視頻審核數據標注怎麼做

A. 怎麼在視頻上做標注。。

這就關繫到視頻編輯的問題了。用會聲會影或premiere做，慢慢體驗吧！一時半會兒講不清的…

B. 數據標注怎麼做 如何做好數據標注

1、梳理標注數據類型，目前常見的數據的類型包括圖片、文字、音頻和視頻，對於不同類型的數據，標注方法不同，相關數據標注服務商報價也不同。
2、明確數據標注方向，對於不同行業，數據標注需求不同。常見的標注方向包括語義分割、3D點雲、文字轉寫、音頻轉寫、自然語義處理、目標追蹤。不同的方向，方式及需求不一樣，針對圖片類，常見標注為2D拉框、多邊形拉框，對於智能駕駛行業，可能標注方向更多為車道線、語義分割等。
3、評估標注方式，對於較少量或簡單的圖片等形式，一般會選擇自行標注，常見的圖片標注工具如
LabelImg，該工具可在Windows及Mac上安裝使用。但如果遇到大批量圖片標注，或音視頻數據標注，LabeIImg就無法滿足需求，需要需求外部服務商。
4、篩選外部標注服務商，目前國內在數據服務質量參差不齊，可通過標准予以篩選，避免後期服務質量不過關，導致重新標注。篩選標准：豐富的企業服務經驗，優秀的標注平台或工具，具備相應的數據安全措施，穩定的數據服務團隊。

C. 無人車數據標注怎麼做

自動駕駛領域常用的數據標注類型：

1、2D框標

注出騎行的人，步行的人，汽車。

2、3D立方體

標注出圖中的汽車。

3、多段線

標注出車道線。

4、多邊形

用多邊形標注出圖中的車輛。

5、語義分割

對圖片中的不同區域進行分割標注。

6、視頻標注

跟蹤標注視頻中行駛的車輛。

AI優評：

無人駕駛對數據標注的廣大需求只是人工智慧時代下的一個縮影。不只是無人駕駛，像智慧城市、智能家居、智慧金融等領域，對於數據標注的需求仍舊處於一個需求量大並且專業度高的水平。在龐大的需求面前，數據標注行業已經開始進入急速擴張的時代，然而在這樣的背景之下，建立行業准入標准，統一完善行業人才培訓體系成為了共同的呼聲。

AI優評作為數據標注人才培養中心，致力於構建更加專業和科學的人才評價標准，建立統一的人才評價體系，並為數據標注人才推薦提供就業機會，推動行業的發展，為人工智慧實現更大范圍的應用保駕護航。

D. 海康威視ai標注怎麼用

AI數據標注怎麼做？標注流程是什麼？

精數標注研究院
2022-09-05 15:35河南
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人工智慧在計算機領域中是一種可以根據人類需求做出合理行為的計算機程序。那麼，要想實現人工智慧，就需要把人類的理解能力和判斷能力教給計算機，讓計算機擁有類似人類的識別能力。所以說，在這一過程中，就需要計算機模仿人類進行經驗學習。而數據標注就是把需要計算機進行機器學習的的圖片、視頻等初級數據打上標簽，讓計算機進行不斷的識別這些初級數據的特徵，最終可以讓計算機能夠自主的識別。那麼，數據標注是怎麼做的呢？標注流程又是怎樣的呢？接下來一一給大家做解答。

AI數標注怎麼做
首先，帶領大家簡單了解下做數據標注時涉及的幾個概念。
1、什麼是數據標注？上文中我們已經闡述過數據標注是做什麼的，簡單來說，就是對文本、圖像、音頻、視頻等數據進行高質量、高精度的處理打標簽，來滿足機器訓練學習的需求。
2、標簽：對需要機器學習的數據進行標識特徵、類別和屬性等，用於建立數據和機器訓練學習的可讀數據編碼間的聯系。
3、數據標注工具：數據標注員根據標注任務在對初級數據進行標注時，所需用到的工具和軟體。
4、數據標注員：負責對文本、圖像、音頻、視頻等數據進行高質量、高精度的處理打標簽的工作人員。

人工智慧人臉識別技術
現階段，計算機特徵數據主要分為圖像數據、語音數據、文本數據等。數據標注也是對這幾種特徵數據進行不同形式的打標簽操作。
圖像數據在標注場景中應用是非常廣泛的，主要有點標、框標、區域標注、2D/3D融合標注等標注方法。目前，人臉識別技術落地應用的比較成熟，無論是刷臉進火車站地鐵站還是購物人臉支付，日常場景中隨處可見。
語音應答交互也是目前人工智慧領域中重要的分支。基於語音識別、聲紋識別、語音合成等建模測試中，需要對語音數據進行任務角色標注、環境場景的標注、多語種標注、情感標注等。
為了滿足自然語音處理不同層次的需求，文本數據標注處理是關鍵的環節。數據標注員需要通過對語句分詞的標注、語義判斷的標注、情感標注、多音字標注等，為人工智慧機器學習提供高准確率的文本語料。

