视频审核数据标注怎么做

A. 怎么在视频上做标注。。

这就关系到视频编辑的问题了。用会声会影或premiere做，慢慢体验吧！一时半会儿讲不清的…

B. 数据标注怎么做 如何做好数据标注

1、梳理标注数据类型，目前常见的数据的类型包括图片、文字、音频和视频，对于不同类型的数据，标注方法不同，相关数据标注服务商报价也不同。
2、明确数据标注方向，对于不同行业，数据标注需求不同。常见的标注方向包括语义分割、3D点云、文字转写、音频转写、自然语义处理、目标追踪。不同的方向，方式及需求不一样，针对图片类，常见标注为2D拉框、多边形拉框，对于智能驾驶行业，可能标注方向更多为车道线、语义分割等。
3、评估标注方式，对于较少量或简单的图片等形式，一般会选择自行标注，常见的图片标注工具如
LabelImg，该工具可在Windows及Mac上安装使用。但如果遇到大批量图片标注，或音视频数据标注，LabeIImg就无法满足需求，需要需求外部服务商。
4、筛选外部标注服务商，目前国内在数据服务质量参差不齐，可通过标准予以筛选，避免后期服务质量不过关，导致重新标注。筛选标准：丰富的企业服务经验，优秀的标注平台或工具，具备相应的数据安全措施，稳定的数据服务团队。

C. 无人车数据标注怎么做

自动驾驶领域常用的数据标注类型：

1、2D框标

注出骑行的人，步行的人，汽车。

2、3D立方体

标注出图中的汽车。

3、多段线

标注出车道线。

4、多边形

用多边形标注出图中的车辆。

5、语义分割

对图片中的不同区域进行分割标注。

6、视频标注

跟踪标注视频中行驶的车辆。

AI优评：

无人驾驶对数据标注的广大需求只是人工智能时代下的一个缩影。不只是无人驾驶，像智慧城市、智能家居、智慧金融等领域，对于数据标注的需求仍旧处于一个需求量大并且专业度高的水平。在庞大的需求面前，数据标注行业已经开始进入急速扩张的时代，然而在这样的背景之下，建立行业准入标准，统一完善行业人才培训体系成为了共同的呼声。

AI优评作为数据标注人才培养中心，致力于构建更加专业和科学的人才评价标准，建立统一的人才评价体系，并为数据标注人才推荐提供就业机会，推动行业的发展，为人工智能实现更大范围的应用保驾护航。

D. 海康威视ai标注怎么用

AI数据标注怎么做？标注流程是什么？

精数标注研究院
2022-09-05 15:35河南
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人工智能在计算机领域中是一种可以根据人类需求做出合理行为的计算机程序。那么，要想实现人工智能，就需要把人类的理解能力和判断能力教给计算机，让计算机拥有类似人类的识别能力。所以说，在这一过程中，就需要计算机模仿人类进行经验学习。而数据标注就是把需要计算机进行机器学习的的图片、视频等初级数据打上标签，让计算机进行不断的识别这些初级数据的特征，最终可以让计算机能够自主的识别。那么，数据标注是怎么做的呢？标注流程又是怎样的呢？接下来一一给大家做解答。

AI数标注怎么做
首先，带领大家简单了解下做数据标注时涉及的几个概念。
1、什么是数据标注？上文中我们已经阐述过数据标注是做什么的，简单来说，就是对文本、图像、音频、视频等数据进行高质量、高精度的处理打标签，来满足机器训练学习的需求。
2、标签：对需要机器学习的数据进行标识特征、类别和属性等，用于建立数据和机器训练学习的可读数据编码间的联系。
3、数据标注工具：数据标注员根据标注任务在对初级数据进行标注时，所需用到的工具和软件。
4、数据标注员：负责对文本、图像、音频、视频等数据进行高质量、高精度的处理打标签的工作人员。

人工智能人脸识别技术
现阶段，计算机特征数据主要分为图像数据、语音数据、文本数据等。数据标注也是对这几种特征数据进行不同形式的打标签操作。
图像数据在标注场景中应用是非常广泛的，主要有点标、框标、区域标注、2D/3D融合标注等标注方法。目前，人脸识别技术落地应用的比较成熟，无论是刷脸进火车站地铁站还是购物人脸支付，日常场景中随处可见。
语音应答交互也是目前人工智能领域中重要的分支。基于语音识别、声纹识别、语音合成等建模测试中，需要对语音数据进行任务角色标注、环境场景的标注、多语种标注、情感标注等。
为了满足自然语音处理不同层次的需求，文本数据标注处理是关键的环节。数据标注员需要通过对语句分词的标注、语义判断的标注、情感标注、多音字标注等，为人工智能机器学习提供高准确率的文本语料。

