Erkennung und Lokalisierung
Lokalisieren Sie Objekte in Bildern, Videos und Punktwolken mit 2D-Boxen und 3D-Quadern.
Belastbare Ground Truth
Ground Truth, die den Szenenkontext bewahrt.
Verwandeln Sie synchronisierte Kamera-, LiDAR- und Telemetriedaten in geprüfte Trainingsdaten für Physical AI. Labeln Sie in 2D, 3D und über Sequenzen hinweg, ohne den Kontext zu verlieren, den Ihre Modelle brauchen.
Software, gezielte Modellunterstützung und optionale Managed Operations arbeiten in einem Qualitätsworkflow.
Sequenz 041
Sensoren synchronisiertMulti-Kamera-Video
00:18:42.320
Aktiver Track · 047
LiDAR und Punktwolken
- Labeling
- Menschliche Prüfung
- Qualitätskontrolle
QualitätskontrolleBereit für Release
MCAP- und ROS-Daten
LiDAR und Punktwolken
Multi-Kamera-Video
Telemetrie und Trajektorien
Von Grund auf multimodal
Eine synchronisierte Szene. Jede Ground-Truth-Entscheidung.
Physical-AI-Modelle lernen aus Bewegung und Kontext, nicht aus isolierten Frames. Avala hält Kamera-, Punktwolken- und Trajektoriendaten ausgerichtet, während die Arbeit Labeling und Prüfung durchläuft.
Segmentierung
Erstellen Sie Bildmasken und Punktwolken-Segmentierung mit gezielter Modellunterstützung, wo sie verfügbar ist.
Tracking und Klassifizierung
Halten Sie verfolgte Objekte und 4D-Polylinien über Sequenzen konsistent und leiten Sie Ausnahmen zur Prüfung weiter.
Workflow-Steuerung
Qualitätsgates gehören in die Pipeline.
Stellen Sie visuelle, bedingte Workflows mit Label-Schemata, aufgabenspezifischem Training, menschlicher Prüfung und Kostenschätzungen je Station zusammen. Ergänzen Sie Klassifikationskonsens oder Analysen für ausgewählte räumliche Aufgaben, wo sie unterstützt werden.
Schemata und Verzweigungslogik definieren
Ausgewählte Box- und Masken-Workflows unterstützen
Arbeit durch menschliche Prüfung leiten
Dataset-Übergabe an QC koppeln
Release-Nachweis
Sequenz 041 / Release 014
- Annotator:in
- operator-27
- Prüfstatus
- Angenommen
- QC-Verlauf
- 06 → 07
Nachvollziehbare Qualität
Der Nachweis bleibt am Label.
Verfolgen Sie die Zuordnung zu Annotator:innen und Reviewer:innen, Annahme- oder Ablehnungsstatus sowie den QC-Verlauf von 3D-Tracks. Native Workflows können zusätzlich Versions- und Producer-Provenienz bei Änderungen bewahren.
Trainingsausgaben für Physical AI
Die Geometrie, die Physical-AI-Teams wirklich ausliefern.
Entdecken Sie unterstützte Workflows für Erkennung, Segmentierung, Geometrie und Sequenz-Tracking – ohne den Ballast eines universellen Annotationskatalogs.
Erkennung und Lokalisierung
Lokalisieren Sie Objekte in Bildframes und 3D-Szenen.
Segmentierung
Erstellen Sie Klassen- oder Objektregionen in Kamera- und Punktwolkendaten.
Szenengeometrie
Zeichnen Sie aufgabenspezifische Grenzen und Sequenzgeometrie nach.
Tracking und Klassifizierung
Bewahren Sie Identität und Attribute über unterstützte Sequenzen hinweg.
Bringen Sie eine repräsentative Szene mit
Beweisen Sie den Ground-Truth-Workflow, bevor Sie skalieren.
Gemeinsam bilden wir eine Sensorprobe, Abnahmekriterien, Prüfpfad und Dataset-Übergabe ab.