用高質量影像標註資料加速AI商業化落地

什麼是影像標註？

影像標註是一個將標籤新增到影像的過程。它可以為整個影像新增一個標籤，也可以分別為影像內每組畫素新增多個標籤。常見的影像標註有語義分割、矩形框標註、多邊形標註、關鍵點標註、3D立方體標註、2D3D融合標註、目標追蹤、屬性判別等。

人工智慧產業對訓練資料的擴充性需求和前瞻性需求快速增長，質量更高、安全性更強的AI資料必然會成為人工智慧商業化的落地關鍵點。

景聯文資料標註平臺支援影像標註服務

景聯文科技是長三角地區規模最大的AI基礎資料服務商之一，自研資料標註平臺，涵蓋大部分主流標註工具，操作簡單、便捷高效。影像標註工作臺搭載豐富的智慧化輔助標註功能以提升標註效率。平臺支援自動識別當前圖片的物體型別，對識別結果自動新增品類標籤，進行特徵歸類或分類整理；支援透過智慧AI語義分割模型配合人工手動補點，可快速完成畫素級影像類別的物體區域分類標註；支援對圖片物體內容進行自動打點標註。此外，景聯文資料平臺還具備自動目標檢測能力，可快速實現影片抽幀後影像中相同目標的跟蹤和定位。

在資料標註平臺的流程管理上，景聯文科技重視作業協同化，可準確把控從建立任務、分配任務、標註流轉到質檢/抽檢等環節，實現對資料標註過程的全流程掌控，資料標註後經過稽核、質檢、驗收等不同環節確保資料準確性，且每個環節都有專業人員來把控資料標註的質量和時間節點，做好上下游工作環節完美銜接，可以在保證質量的前提現下提高效率。此外，景聯文科技遵循標審分離原則，風險管控機制完善，並支援平臺的私有化部署，可以更好的提高資料標註的效率和精確度，全方位保證資料的隱私安全。

合作案例：掃地機器人目標檢測影像拉框標註專案

一、需求：

50萬張影像63個種類物品拉框標註

二、專案難點：

1）圖片資料量大，需要標註的檢測框超過150萬個，工期相對緊張。

2）受拍攝光線影響，部分資料出現影像模糊或者曝光過度情況，檢測物體人工辨別較為困難，對此情況甲方前期未明確標註規則，資料需要返工處理。

三、解決方案：

1）根據專案要求進行專案結構分析，基於WBS原理將專案按照其內在結構和實施過程的順序進行逐層分解成樹狀圖，形成相對獨立、易於管理和檢查的專案各單元專案責任、進度等具體地落實到本專案每個參與者，確保標註質量。

2）景聯文標註平臺預標註能力與自動質檢功能有效提高標註效率與質量。

3）加強與甲方技術人員溝通的頻率，針對規則模糊的部分及時與甲方確認，快速返工質檢。提高對標註員和質檢員的培訓頻率與效率，確保快速傳達更新後的標註規則。

景聯文科技始終關注於智慧駕駛、智慧家居、公共安全、智慧城市、智慧醫療、智慧金融、智慧教育、智慧司法等人工智慧場景下的各種需求，為AI技術提供底層資料支撐。

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