數據標注全流程
精數標注研究院數據標注的流程首先從數據採集開始，採集的對象包括文本、圖片、視頻和音頻等多種類型和多種格式的數據。新採集的數據是非結構化的，有些數據是不完整、不一致、有雜音雜訊的數據，需要通過數據清洗，對採集的數據進行篩選、去重、查缺補漏、平滑噪音等操作，將數據清理成適合標注的格式，幫助獲取高質量、高精度的訓練數據。
數據經過清洗後，就可以進入數據標注的核心環節。在現實的標注工作中，數據管理員會將數據根據不同的需求，將待標注的數據分為不同的數據包任務，每一個數據任務都會有不同的規范和標注形式要求，然後將標注任務分配給多個標注員進行標注工作。
為了提高數據輸出的正確率，標注員完成標注工作後，需要質檢師對數據進行檢驗，最終通過質檢環節的數據才是真正可用於機器訓練學習的數據。

人工智慧數據標注流程
以上就是對數據標注是怎麼做的及標注流程的介紹，希望可以為在人工智慧數據標注行業的小夥伴提供幫助。對數據標注各個環節感興趣的小夥伴，可以更加深入的學習了解，精數標注研究院也希望可以成為你們的佈道師，相互學習進步！

E. 什麼是數據標注

數據標注最基本的就是畫框，比如檢測目標是車，標注員就需要把一張圖上的所有車都標出來，畫框要完全卡住車的外接矩形，框得不準確機器就可能「學壞」。再比如人的姿態識別，就包括18個關鍵點，經過訓練的標注員才能掌握這些關鍵點的標注，標注完成的數據也才能符合機器學習的標准。

自動標注技術是在計算機制圖技術發展的基礎上形成的一門技術。主要是利用存儲在資料庫屬性表中的信息來自動標注主題特徵，在標注時可以用主題屬性表中任意域的正方便地改變標注屬性的位置、字體、風格、大小和顏色。

自動注記的主要內容是地圖注記。地圖注記是地圖的基本內容之一，如同地圖上其他符號一樣，注記也是一種符號，在許多情況下起定位作用。它是將地圖信息在制圖者與用圖者之間進行傳遞的重要方式。例如，根據注記的位置和結構，可以指示點位，根據注記的間隔和排列走向，指示對象的范圍。

F. 數據標注員是做什麼的主要工作內容是什麼

簡單來說，數據標注是通過數據標注員藉助標注工具，對人工智慧學習數據進行加工的一種行為。

數據標注員每天的工作就是對著圖片、視頻、文本等數據，不斷進行著拉框、標點等操作。

這是比較典型的語音標注工具：

G. 自動駕駛領域，是如何做視頻數據標注

1、視頻就是圖片的序列

比如說25幀的視頻，其對應的就是每秒25張圖片，所以當一個視頻輸入給一個神經網路時，其本質就是一個 圖片序列 。同理，對於圖片標注工具也一樣，視頻會被分成一系列圖片進行標准。

2、通過 拉框標注 進行 車輛檢測

拉框標注的過程本質，就是通過人工對圖片中的目標（以下用自動駕駛感知任務中的車輛來舉例）進行檢測（即是否有這種目標？）和定位（即它在圖片的什麼位置？）來教會神經網路進行車輛檢測和定位。

以下通過車輛拉框的例子來進行進一步的說明。

如下面圖所示，兩張圖片里，各有一個矩形框將整個車的輪廓都框入。通過框在圖片的位置，即四個角點的坐標，就可以知道 框內目標相對於圖片的位置和大小 。而這些標注得到的車輛框的坐標，也正是訓練車輛檢測神經網路的訓練集中的真值。這些真值會用來和車輛檢測神經網路輸出的預測結果（即當把同一圖片輸入給目標神經網路所產生的四個角點的坐標）做比較，得到差異值（即損失函數值）再去迭代神經網路的參數（即反向傳播）。

當然，實際自動駕駛系統所使用感知技術的標注過程中需要的注意事項和需要的標注的信息，會比上述過程復雜、豐富得多。用下圖例子示意，其 需要把畫面中的所有車輛都框出，還需要補全遮擋部分以及不可見部分 。但是， 大體過程和原理是類似的 。

