6月30日，標(biāo)貝科技正式上線AI數(shù)據(jù)平臺(tái)，該平臺(tái)是標(biāo)貝基于多年AI技術(shù)能力以及業(yè)務(wù)流程的積累，通過不斷迭代開發(fā)，最終形成的AI數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注的綜合平臺(tái)。用AI技術(shù)輔助貫穿數(shù)據(jù)服務(wù)的全流程，高效的人機(jī)協(xié)作實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)生產(chǎn)效率與數(shù)據(jù)質(zhì)量的雙提升。數(shù)據(jù)平臺(tái)的詳細(xì)信息和演示操作，可以訪問標(biāo)貝官網(wǎng)進(jìn)行體驗(yàn)。

AI數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)需求持續(xù)增長(zhǎng)

眾所周知，人工智能的三駕馬車是數(shù)據(jù)、算力、算法。想要實(shí)現(xiàn)AI場(chǎng)景的落地，就需要大量的相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)據(jù)的覆蓋度，在很大程度上決定最終的AI系統(tǒng)能力。近幾年，隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)也得以快速增長(zhǎng)。據(jù)iResearch數(shù)據(jù)顯示，2020年數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模突破36億元，預(yù)計(jì)2025年市場(chǎng)規(guī)模將突破100億元。

雖然當(dāng)前垂直細(xì)分領(lǐng)域的AI需求激發(fā)了更多專業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)注需求，但是由于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的缺失，國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍面臨著不少問題和挑戰(zhàn)。首當(dāng)其沖的就是數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、生產(chǎn)效率不足。

人機(jī)協(xié)同智能化采標(biāo)體系賦能數(shù)據(jù)生產(chǎn)效率提升

作為國(guó)內(nèi)AI數(shù)據(jù)服務(wù)代表品牌，自成立以來，標(biāo)貝科技扎根AI數(shù)據(jù)領(lǐng)域，堅(jiān)持技術(shù)創(chuàng)新，打造了領(lǐng)先的場(chǎng)景化數(shù)據(jù)采集能力以及高精度的數(shù)據(jù)標(biāo)注能力，持續(xù)為客戶提供高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)。同時(shí)，標(biāo)貝科技還不斷探索創(chuàng)新服務(wù)模式，致力于為人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造更多商業(yè)價(jià)值。

近日，標(biāo)貝科技聚合多年AI技術(shù)和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)積累，搭建完善的一體化數(shù)據(jù)采標(biāo)工具體系——標(biāo)貝AI數(shù)據(jù)平臺(tái)，提供高效的數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注能力，覆蓋數(shù)據(jù)生產(chǎn)的全鏈路。

標(biāo)貝AI數(shù)據(jù)平臺(tái)采用智能化的人機(jī)協(xié)同方式，支持語音、圖片、視頻以及點(diǎn)云等全數(shù)據(jù)類型的采標(biāo)業(yè)務(wù)，AI技術(shù)輔助貫穿全環(huán)節(jié)。高效、準(zhǔn)確地為算法研發(fā)人員提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，滿足各種不同復(fù)雜場(chǎng)景應(yīng)用的需求。

標(biāo)貝AI數(shù)據(jù)平臺(tái)

標(biāo)貝AI數(shù)據(jù)平臺(tái)覆蓋語音、圖像、視頻以及3D點(diǎn)云等不同的AI數(shù)據(jù)標(biāo)注需求?？蛻艨梢愿鶕?jù)業(yè)務(wù)需求實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)注工具的靈活配置，提升數(shù)據(jù)標(biāo)注的效率，解決AI落地場(chǎng)景多樣性、復(fù)雜性的數(shù)據(jù)需求。

標(biāo)貝數(shù)據(jù)平臺(tái)貫通了從數(shù)據(jù)處理、項(xiàng)目立項(xiàng)、任務(wù)分配、標(biāo)注、質(zhì)檢、驗(yàn)收全流程?？梢愿鶕?jù)項(xiàng)目需求，創(chuàng)建不同角色，進(jìn)行權(quán)限分配管理，每個(gè)環(huán)節(jié)有相應(yīng)專業(yè)人員來把控?cái)?shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量和時(shí)間節(jié)點(diǎn)，在保證質(zhì)量的前提下提升效率。同時(shí)，平臺(tái)配置了豐富的標(biāo)注模板和標(biāo)注工具，滿足客戶差異化的標(biāo)注需求。

