> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://avala.ai/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Типы данных > Поддерживаемые типы данных, возможности визуализации и инструменты аннотации Avala поддерживает пять модальностей данных, каждая с GPU-ускоренной визуализацией и специализированными рабочими процессами аннотации. На этой странице описано, что можно просматривать, что можно размечать и какие форматы поддерживаются для каждого типа. ## Изображения **Визуализация:** Изображения отображаются в просмотрщике с панорамированием, масштабированием и попиксельной инспекцией. В составе записи MCAP изображения показываются в специализированных панелях, синхронизированных с другими сенсорными потоками. **Аннотация:** Каждое изображение аннотируется независимо как отдельный кадр. Доступны все семь 2D-инструментов аннотации: ограничивающие рамки, полигоны, маски сегментации, полилинии, ключевые точки, классификация и трекинг объектов (в видеопоследовательностях). **Поддерживаемые форматы:** JPEG, PNG, WebP, BMP **Сценарии использования:** Обнаружение объектов, сегментация экземпляров, семантическая сегментация, классификация изображений, обнаружение ключевых точек, оценка позы. ## Видео **Визуализация:** Видео автоматически конвертируются в последовательности кадров при загрузке, обеспечивая покадровое воспроизведение с прокруткой по таймлайну. Перемещайтесь вперёд и назад по кадрам, переходите к конкретным временным меткам или воспроизводите с настраиваемой скоростью. **Аннотация:** Аннотаторы работают покадрово с трекингом объектов по таймлайну. Идентификаторы объектов сохраняются между кадрами для единообразного присвоения. На каждом кадре доступны все 2D-инструменты аннотации. **Поддерживаемые форматы:** MP4, MOV **Сценарии использования:** Трекинг объектов, распознавание действий, обнаружение временных событий, разметка дорожных сцен, анализ поведения. Обработка видео происходит в фоновом режиме после загрузки. Большие видео могут занять несколько минут для конвертации. Вы можете отслеживать статус последовательности в Mission Control или через API. ## LiDAR / Облако точек **Визуализация:** Облака точек рендерятся в 3D-просмотрщике с видами сверху, в перспективе и сбоку. Шесть режимов визуализации позволяют окрашивать точки по различным свойствам: | Режим | Описание | | -------------------- | ---------------------------------------------------------- | | Нейтральный | Единый цвет для структурного обзора | | Интенсивность | Сила отражённого сигнала — выделяет отражающие поверхности | | Радуга | Временная или последовательная окраска | | Метка | Окраска по семантическому классу из аннотаций | | Паноптический | Окраска по экземплярам для отдельных объектов | | Проекция изображения | Изображения с камер, проецированные на облако точек | Просмотрщик использует вычислительные шейдеры WebGPU для отсечения по пирамиде видимости и рендеринга с уровнем детализации, поддерживая высокую частоту кадров даже на плотных сканах. **Аннотация:** Аннотаторы размещают 3D-кубоиды с полным контролем позиции, размеров и вращения. Проекции кубоидов отображаются в синхронизированных видах камер при наличии данных калибровки. **Поддерживаемые форматы:** PCD, PLY **Сценарии использования:** 3D-обнаружение объектов, восприятие для автономного вождения, навигация роботов, реконструкция сцен, создание HD-карт. ## MCAP **Визуализация:** Записи MCAP отображаются в мультисенсорном просмотрщике с восемью типами панелей: Изображение, 3D / Облако точек, График, Сырые сообщения, Лог, Карта, Датчик и Переходы состояний. Avala автоматически определяет типы сообщений в записи и назначает топики соответствующим типам панелей. Все панели используют синхронизированный таймлайн для координированного воспроизведения камер, LiDAR, радара, IMU и других сенсорных