Detección y localización
Localiza objetos en imágenes, vídeo y nubes de puntos con cajas 2D y cuboides 3D.
Ground truth defendible
Ground truth que mantiene intacta la escena.
Convierte cámara, LiDAR y telemetría sincronizados en datos de entrenamiento revisados para Physical AI. Etiqueta en 2D, 3D y a través de secuencias sin perder el contexto que necesitan tus modelos.
Software, asistencia selectiva de modelos y operaciones gestionadas opcionales dentro de un mismo flujo de calidad.
Secuencia 041
Sensores sincronizadosVídeo multicámara
00:18:42.320
Track activo · 047
LiDAR y nubes de puntos
- Etiquetado
- Revisión humana
- Control de calidad
Control de calidadListo para la versión
Datos MCAP y ROS
LiDAR y nubes de puntos
Vídeo multicámara
Telemetría y trayectorias
Multimodal por diseño
Una escena sincronizada. Cada decisión de ground truth.
Los modelos de Physical AI aprenden del movimiento y el contexto, no de frames aislados. Avala mantiene alineados cámara, nubes de puntos y trayectorias durante el etiquetado y la revisión.
Segmentación
Crea máscaras de imagen y segmentación de nubes de puntos con asistencia de modelos donde esté disponible.
Seguimiento y clasificación
Mantén objetos seguidos y polilíneas 4D consistentes en toda la secuencia y envía las excepciones a revisión.
Control del flujo
Integra los controles de calidad en el pipeline.
Compón flujos visuales y condicionales con esquemas de etiquetas, formación específica, revisión humana y estimaciones de coste por estación. Añade consenso de clasificación o análisis de consenso espacial selectivo donde sea compatible.
Definir esquemas y lógica condicional
Asistir flujos seleccionados de cajas y máscaras
Dirigir el trabajo a revisión humana
Condicionar la entrega del dataset al QC
Evidencia de la versión
Secuencia 041 / versión 014
- Anotador
- operator-27
- Estado de revisión
- Aceptado
- Historial de QC
- 06 → 07
Calidad trazable
Mantén la evidencia unida a la etiqueta.
Registra la atribución de anotadores y revisores, los estados de aceptación o rechazo y el historial de QC de tracks 3D. Los flujos nativos también pueden conservar versiones y procedencia del productor al cambiar las anotaciones.
Salidas de entrenamiento para Physical AI
La geometría que los equipos de Physical AI realmente entregan.
Explora flujos compatibles de detección, segmentación, geometría y seguimiento de secuencias, sin el ruido de un catálogo de anotación genérico.
Detección y localización
Localiza objetos en fotogramas de imagen y escenas 3D.
Segmentación
Crea regiones de clase u objeto en datos de cámara y nubes de puntos.
Geometría de escena
Traza límites definidos por la tarea y geometría secuencial.
Seguimiento y clasificación
Conserva la identidad y los atributos en las secuencias compatibles.
Trae una escena representativa
Demuestra el flujo de ground truth antes de escalarlo.
Mapearemos contigo una muestra de sensor, el contrato de aceptación, la ruta de revisión y la entrega del dataset.