3、自動駕駛怎麼使用檢測結果

自動駕駛需要的輸入以及組成部分非常繁多和復雜。所以本文還是針對原始問題以車輛檢測說明車輛檢測結果是怎麼被使用的。

如上所說，一個訓練好的車輛檢測神經網路對相機輸入的視頻流（圖片流）進行處理，實時檢測圖片裡面的車輛（即利用訓練好的神經網路進行推理得過程），得到車輛在圖片裡面的位置和相對於圖片的大小。由於車輛上安裝的相機參數信息（如解析度等）是系統已知信息。同時，這些相機也經過了標定過程，所以系統得到了相機安裝完後的外參。簡而言之，這個過程就是通過標定獲得了一個基準參考，從而可以推斷圖片中佔用特定大小像素的目標的實際尺寸是多少，以及相對於自身車輛的距離是多少。這些信息會被輸入到自動駕駛系統里的後續模塊，比如決策是否需要進行諸如減速、轉向的操作。

4、繼續了解目標檢測

目標檢測是自動駕駛的關鍵基礎技術，也是整個深度學習應用的熱點之一（如果不是最熱的話☺）。關於這一話題有許許多多的參考信息，而且都不難獲得。

在這里，我附上一篇知乎的總結文章和一張很有意思的總結圖作為拋磚引玉。

詳見： https://zhuanlan.hu.com/p/55519131

H. 數據標注怎麼做

如下：

工具/原料

機械革命S3 Pro

Windows10

Excel2019

方法/步驟

1、打開一個EXCEL表格，輸入表格數據資料。

I. 視頻數據標注工具與平台（數據標注公司）

最近在做相關項目，評估了多個數據標注工具，也接觸了幾家數據標注公司和平台，總結如下，供各位參考。

數據標注公司的工作比較多樣，但視頻標注對工具要求稍高一些，能在線上做的平台不是特別多，主要還是語音、圖片標注。目前這個行業良莠不齊，有的平台技術實力強，有品牌背景，比如京東眾智、網路眾包，數據保密做得好。有的平台是專門做代理的，你的數據需求交給他，他轉手就分包給下一層。下面介紹幾個平台，也綜合了其他博主的一些意見，如下：

標注質量比較高，項目交付准時，數據隔離方案可以不出自己的伺服器完成標注，比較重視客戶的數據安全。也提供私有化部署服務。

標注能力比較廣泛，網路進入標注行業比較久，積累了較多的眾包用戶。不過我不看好眾包模式，因為質量比較難把控。

國外知名的數據標注平台，國外好多大公司都與它有合作。需求方可以自行配置標注工具和相應的label，直接在平台上發任務，沒有客戶經理溝通…這可能對國內客戶不太友好。

CDVA（compact descriptor for video analysis），主要是基於CDVS中的緊湊視覺描述子來做視頻分析，之前是緊湊視覺描述子主要應用在圖像檢索領域。需要製作新的數據集，對視頻幀進行標注，所以根據網上一個博主的標注工具進行了一定的修改，實現的功能是在每一幀中將需要標注的區域用滑鼠選取4個點，順序是順時針。因為四邊形的范圍更廣，之前的一些人直接標注了矩形，但是在一些仿射變換中，往往矩形的定位效果不好，矩形定位應該比較適合於人臉定位和行人定位之中。
http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-yan/p/4457462.html

微軟發布的可視化圖像/視頻標記工具。能夠標記和注釋圖像目錄或獨立視頻。使用 Camshift 跟蹤演算法輔助計算機標記和跟蹤視頻中的物體。將標簽和資源導出到 Custom Vision Service CNTK，Tensorflow（PascalVOC）或YOLO 格式，用於訓練對象檢測模型。
https://github.com/Microsoft/VoTT

具體安裝請參考： https://blog.csdn.net/_26788951/article/details/80053760

J. 數據標注該學習什麼

數據標注員需要學習使用自動化的工具從互聯網上抓取、收集屬數據包括文本、圖片、語音、視頻等，然後對抓取的數據進行整理與標注。

景聯文自建先進的數據標注平台，支持語音工程（語音切割、ASR語音轉寫、語音情緒判定、聲紋識別標注等）、自然語言處理（OCR轉寫、文本信息抽取、NLU語句泛化）、計算機視覺（拉框標注、語義分割、3D點雲標注、關鍵點標注、線標注、2D/3D融合標注、目標跟蹤、圖片分類等）多類型數據標注。

工作內容：

1、分類標註：分類標注，就是我們常見的打標簽。一般是從既定的標簽中選擇數據對應的標簽，是封閉集合。

2、標框標註：機器視覺中的標框標注，就是框選要檢測的對象。

3、區域標註：相比於標框標注，區域標注要求更加精確。