景联文科技|两种常见的视频标注方法

随着人工智能的迅速发展，数据标注行业也迎来了高速发展，视频数据标注是一种用机器自动生成自然语言文字来描述视频内容的过程，它在视觉和文字之间起到非常重要的连接作用，同时针对不同的应用场景，也衍生出了不同的图像标注方法。

今天景联文科技给大家介绍3种常见的视频数据标注方法及其应用。

视频标注的方法

单一图像法

在自动化工具面世之前，视频标注效率不高。各公司使用单一图像法来提取视频中的所有帧，然后使用图像标注技术将它们当做图像来进行标注，在30fps的视频中，每分钟有1800帧。这个过程没有利用视频标注的优势，并且与标注大量图像一样既费时又昂贵。一个对象可能会在上一帧被归入一个类别，在下一帧又被归入另一个类别，错误率也会增加。

连续帧法

随着科技的发展，现如今，我们已经可以使用自动化工具，通过连续帧法简化视频标注过程。通过计算机可以逐帧自动跟踪需要标注的对象和位置，从而保持所捕获信息的连续性和流畅性。计算机依靠像光学流这类的连续帧技术来分析前一帧和后一帧中的像素，并预测当前帧中像素的运动。

计算机还可以准确地识别出对象在视频开头的什么时候出现，又会在几帧时消失，然后再次出现。但这种方法也还存在缺陷，例如，捕获的视频的分辨率可能很低。为了解决这一问题，研发团队也正在努力改进内插工具，为了更好地利用各帧的背景来识别对象。

景联文科技为视频标注发展提供数据支持

数据标注是人工智能在智能化领域的基础。机器想要实现智能化就需要运用大量的有效数据来做支撑，而这些数据就需要我们的标注员对其进行分析和处理才能产生出来。

景联文科技作为一家专业的人工智能数据采集标注公司，采集了多个视频相关数据集，可为视频标注的发展提供数据支持。

 《2000段占道经营视频数据集》在多种场景、不同时间段、不同拍摄角度进行拍摄，可用于占道经营检测；

《9000个人体步态视频数据集》涵盖了各年龄段，在不同场合用不同角度对不同步态进行拍摄采集，此数据集可被用在步态识别、目标检测、行为识别等场景下；

《2000段电瓶车进电梯数据集》采集了不同的电瓶车在多种不同的电梯的情况，可用于目标检测、智能安防场景。

此外，景联文科技现有数据库拥有图像成品数据集420T，主要涵盖人体生物识别数据（指纹、人脸、虹膜等)等等，声音、文本成品数据集200T，包括NLU、NLP、TTS、ASR、发音字典，其他数据集90T，包括车辆、道路场景、违禁品x光机等成品数据集。

伴随着企业客户定制化场景升级，对相应数据服务提出了更高的需求，景联文科技经过多年积累，目前，在全国范围内拥有5个标注基地，支持全球52个国家数据采集和标注，220名全职人工智能训练师，自有标注平台，涵盖了绝大多数主流标注工具，支持视频标注、语义分割、拉框标注、多边形标注、关键点标注、3D点云、2D3D融合标注、图片分类、声纹识别、ASR转写、韵律标注、NLP、文本分类、OCR转写、情绪判断等多种标注业务。可快速帮客户提供高质量、低成本的数据，并严格遵守GDPR（欧盟数据保护条例）对个人敏感数据保护要求，确保数据合规。为严格把控数据质量，景联文科技还专门建立了独立的数据质量管理部门，为确保数据的质量完全符合客户的要求。

未来，景联文科技也将继续完善AI数据服务的项目管理平台，建立全面的质量管理和技术人员培训机制。