weixin_55551028的博客

我们在传统标注模式的基础上引入大量算法辅助，研究出专门针对点云连续帧标注的人机协同模式“自动关键帧”，在点云自动关键帧标注模式下，用户只要对该连续帧中“起始帧”和“结束帧”进行标注，平台算法就会自动生成并调整中间帧上同一属性对象，无需逐帧复制。通过预标注和自动化标注，可以大大减少手动标注图像的工作量，标注员只需要对AI标注的数据进行检查调整即可提交进入审核，提高标注效率，减少人为因素导致的标注错误，有效降低成本。不同的图像标注工具支持的标注类型可能不同，需要根据具体的需求选择支持相应标注类型的工具。

对于GPT训练来说，数据标注是非常重要的一环

景联文科技提供的产品为全链条AI数据服务，从数据采集、清洗、标注、到驻场的全流程、垂直领域数据解决方案一站式AI数据服务，满足了不用应用场景下的各类数据采集标注业务的需要，协助人工智能企业解决整个人工智能链条中数据采集标注环节的相对应问题，推动人工智能在更多地场景下实现落地应用，构建完整的AI数据生态。虽然始终需要人类医生对健康医疗决策做出最终决定，但 ChatGPT可以通过提供实时的、基于证据的建议来协助临床决策支持，例如标记潜在的药物相互作用、针对特定病症的治疗方案建议以及提供相关的临床指南。

针对数据定制标注服务，景联文科技拥有先进的数据标注平台与成熟的标注、审核、质检机制，支持计算机视觉：语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、3D立方体标注、2D3D融合标注、目标追踪、属性判别等多类型数据标注；景联文科技作为长三角地区规模最大的AI基础数据服务商之一，拥有千人从业经验丰富的数据标注团队及丰富的图像和文本标注经验，可为ChatGPT模型提供图像和NLP相关数据采集和数据标注服务，根据客户需求迅速调配有相关经验的标注员。数据质量是模型效果的必要条件，优质的标注人员又是数据质量的保障。

人脸是重要的隐私信息，在未经同意的前提下，通过公开或非法手段，收集、保存、盗取正常的人脸数据，一旦信息出现泄露，极其容易被不法分子进行用于诈骗或者贩卖牟利。作为人工智能产业的内部驱动力，数据、算法和算力三大要素对人工智能技术的升级发展至关重要。人脸识别技术需要积累大量训练数据用来验证相关算法。景联文科技承接过多个人脸采集项目，拥有丰富的项目经验。

电子游戏中的人工智能意味着电子游戏中角色的创造性行为就像人类游戏玩家正在控制他们一样。它提供了自适应和响应式的视频游戏体验。1949年初，密码学家克劳德·香农发现了游戏中的人工智能，从而联想到了电脑上的单人国际象棋游戏。对于人工智能的发展，具有独特而有趣技术的游戏一直是一个重要的关键。

通过模仿和充当人力的力量，人工智能驱动的计算机视觉技术正在帮助医疗保健行业的医生、护士和企业更好地满足患者的需求。例如通过实时视频分析新见解可帮助他们节省时间、金钱和生命，同时为从患者入院到手术室等各个方面开发更安全、更高效的流程。

近日，景联文科技凭借行业领先的自动驾驶定制数据采集标注服务，荣登《2023自动驾驶数据标注公司排行》榜单前十，获得行业内外一致认可。此前，景联文科技也入选了IDC发布的《Market Glance：中国AI大模型市场概览报告》中“数据标注”细分场景代表厂商名单。

用智能手表进行血压测量的难点主要在于测量的精度要求上。为了使手表的监测结果更加精准，需要采集大量的人体高血压数据来训练血压检测算法模型，促使这些功能全面升级，从而提升血压血氧测量准确性，可以更好地监测佩戴者身上的各项健康数据。

景联文科技是长三角地区规模最大的AI数据服务商之一，在全国有着丰富的采集资源储备，分布于全国多个城市的采集团队，执行过大量的采集项目，有着丰富的经验，能够快速高效准确的采集标注客户所需要的训练数据，尤其能够驾驭定制化程度高且标注情况较多又复杂的扫地机器人图像采集项目。

坚持科技赋能，不断拓展智慧城市创新应用场景，持续为在现代复杂社会条件下实现城市治理现代化提供技术支撑，视频AI智能分析系统已逐步深入城市管理行业。

随着生物识别技术逐步成熟，其识别准确率大幅提高，应用场景趋向复杂化、多样化，市场规模保持高速增长。据报道，市场研究机构Emergen Research最新发布的一份报告预测，到2027年，全球生物识别市场规模将接近1000亿美元。

