人工智能发展带动了数据标注行业的兴起。尤其在自动驾驶领域,其广泛使用的AI深度学习算法,需要大量训练样本进行不断的算法优化,这些训练样本就是被标注过的原始数据。目前的数据标注主要采用人工标注的方法,这种方法耗时长、成本高、误差大、效率低,根本无法满足未来更大规模的交通数据处理需求,大大限制了数据利用价值与人工智能广泛应用。
为了解决人工标注过程中的种种问题,加快ADAS、智能网联、自动驾驶等相关技术发展进程,清华大学苏州汽车研究院经过近两年的技术研发与数据验证,于2019年9月成功推出了国内基于大数据自动标注软件的服务平台,并已与上汽、一汽、陕汽重卡等企业达成合作,大数据自动标注时代即将来临!
基于深度学习、集成学习、传感器融合等技术,该自动标注软件可根据客户需要提供图片、视频等多种形式的数据采集和标注服务。支持点标注、线段标注、分割轮廓标注、二维矩形框标注、三维框标注、三维点云标注和传感器融合标注等常见的数据标注类型。软件还集成方便易用的手工修改和标注工具,进一步提高工作效率。

标注类型
据统计,软件可将标注的人工工作总量降低80%以上,为ADAS及自动驾驶系统开发提供高质量、低成本的数据支撑。
与其配套的标注管理服务平台可以在线进行任务分发、管理、验收、修改、存档等全工作流程管理,标注人员端和管理人员端可以实现数据库共享与更好的分工协作。

平台架构

平台首页
目前,该软件平台已提供数十万张图像标注服务,使合作客户在最短时间内获得了质数据,大大缩短了其产品迭代周期。


标注完的图片(白天、黑夜)
AI技术的不断精进将使数据标注在未来产生更大的需求缺口。分析公司Cognilytica 2019年1月的一份报告显示,2018年第三方数据标注市场规模为1.5亿美元,到2023年将增长逾10亿美元。
该自动标注软件不仅适用于ADAS训练、自动驾驶学习、高精度地图建立等技术研究,加速智能网联、自动驾驶等汽车行业热点技术领域发展进程,同时,也可为交通安防、智慧医疗、工业检测等领域的大数据分析提供有力辅助,可形成涵盖智能汽车、医疗、交通等领域的一体化数据标注服务,具备广阔的行业应用前景。

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