3D點(diǎn)云標(biāo)注

近年來，自動(dòng)駕駛技術(shù)得到突飛猛進(jìn)的發(fā)展，其中部分能力已經(jīng)落地在很多商用化的智能汽車上。在自動(dòng)駕駛技術(shù)中，其感知系統(tǒng)主要通過Lidar激光雷達(dá)、Camera相機(jī)、Radar毫米波雷達(dá)3個(gè)類別的傳感器來進(jìn)行道路環(huán)境感知。其中基于激光雷達(dá)生成的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)尤其重要。

3D點(diǎn)云的數(shù)據(jù)需要通過精細(xì)化的標(biāo)注，才能應(yīng)用于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的訓(xùn)練。原始的點(diǎn)云數(shù)據(jù)需要通過專業(yè)的標(biāo)注工具，將道路目標(biāo)物體（包括但不限定于車輛、行人、廣告標(biāo)注、樹木等目標(biāo)）精確標(biāo)注出來，才能最終應(yīng)用到自動(dòng)駕駛的系統(tǒng)訓(xùn)練中。

標(biāo)貝科技擁有先進(jìn)的點(diǎn)云渲染技術(shù)，支持點(diǎn)云語義分割、點(diǎn)云標(biāo)注、3D連續(xù)幀等標(biāo)注能力。在AI智能輔助標(biāo)注方面，標(biāo)貝3D點(diǎn)云平臺(tái)擁有噪點(diǎn)去除、點(diǎn)云分割、自動(dòng)貼合、連續(xù)幀插值輔助、2D3D映射等一系列提高效率和高準(zhǔn)確度的標(biāo)注工具。

噪點(diǎn)去除：一鍵清除噪點(diǎn)，減少標(biāo)注員視覺干擾，為標(biāo)注員提供更清晰可見的點(diǎn)云視圖，從而提高標(biāo)注準(zhǔn)確度。

▲去除前

▲去除后

點(diǎn)云分割：依托于高精準(zhǔn)度的視覺模型，提供點(diǎn)、畫筆、圓形、矩形四種標(biāo)注工具，不僅能滿足多種標(biāo)注需求，還可以通過對(duì)點(diǎn)的樣式設(shè)置，帶來更好的視覺體驗(yàn)。

▲點(diǎn)云分割

自動(dòng)貼合：通過自動(dòng)貼合算法輔助，檢測(cè)框體內(nèi)的點(diǎn)云集合，自動(dòng)計(jì)算方向和標(biāo)注物體大小，節(jié)省人工調(diào)節(jié)時(shí)間，提高準(zhǔn)確度，降低標(biāo)注難度。

▲自動(dòng)貼合

連續(xù)幀插值輔助：通過計(jì)算對(duì)象跟蹤和插值算法預(yù)測(cè)物體之間的位置關(guān)系，預(yù)測(cè)物體在每幀的位置，提高標(biāo)注效率。

▲連續(xù)幀插值輔助

2D3D映射：提供2D3D傳感器融合技術(shù)，標(biāo)注3D的同時(shí)，自動(dòng)生成2D圖像上的標(biāo)注，快捷實(shí)現(xiàn)2D和3D之間的協(xié)同標(biāo)注。

▲2D3D映射

標(biāo)貝的點(diǎn)云標(biāo)注平臺(tái)還具備豐富的人工智能輔助功能，內(nèi)置的Lidar－光學(xué)融合感知模型，可以對(duì)常見的場(chǎng)景和物體（包括人、車、自行車、路障等）進(jìn)行預(yù)標(biāo)注，大幅度降低人力重復(fù)勞動(dòng)，提升標(biāo)注效率。

目前，標(biāo)貝3D點(diǎn)云標(biāo)注已經(jīng)支持大多數(shù)主流的點(diǎn)云數(shù)據(jù)格式，同時(shí)支持?jǐn)U展更多客戶定制化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

隨著近幾年自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展駛?cè)肟燔嚨溃詣?dòng)駕駛技術(shù)需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量幾乎是呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。標(biāo)貝3D點(diǎn)云將通過精細(xì)化的智能標(biāo)注服務(wù)，為自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的客戶交付更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