拿起手机刷脸解锁、上下班考勤、支付订单，刷脸已极大地便利了我们的生活。清华大学新闻学院教授沈阳表示，中国人平均每天要暴露在各种摄像头下超过500次。人脸识别已成了我们生活中重要的一部分。由于2D人脸识别容易受到姿态、表情、光照等因素影响，且容易被破解，3D人脸识别应运而生。

2022年11月30日，OpenAI发布了ChatGPT——一个对话式AI，上线仅五天，注册用户数突破100万，爆火出圈，成为社会热议话题。截止今年1月末，ChatGPT的月活用户数量破亿，成为史上用户数增长最快的消费者应用。

数据科学家和机器学习工程师思考开发下一个模型或发现算法更改以提高性能。大多数人没有立即想到的这是构建AI或ML模型最重要的部分，这就是用于训练它的数据。

人类和机器之间最大的区别之一在于我们感知周围环境的方式。我们都存在于3D世界中，人类天生能够感知复杂的几何形状、透视、遮挡、消失点、物体持久性等带来的影响，但机器却很难处理这些最简单的情况。

高精地图作为自动驾驶的基础，已逐渐成为自动驾驶领域研究的热点。景联文科技可为高精地图提供专业的数据标注服务。

本篇文章，我们将了解有助于减少道路拥堵的人工智能技术以及创建它所需的数据标注。

激光雷达代表光检测和测距。简而言之，它是一种遥感技术，使用激光脉冲形式的光来测量传感器和目标物体之间的距离和尺寸。在自动驾驶汽车的背景下，激光雷达传感器用于检测和查明物体相对于车辆的位置，例如其他汽车、行人和建筑物。人工神经网络的日益普及使激光雷达比以前更有用。激光雷达技术自1960年代以来一直被使用，当时它被安装在飞机上以扫描它们飞过的地形。随着GPS的出现，LiDAR在1980年代变得越来越流行，当时它开始被用于构建真实世界位置的3D模型。

人工智能技术创新不仅仅蔓延到智慧城市、智能建筑或新的混合工作模式；机器人还通过人工智能、自动拖拉机、实时监测农作物的传感器、无人机或水果和蔬菜收获机器人来彻底改变农业。今天，我们将向您介绍一些已经在农业中使用的最有趣的AI技术，以及相关的数据标注方法。

图像识别是一种用于识别图像中的对象并将其分类为特定类别的机制，基于人类识别不同图像集中对象的方式。

自动驾驶汽车技术有望使我们的道路更安全，同时提高运输和交付服务的效率。安全性和可靠性是自动驾驶汽车广泛采用所必需的关键因素。

“以AI驱动智能家居，智能家庭助手和智能家居安防同向发展的智能物联网是目前主流趋势。高质量的标注数据能够高效训练算法，加速应用落地。景联文科技为相关企业提供、智能语音助手、人脸识别、指纹识别门禁系统、非法闯入检测、扫地机器人智能终端控制等场景的定制化数据采集标注服务，致力于构建更完美的’智能家’。”

“在无人集卡出现以前，岸桥式起重机需要把停靠在岸边的船舶上数百个集装箱全部吊起，放到一旁的集装箱卡车上，运向堆场，等待集装箱卸货后再进行下一次往返工作。为保证工作效率，需要上百位司机驾驶着集卡在港口中来回往返，日夜倒班，耗费了大量的人力。但如今，随着传统AGV逐渐被自动驾驶替代，无人化已渐渐成为港口的一种新特征。在中国，从东北到西南，有32600KM海岸线，共分布着87个港口。港口自动驾驶自2018年以来，已在13个港口落地。”

智慧医疗中的人工智能具有难以想象的潜力。从通过协助重复性工作到药物管理或药物创造的治疗计划设计开始，人工智能已经在多个医学领域发挥作用。

“数据显示，2013-2020年我国智能安防行业市场规模由101亿元增长至511亿元。随着智能安防在多个领域的深化应用，预计2023年我国智能安防行业市场规模将超1000亿元。智能安防领域中,数据标注主要应用于计算机视觉与语音识别两个主要领域，具体有人脸关键点标注、表情分析、行人标注、骨骼关键点标注、视频切分、目标检测等多种标注方式”