数据标注全流程
精数标注研究院数据标注的流程首先从数据采集开始，采集的对象包括文本、图片、视频和音频等多种类型和多种格式的数据。新采集的数据是非结构化的，有些数据是不完整、不一致、有杂音噪声的数据，需要通过数据清洗，对采集的数据进行筛选、去重、查缺补漏、平滑噪音等操作，将数据清理成适合标注的格式，帮助获取高质量、高精度的训练数据。
数据经过清洗后，就可以进入数据标注的核心环节。在现实的标注工作中，数据管理员会将数据根据不同的需求，将待标注的数据分为不同的数据包任务，每一个数据任务都会有不同的规范和标注形式要求，然后将标注任务分配给多个标注员进行标注工作。
为了提高数据输出的正确率，标注员完成标注工作后，需要质检师对数据进行检验，最终通过质检环节的数据才是真正可用于机器训练学习的数据。

人工智能数据标注流程
以上就是对数据标注是怎么做的及标注流程的介绍，希望可以为在人工智能数据标注行业的小伙伴提供帮助。对数据标注各个环节感兴趣的小伙伴，可以更加深入的学习了解，精数标注研究院也希望可以成为你们的布道师，相互学习进步！

E. 什么是数据标注

数据标注最基本的就是画框，比如检测目标是车，标注员就需要把一张图上的所有车都标出来，画框要完全卡住车的外接矩形，框得不准确机器就可能“学坏”。再比如人的姿态识别，就包括18个关键点，经过训练的标注员才能掌握这些关键点的标注，标注完成的数据也才能符合机器学习的标准。

自动标注技术是在计算机制图技术发展的基础上形成的一门技术。主要是利用存储在数据库属性表中的信息来自动标注主题特征，在标注时可以用主题属性表中任意域的正方便地改变标注属性的位置、字体、风格、大小和颜色。

自动注记的主要内容是地图注记。地图注记是地图的基本内容之一，如同地图上其他符号一样，注记也是一种符号，在许多情况下起定位作用。它是将地图信息在制图者与用图者之间进行传递的重要方式。例如，根据注记的位置和结构，可以指示点位，根据注记的间隔和排列走向，指示对象的范围。

F. 数据标注员是做什么的主要工作内容是什么

简单来说，数据标注是通过数据标注员借助标注工具，对人工智能学习数据进行加工的一种行为。

数据标注员每天的工作就是对着图片、视频、文本等数据，不断进行着拉框、标点等操作。

这是比较典型的语音标注工具：

G. 自动驾驶领域，是如何做视频数据标注

1、视频就是图片的序列

比如说25帧的视频，其对应的就是每秒25张图片，所以当一个视频输入给一个神经网络时，其本质就是一个 图片序列 。同理，对于图片标注工具也一样，视频会被分成一系列图片进行标准。

2、通过 拉框标注 进行 车辆检测

拉框标注的过程本质，就是通过人工对图片中的目标（以下用自动驾驶感知任务中的车辆来举例）进行检测（即是否有这种目标？）和定位（即它在图片的什么位置？）来教会神经网络进行车辆检测和定位。

以下通过车辆拉框的例子来进行进一步的说明。

如下面图所示，两张图片里，各有一个矩形框将整个车的轮廓都框入。通过框在图片的位置，即四个角点的坐标，就可以知道 框内目标相对于图片的位置和大小 。而这些标注得到的车辆框的坐标，也正是训练车辆检测神经网络的训练集中的真值。这些真值会用来和车辆检测神经网络输出的预测结果（即当把同一图片输入给目标神经网络所产生的四个角点的坐标）做比较，得到差异值（即损失函数值）再去迭代神经网络的参数（即反向传播）。

当然，实际自动驾驶系统所使用感知技术的标注过程中需要的注意事项和需要的标注的信息，会比上述过程复杂、丰富得多。用下图例子示意，其 需要把画面中的所有车辆都框出，还需要补全遮挡部分以及不可见部分 。但是， 大体过程和原理是类似的 。