2D圖像標(biāo)注

標(biāo)貝2D圖像標(biāo)注平臺(tái)提供點(diǎn)、線、矩形框、多邊形等多種操作工具，支持對(duì)人臉、OCR、物體、車道線、外景等場(chǎng)景下的2D圖像進(jìn)行標(biāo)注。

標(biāo)貝2D圖像標(biāo)注搭載了豐富的智能化輔助標(biāo)注功能以提升標(biāo)注效率。例如，支持自動(dòng)識(shí)別當(dāng)前圖片的物體類型，對(duì)識(shí)別結(jié)果自動(dòng)添加品類標(biāo)簽，進(jìn)行特征歸類或分類整理；支持對(duì)圖片文字內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)畫框，并識(shí)別框內(nèi)的字符，將識(shí)別結(jié)果自動(dòng)填充到平臺(tái)標(biāo)簽內(nèi)。支持通過智能AI語義分割模型配合人工手動(dòng)補(bǔ)點(diǎn)，快速完成像素級(jí)圖像類別的物體區(qū)域分類標(biāo)注。此外，標(biāo)貝2D圖像標(biāo)注還具備自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)能力，快速實(shí)現(xiàn)視頻中相同目標(biāo)的跟蹤和定位。

▲目標(biāo)檢測(cè)

語音標(biāo)注

基于標(biāo)貝自研算法，語音標(biāo)注平臺(tái)支持多種語言的預(yù)標(biāo)注能力?？梢詫?shí)現(xiàn)長(zhǎng)語音批量自動(dòng)畫段切分，并將音頻內(nèi)容自動(dòng)轉(zhuǎn)寫成文字。在機(jī)器智能化識(shí)別的基礎(chǔ)上，人工只需要進(jìn)行校對(duì)，大大提升了標(biāo)注效率和準(zhǔn)確率。

語音標(biāo)注平臺(tái)還擁有專業(yè)的語音展示能力，除了可以正常顯示語音的波形圖之外，還可以顯示語音的頻譜圖，可以更方便分辨在低信噪比情況下的語音切分邊界。

▲語音頻譜圖

標(biāo)貝數(shù)據(jù)采集平臺(tái)－標(biāo)貝易采

標(biāo)貝易采是一款集語音、圖像、視頻采集為一體的數(shù)據(jù)采集平臺(tái)，通過web管理后臺(tái)+采集端APP，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集到項(xiàng)目驗(yàn)收的全流程管理。采集端覆蓋安卓和iOS所有機(jī)型。

標(biāo)貝易采內(nèi)置語音質(zhì)量自動(dòng)化判斷能力，通過聲紋識(shí)別、聲音理解技術(shù)，以及多種音頻質(zhì)量檢測(cè)算法，可以實(shí)現(xiàn)在采集端上實(shí)時(shí)對(duì)采集的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量判定，自動(dòng)檢測(cè)出空音頻、截幅以及信噪比等質(zhì)量不合格的樣本，同時(shí)對(duì)于相關(guān)檢測(cè)屬性標(biāo)簽，可以同步提交給后臺(tái)質(zhì)檢和驗(yàn)收環(huán)節(jié)進(jìn)行展示，質(zhì)檢和驗(yàn)收人員只需要對(duì)最終結(jié)果進(jìn)行判定，大幅降低了人工質(zhì)檢的成本，縮短項(xiàng)目執(zhí)行周期。

此外，標(biāo)貝易采還提供國(guó)際版，可以支持大多數(shù)國(guó)家和地區(qū)的數(shù)據(jù)采集業(yè)務(wù)。

隨著未來人工智能與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的深度融合，AI數(shù)據(jù)服務(wù)將發(fā)揮越來越重要的影響。標(biāo)貝科技將繼續(xù)躬身力行，秉持“讓AI賦能數(shù)字世界”的使命，打好AI數(shù)據(jù)服務(wù)基石，探索更多復(fù)雜的數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)變革，以技術(shù)引領(lǐng)數(shù)據(jù)高質(zhì)量發(fā)展，釋放更大的商業(yè)價(jià)值，加快推動(dòng)人工智能技術(shù)的更廣泛的落地。