在自动驾驶场景中，激光雷达生成的点云数据可用于测量物体的形状和轮廓，并估算出周围物体的位置和速度，但由于激光雷达生成的点云数据缺少RGB数据中存在的纹理和颜色信息，无法精确地识别出路上的汽车、行人、障碍物、信号灯等。而2D视觉图像含有丰富的语义信息，能和3D点云数据进行融合，从而使自动驾驶系统可以精确地了解周围环境，并做出准确决策。随着自动驾驶的不断发展，自动驾驶相关车企对高质量的3D点云数据的需求越来越大。

“车载智能监控系统可以帮助自动驾驶汽车驾驶员掌握行车时道路状况、检测并提醒驾驶员行车过程中的不良驾驶习惯，减少行车安全隐患。随着自动驾驶的快速发展，车载智能监控驾驶系统随着市场需求变化进行不断升级并优化迭代，想要自身的算法做到处理更多、更复杂的场景，需要收集海量高质量标注数据来对模型进行不断训练调优。因此，获取优质的自动驾驶标注数据显得格外重要。”

人工智能在许多医学领域和专业中的应用正在成为现实。人工智能、机器学习、自然语言处理和深度学习使智慧医疗利益相关者和医疗专业人员能够更快、更准确地明确智慧医疗需求和解决方案，并依据数据模式快速做出明智的医疗或业务决策。

从本质上讲，数据标注是对计算机视觉或自然语言处理 (NLP)可识别的材料内容进行标记的过程。当我们标记或标注这些类型的数据时，它们变得更容易输入算法或编程以通过 NLP 进行解释。

“当前，路面上搭载各级别自动驾驶系统的车辆数量逐渐增多。对自动驾驶领域头部企业来说，为了保持自身的竞争优势并加速自动驾驶应用安全落地进程，需要依靠大量的高质量标注数据来训练优化自动驾驶相关算法模型。数据作为AI技术的底层基础，高质量的训练数据越来越受到自动驾驶行业的重视。”

“近年来，人工智能蓬勃发展，不断赋能医疗健康领域，改善患者的就医体验，有效提高医疗质量。智能医疗的实现需要许多专业且精准的标注数据不断对智慧医疗技术中包含的算法模型进行训练调优。”

“近年来，⼈⼯智能发展迅速，影响着我们⽣活中的方方面面。随着⼈⼯智能应⽤场景不断增加，作为⼈⼯智能的上游基础⾏业，数据标注行业也快速发展，但许多不成熟的标注团队组织由于管理水平有限，且没有系统的标注人员培训体系和研发标注平台的能力，难以完成一些复杂的场景化标注，会遇到许多问题。”

“近年来，人工智能发展速度迅速，三大决定性因素是：算法、算力和数据，数据是人工智能的基础。数据标注的精确度是行业内的一大重点，随着人工智能技术的不断成熟，对场景化数据的精确度要求将越来越高，数据采集标注公司的技术能力将变得越来越重要。”

“AI虚拟人通过语音、文字、视觉的理解和生成，结合动作识别、环境感知等多种方式可与人进行互动。AI虚拟人中运用到的强大算法需要高质量标注数据不断对其进行优化训练，景联文科技提供全方面数据采集标注服务。”

“汽车智能化、网联化是未来发展的重要趋势，发展自动驾驶可以帮助用户解决出行的相关痛点，有效提升交通效率，对促进国家科技、经济、社会、生活、安全及综合国力均有着重大意义。景联文科技提供自动驾驶数据解决方案，提供定制化数据采集标注服务。”

“在过去的几个月中，AIGC发展速度惊人，DALL-E、Midjourney和Stable Diffusion等技术的快速发展，创作出了许多由AI生成的艺术品。本文中，我们将为您阐述AIGC技术和背后所涉及的数据标注技术。"

目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，这对标注数据有着强较依赖性需求，未经标注处理过的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据难以被机器识别和学习。这就需要标注员借助数据标注工具对数据进行标注。

近年来，随着AI技术创新应用不断走向大规模落地，逐渐带动大数据智能市场的发展。据艾瑞咨询统计测算，2021年涵盖大数据分析预测（机器学习/深度学习模型）、领域知识图谱及NLP应用的大数据智能市场规模约达553亿元，预计2026年市场规模将达到1456亿元。企业可通过吸收传统体系的智慧沉淀，以AI应用数据需求为核心，优化建设“面向人工智能的数据治理”体系，从而不断提升AI应用的规模化落地效果。

“十四五”期间是我国数字经济迈向高质量发展的关键时期，推进新一轮科技革命和产业变革深入发展，促进新一代信息技术、人工智能等前沿技术领域快速发展并应用，数字化转型已是大势所趋。景联文科技是一家专业的数据采集标注公司，为人工智能相关企业提供高质量数据。