3、自动驾驶怎么使用检测结果

自动驾驶需要的输入以及组成部分非常繁多和复杂。所以本文还是针对原始问题以车辆检测说明车辆检测结果是怎么被使用的。

如上所说，一个训练好的车辆检测神经网络对相机输入的视频流（图片流）进行处理，实时检测图片里面的车辆（即利用训练好的神经网络进行推理得过程），得到车辆在图片里面的位置和相对于图片的大小。由于车辆上安装的相机参数信息（如分辨率等）是系统已知信息。同时，这些相机也经过了标定过程，所以系统得到了相机安装完后的外参。简而言之，这个过程就是通过标定获得了一个基准参考，从而可以推断图片中占用特定大小像素的目标的实际尺寸是多少，以及相对于自身车辆的距离是多少。这些信息会被输入到自动驾驶系统里的后续模块，比如决策是否需要进行诸如减速、转向的操作。

4、继续了解目标检测

目标检测是自动驾驶的关键基础技术，也是整个深度学习应用的热点之一（如果不是最热的话☺）。关于这一话题有许许多多的参考信息，而且都不难获得。

在这里，我附上一篇知乎的总结文章和一张很有意思的总结图作为抛砖引玉。

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

H. 数据标注怎么做

如下：

工具/原料

机械革命S3 Pro

Windows10

Excel2019

方法/步骤

1、打开一个EXCEL表格，输入表格数据资料。

I. 视频数据标注工具与平台（数据标注公司）

最近在做相关项目，评估了多个数据标注工具，也接触了几家数据标注公司和平台，总结如下，供各位参考。

数据标注公司的工作比较多样，但视频标注对工具要求稍高一些，能在线上做的平台不是特别多，主要还是语音、图片标注。目前这个行业良莠不齐，有的平台技术实力强，有品牌背景，比如京东众智、网络众包，数据保密做得好。有的平台是专门做代理的，你的数据需求交给他，他转手就分包给下一层。下面介绍几个平台，也综合了其他博主的一些意见，如下：

标注质量比较高，项目交付准时，数据隔离方案可以不出自己的服务器完成标注，比较重视客户的数据安全。也提供私有化部署服务。

标注能力比较广泛，网络进入标注行业比较久，积累了较多的众包用户。不过我不看好众包模式，因为质量比较难把控。

国外知名的数据标注平台，国外好多大公司都与它有合作。需求方可以自行配置标注工具和相应的label，直接在平台上发任务，没有客户经理沟通…这可能对国内客户不太友好。

CDVA（compact descriptor for video analysis），主要是基于CDVS中的紧凑视觉描述子来做视频分析，之前是紧凑视觉描述子主要应用在图像检索领域。需要制作新的数据集，对视频帧进行标注，所以根据网上一个博主的标注工具进行了一定的修改，实现的功能是在每一帧中将需要标注的区域用鼠标选取4个点，顺序是顺时针。因为四边形的范围更广，之前的一些人直接标注了矩形，但是在一些仿射变换中，往往矩形的定位效果不好，矩形定位应该比较适合于人脸定位和行人定位之中。
http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-yan/p/4457462.html

微软发布的可视化图像/视频标记工具。能够标记和注释图像目录或独立视频。使用 Camshift 跟踪算法辅助计算机标记和跟踪视频中的物体。将标签和资源导出到 Custom Vision Service CNTK，Tensorflow（PascalVOC）或YOLO 格式，用于训练对象检测模型。
https://github.com/Microsoft/VoTT

具体安装请参考： https://blog.csdn.net/_26788951/article/details/80053760

J. 数据标注该学习什么

数据标注员需要学习使用自动化的工具从互联网上抓取、收集属数据包括文本、图片、语音、视频等，然后对抓取的数据进行整理与标注。

景联文自建先进的数据标注平台，支持语音工程（语音切割、ASR语音转写、语音情绪判定、声纹识别标注等）、自然语言处理（OCR转写、文本信息抽取、NLU语句泛化）、计算机视觉（拉框标注、语义分割、3D点云标注、关键点标注、线标注、2D/3D融合标注、目标跟踪、图片分类等）多类型数据标注。

工作内容：

1、分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。

2、标框标注：机器视觉中的标框标注，就是框选要检测的对象。

3、区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。