Позиционирование и отслеживание объектов в серии изображений в единицах кадров, помеченные видеоданные будут использоваться в качестве набора обучающих данных для моделей глубокого обучения и машинного обучения. Он в основном используется для обучения транспортных средств, пешеходов, велосипедистов, дорог и других моделей автономного вождения. Эти предварительно обученные нейронные сети затем используются в области компьютерного зрения.

Как и технология обработки изображений, видеоданные также могут применяться в интернет-развлечениях, умном доме, умной медицине, новой розничной торговле, безопасности, автономном вождении и других областях. Более того, изображение — это данные в однократный момент времени. Напротив, видеоданные представляют собой непрерывную серию данных изображения во времени, которые передают более полную информацию и имеют более широкое применение.

Например, сценарий применения интеллектуальной безопасности — управление видеонаблюдением

Системы видеонаблюдения нашли широкое применение в быту, например, на дорогах, в банках и т. д. Она позволяет отслеживать состояние транспортных средств на дороге в режиме реального времени. Мгновенно реагирует при возникновении дорожно-транспортного происшествия и обеспечивает бесперебойную работу транспорта. Он также может вести подробный учет транспортных средств, нарушающих правила дорожного движения. Изображения незаконных водителей также могут быть четко записаны. В дороге вы можете зарегистрировать случившееся с пешеходами на улице и передать это полицейским. Это обеспечивает большое удобство и поддерживает общественный порядок.

Информация, на которую следует обратить внимание

Информацию, содержащуюся в видео, можно разделить на следующие три части:

1) Информация о восприятии: в дополнение к визуальным характеристикам изображений, таким как цвет, текстура и т. д., видео также имеет функции, характеризующие движение, слуховую информацию и текст.

2) Структурируйте информацию: так же, как в книге обычно есть оглавление, чтобы помочь людям быстро просматривать контент, видео также должно создавать практичное оглавление. Видеокаталоги могут включать в себя различные уровни структурной информации, такие как кадры, сцены и т. д.

3) Семантическая информация: в основном это относится к психологическим реакциям, таким как концепции, события, понимание и восприятие, которые люди генерируют, когда смотрят определенное видео.

Тип видеоаннотации:

1) Отслеживание видео:

Существует два метода обработки аннотаций видеотрекинга: обработка с разделением кадров и непрерывная обработка кадров.

Обработка кадра:

Преимущество обработки с разделением кадров заключается в том, что скорость утечки кадров низкая, а покадровая аннотация обеспечивает точность, подходящую для аннотации сложных сцен.

Непрерывная обработка кадров:

Непрерывные рамы имеют высокий КПД и относительно низкую стоимость. Например, в видео с частотой 10 кадров в секунду аннотатор помечает объекты в первом кадре. Система использует алгоритм отслеживания объектов для отслеживания этих объектов в последующих кадрах. Он подходит для простой аннотации сцены.

2) Классификация видео

Маркировка TimePoint

Отображение контента в соответствии с временной точкой видео, например установка точки на двух минутах, в сопровождении текста или снимков экрана. Например: когда мышь перемещается к маленькой белой точке на панели воспроизведения видео, будет отображаться контент, воспроизводимый в этой точке. С помощью системы можно помечать важные точки контента видео, чтобы пользователи могли быстро перейти к тому, что они хотят посмотреть.

Высокий спрос на масштабируемый и настраиваемый набор данных

В настоящее время актуален спрос на данные для обучения ИИ высочайшего качества в различных отраслях. ИИ внедряется в различных областях, таких как образование, юриспруденция, интеллектуальное вождение, банковское дело, финансы и т. д. В каждой области есть требования к подразделению и специализации.

Среди них, в частности, традиционные предприятия с интеллектуальным преобразованием и технологические предприятия нуждаются в помощи обучающих поставщиков услуг данных с богатым опытом проектов, чтобы помочь разобраться в инструкции по маркировке данных и получить более подходящие данные. Использование высококачественных данных в специальных сценариях сокращает цикл исследований и разработок, ускоряет процесс внедрения и помогает предприятиям проводить более быстрые и качественные интеллектуальные преобразования.

В процессе глубокой промышленной посадки все еще существует разрыв между технологиями искусственного интеллекта и потребностями предприятий. Основная цель корпоративных пользователей — использовать технологии искусственного интеллекта для роста бизнеса. На самом деле сама технология искусственного интеллекта не может напрямую решить все потребности бизнеса. Необходимо создавать продукты и услуги, которые могут быть реализованы в больших масштабах на основе конкретных бизнес-сценариев и целей.

Что нам нужно прояснить, так это то, что для компаний, занимающихся искусственным интеллектом, и для всей отрасли аннотация данных является важной частью реализации искусственного интеллекта. Точность и эффективность размеченных данных влияют на конечный результат модели алгоритма искусственного интеллекта.

Конец

Передайте свои задачи по маркировке данных на аутсорсинг в ByteBridge, и вы сможете получать высококачественные обучающие наборы данных машинного обучения дешевле и быстрее!

  • Бесплатная пробная версия без кредитной карты: вы можете быстро получить образец результата, проверить результат и оставить отзыв непосредственно нашему менеджеру проекта.
  • 100% подтверждено людьми
  • Прозрачное и стандартное ценообразование: доступны четкие цены (работа включена)

Почему бы не попробовать?

источник: https://www.sohu.com/a/510398215_518843?spm=smpc.author.fd-d.1.1641267456122R4TP2sA