потоков. Компоновщик макетов автоматически строит оптимальное расположение панелей на основе топиков в вашей записи, или вы можете настроить макет вручную. Перемещайтесь покадрово, переходите к любой временной метке или воспроизводите полную запись с настраиваемой скоростью. **Аннотация:** Avala разбирает файлы MCAP для извлечения и синхронизации сенсорных потоков. Изображения с камер отображаются рядом с проецированными данными LiDAR, обеспечивая мультикамерную аннотацию с 3D-контекстом. Аннотаторы размещают 3D-кубоиды, которые единообразно проецируются на все виды камер. **Поддерживаемые форматы:** MCAP (с поддержкой сообщений ROS) **Сценарии использования:** Мультисенсорное слияние, круговое восприятие, разметка данных автономных транспортных средств, калибровка сенсоров робототехники, просмотр данных парка. Поддержка MCAP включает автоматическое извлечение внутренних и внешних параметров камер для точной проекции LiDAR на камеру. Поддерживаются модели камер pinhole и double-sphere (рыбий глаз). Подробности см. в [руководстве по интеграции MCAP / ROS](/docs/integrations/mcap-ros). ## Splat **Визуализация:** Сцены Gaussian Splat рендерятся в WebGPU-ускоренном 3D-просмотрщике. Свободно перемещайтесь по фотореалистичным 3D-реконструкциям сцен с плавным управлением камерой. Рендерер использует GPU-сортировку, пул буферов и прекомпиляцию пайплайнов для работы в реальном времени. **Аннотация:** Аннотаторы перемещаются по реконструированному окружению и размещают 3D-аннотации прямо в сцене. Метки классификации могут быть применены ко всей сцене или отдельным регионам. **Поддерживаемые форматы:** Gaussian Splat **Сценарии использования:** 3D-понимание сцен, аннотация синтеза новых видов, обучающие данные для пространственного AI, картирование окружения. ## Сравнение возможностей Следующая таблица показывает возможности визуализации и аннотации для каждого типа данных: | Возможность | Изображение | Видео | Облако точек | MCAP | Splat | | ---------------------------- | ----------- | ----- | ------------ | ---- | ----- | | **Визуализация** | | | | | | | 2D-просмотрщик изображений | Да | Да | -- | Да | -- | | 3D-просмотрщик облаков точек | -- | -- | Да | Да | -- | | 3D-просмотрщик Splat | -- | -- | -- | -- | Да | | Многопанельный макет | -- | -- | -- | Да | -- | | Воспроизведение по таймлайну | -- | Да | Да | Да | -- | | Режимы визуализации (6) | -- | -- | Да | Да | -- | | **Аннотация** | | | | | | | Ограничивающая рамка | Да | Да | -- | -- | -- | | Полигон | Да | Да | -- | -- | -- | | 3D-кубоид | -- | -- | Да | Да | Да | | Сегментация | Да | Да | -- | -- | -- | | Полилиния | Да | Да | -- | -- | -- | | Ключевые точки | Да | Да | -- | -- | -- | | Классификация | Да | Да | Да | Да | Да | | Трекинг объектов | -- | Да | Да | Да | -- | ## Требования к загрузке | Параметр | Ограничение | | ------------------------------------------ | -------------------- | | **Макс. размер файла (изображения)** | 20 МБ на файл | | **Макс. размер файла (видео)** | 2 ГБ на файл | | **Макс. размер файла (облако точек)** | 500 МБ на файл | | **Макс. размер файла (MCAP)** | 5 ГБ на файл | | **Поддерживаемые форматы изображений** | JPEG, PNG, WebP, BMP | | **Поддерживаемые форматы видео** | MP4, MOV | | **Поддерживаемые форматы облаков точек** | PCD, PLY | | **Поддерживаемые мультисенсорные форматы** | MCAP | Ограничения загрузки могут варьироваться в зависимости от вашего плана. Свяжитесь с [support@avala.ai](mailto:support@avala.ai), если вам нужно загрузить файлы, превышающие эти ограничения. ## Следующие шаги Загружайте, организуйте и управляйте данными в Mission Control. Настройте мультисенсорные пайплайны данных с MCAP и ROS. Разберитесь в просмотрщиках, панелях, макетах и других концепциях платформы. Узнайте, как движок визуализации и бэкенд-сервисы работают вместе.