Кто использует Avala
- Команды автономных транспортных средств — Размечают изображения с камер, облака точек LiDAR и синхронизированные мультисенсорные записи для обучения моделей восприятия. Визуализация и отладка данных MCAP/ROS с мультикамерной проекцией.
- Компании в сфере робототехники — Аннотируют данные восприятия для навигации, манипуляции и понимания сцены. Исследуют 3D-облака точек с GPU-ускоренным рендерингом.
- Команды Physical AI / пространственных вычислений — Работают со сценами Gaussian Splat, плотными облаками точек и мультимодальными сенсорными данными для 3D-понимания мира и переноса из симуляции в реальность.
- Команды AI/ML — Создают обучающие наборы данных для обнаружения объектов, сегментации, классификации и трекинга по изображениям, видео и 3D-данным.
- Исследовательские лаборатории — Формируют размеченные наборы данных для исследований в области компьютерного зрения и 3D-восприятия с профессиональными инструментами аннотации и контроля качества.
Возможности платформы
Визуализация
Движок визуализации Avala полностью работает в браузере на основе WebGPU и WebGL.- Мультисенсорное воспроизведение MCAP/ROS — Открывайте файлы MCAP, содержащие данные камер, LiDAR, радара и IMU. Просмотрщик автоматически определяет топики и назначает типы панелей из 8 доступных: Изображение, 3D / Облако точек, График, Сырые сообщения, Лог, Карта, Датчик и Переходы состояний.
- GPU-ускоренный рендеринг 3D-облаков точек — Рендеринг облаков точек с 6 режимами визуализации: Нейтральный, Интенсивность, Радуга, Метка, Паноптический и Проекция изображения. Вычислительные шейдеры WebGPU выполняют отсечение по пирамиде видимости и выбор уровня детализации на GPU.
- Просмотрщик Gaussian Splat — Исследуйте 3D-реконструкции сцен в WebGPU-ускоренном просмотрщике Gaussian Splat с иерархией сцены, панелью свойств и статистикой.
- Синхронное воспроизведение нескольких камер — Просматривайте несколько видеопотоков синхронно с наложениями проекции LiDAR на камеру. Поддерживаются модели камер pinhole и double-sphere (рыбий глаз).
- Настраиваемые многооконные макеты — Перетаскивание панелей с изменяемыми размерами. Макет по умолчанию размещает боковую панель топиков, контентные панели и информационную панель файла в горизонтальной конфигурации.
- Навигация по таймлайну — Покадровая навигация, переход по временным меткам и управление скоростью воспроизведения по всем синхронизированным сенсорным потокам.
Аннотация
Профессиональные инструменты аннотации для каждого типа данных, подкреплённые контролем качества и командными рабочими процессами.- Ограничивающие рамки — 2D-прямоугольные области для обнаружения объектов
- Полигоны — Произвольные формы для точных границ объектов
- 3D-кубоиды — 3D-ограничивающие параллелепипеды в данных облаков точек и мультисенсорных данных с видами сверху, в перспективе и сбоку
- Сегментация — Попиксельные маски классификации
- Полилинии — Аннотации путей, полос и границ
- Ключевые точки — Аннотации ориентиров и поз
- Классификация — Метки атрибутов на уровне сцены и объекта
Поддерживаемые типы данных
Avala работает с пятью модальностями данных, каждая из которых имеет специализированные рабочие процессы визуализации и аннотации:| Тип данных | Форматы | Описание |
|---|---|---|
| Изображения | JPEG, PNG, WebP | Визуализация и аннотация одиночных кадров со всеми 2D-инструментами |
| Видео | MP4, MOV | Конвертируются в последовательности кадров для воспроизведения, покадровой аннотации и трекинга объектов |
| Облака точек | PCD, PLY | 3D-сканы LiDAR с GPU-ускоренным рендерингом и аннотацией кубоидами |
| MCAP / ROS | MCAP | Мультисенсорный контейнер с данными камер, LiDAR, радара и IMU; многопанельное воспроизведение и мультикамерная проекция |
| Splat | Gaussian Splat | 3D-визуализация и аннотация сцен в WebGPU-среде Gaussian Splat |
SDK
Python SDK
Установка:
pip install avala — полные аннотации типов и поддержка async.TypeScript SDK
Установка:
npm install @avala-ai/sdk — работает в Node.js и браузерах.Изучите платформу
Визуализация
Мультисенсорный просмотрщик с GPU-ускорением: 8 типов панелей, 6 режимов рендеринга облаков точек и поддержка Gaussian Splat.
Аннотация
Профессиональные инструменты аннотации для 2D, 3D, видео и мультисенсорных данных с контролем качества.
Интеграции
Подключение к S3, MCP, MCAP/ROS, вебхукам и пайплайнам инференса.
Следующие шаги
Быстрый старт
Создайте свой первый проект аннотации менее чем за 60 секунд.
Основные концепции
Разберитесь в наборах данных, проектах, задачах и жизненном цикле аннотации.
Визуализация
Изучите мультисенсорный просмотрщик, рендерер 3D-облаков точек и просмотрщик Gaussian Splat.
SDK
Установите Python SDK или TypeScript SDK и начните разработку.