人员与审核人员在同一任务流程中协作。
图像与视频AI 预标注标签规范任务分配质量复核
咨询标注需求
车辆道路区域目标类别 车辆流程状态 待审核
DATA CAPABILITIES围绕训练目标
围绕训练目标
选择标注方式
根据模型任务、数据特点与交付要求，确定标注对象、属性字段和审核规则。
区域分割
使用多边形描述道路、水域与作业区域，为分割任务准备数据。
视频目标跟踪
按帧维护目标位置与身份，组织视频中的连续目标标注。
质量复核
按照项目规则抽检、复核与返工，记录问题并推动修订。
DELIVERY WORKFLOW把数据规范
把数据规范
落实到交付过程
具体标注类型、自动化辅助能力与导出格式在项目沟通时确认，交付以双方确认的样例和验收规则为准。
准备数据
整理图像和视频，明确数据来源、使用范围与项目目标。
建立规范
确定标签类别、属性与边界规则，确认首批标注样例。
标注与复核
分配任务、检查质量，将问题回流到标注环节。
整理与交付
确认版本与目录结构，按约定格式导出标注结果。
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咨询 AI 标注平台从一组样本开始
提供数据类型、目标类别、样本规模与期望格式，沟通适合项目的标注流程。