Спортивная аналитика
Размечаем линии площадки, дуги и окружности для анализа трансляций, тренировок и поведения игроков на поле.
Заполните форму и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Computer Vision / Lines & Splines
Разметка линиями и сплайнами для обучения моделей компьютерного зрения
Ручная разметка протяженных объектов линиями, полилиниями и сплайнами: дорожная разметка, траектории движения, линии поля, границы зон, направляющие и видимая геометрия производственных сцен.
Где используют разметку линиями и сплайнами
Такой формат нужен там, где объект описывается не площадью, а точной геометрией линии: полоса движения, линия площадки, дуга, окружность, рельс, край конвейера или траектория.
Автономный транспорт
Размечаем сплошные границы полосы, кромки дороги и траектории, которые помогают perception-моделям читать сцену.
Робототехника
Размечаем направляющие и края конвейера на кадрах с производственных камер, чтобы робот видел геометрию рабочей зоны.
Как выглядит задача разметки линиями
Отправьте изображение и инструкцию через API. На выходе вы получаете координаты линий и сплайнов, проверенные человеком и готовые для обучения модели.
"Разметьте границы, центральную линию, окружность и дуги на кадре с площадки."
client.createLineAnnotationTask({
callback_url: "https://example.com/callback",
instruction:
"Разметьте линии и дуги площадки.",
attachment: "court-line-splines.jpg",
objects_to_annotate: [
"outer_boundary",
"center_line",
"center_circle",
"left_arc",
"right_arc"
],
splines: true,
with_labels: true
});
Quality Assurance
Линии, которые совпадают с реальной геометрией
Для линий и сплайнов важны не только классы, но и правила: где начинается объект, где он заканчивается, как вести линию при разрыве, перекрытии, тени или плохой видимости.
Единая инструкция
Фиксируем классы, тип линии, допустимое отклонение, правила разрывов, пересечений и частично видимых участков.
Проверка человеком
Сверяем линии с видимой разметкой, кромками и кривыми, чтобы модель не училась на смещенных или случайных траекториях.
Экспорт под пайплайн
Готовим координаты polyline/spline в формате вашей ML-платформы или в согласованном JSON/CVAT-совместимом виде.
FAQ
Частые вопросы о разметке линиями и сплайнами
Коротко о формате, данных, контроле качества и выдаче линейной разметки для обучения моделей компьютерного зрения.
Что такое разметка линиями и сплайнами?
Это ручная разметка протяженных объектов не рамкой и не маской, а линией, полилинией или плавной кривой. Такой формат используют для полос движения, кромок дороги, траекторий, линий спортивной площадки, рельсов, направляющих и других объектов, где важна геометрия линии.
Когда линии лучше Bounding Box или полигонов?
Линии и сплайны подходят для тонких и протяженных объектов, у которых нет полезной площади для рамки или полигона: дорожная разметка, края проезжей части, швы, рельсы, маршруты, траектории и дуги. Если нужно выделить площадь объекта, лучше выбрать полигональную разметку или сегментацию.
Какие объекты можно размечать линиями и сплайнами?
Чаще всего это полосы движения, границы дороги, дорожные стрелки, линии спортивных площадок, дуги и окружности, рельсы, производственные направляющие, швы, трещины и траектории движения.
Можно ли размечать кривые объекты сплайнами?
Да. Для плавных объектов можно использовать сплайны: они помогают точнее описать дуги, окружности, дорожные линии в перспективе, траектории и другие формы, где обычная ломаная требует слишком много точек.
Можно ли использовать такую разметку для видео?
Да. Мы можем размечать линии на отдельных кадрах или видеопоследовательностях. Для видео отдельно согласовываются частота кадров, правила интерполяции, постоянство классов и необходимость трекинговых идентификаторов.
Как вы контролируете качество линейной разметки?
До запуска фиксируем классы линий, правила начала и конца линии, допустимое отклонение от видимой разметки, обработку разрывов, пересечений, перекрытий и размытых участков. Затем примеры проходят проверку человеком и выборочный контроль.
Какие данные нужны для оценки проекта?
Для оценки нужны примеры изображений или видео, список классов, примерный объем, требуемый формат экспорта, правила для разрывов и пересечений, а также примеры сложных случаев: плохое освещение, тени, изношенная разметка, перекрытия и нестандартные ракурсы.
В каких форматах можно получить разметку?
Разметку можно подготовить в JSON, CVAT, COCO-подобных структурах, наборах координат polyline/spline или формате вашей внутренней ML-платформы. Формат лучше согласовать до старта, чтобы сразу проверять данные в вашем пайплайне обучения.
Сколько времени занимает запуск разметки?
Срок зависит от объема данных, числа классов, качества исходных изображений, плотности точек и правил для сложных участков. Обычно сначала запускается короткий пилот: он помогает уточнить инструкцию, проверить точность линий и оценить скорость основной партии.
Нужно разметить линии или сплайны?
Опишите классы, объем и формат данных. Мы поможем оценить задачу, подготовить инструкцию и собрать разметку в нужном формате.