數(shù)据标注的应用场景

　　數(shù)据标注的应用场景

　　智能安防

　　智能安防是人(rén)工智能与信(xìn)息技(jì)术结合的关键领域，什文對(duì)于城市与民(mín)生(shēng)发展有(yǒu)重要的這火意义。通过生(shēng)物识别、行為(wèi)监测等技(jì)术地有手段，广泛地应用于城市道(dào)路监控、车辆人(rén)流监测、公共安空離全防范等领域。

　　人(rén)脸标注在(zài)智能安防中(zhōng)主要应用于人靜些(rén)脸识别与身份识别。

　　人(rén)脸识别也称人(rén)像识别、面部识别，是基于人(ré視不n)的脸部特征信(xìn)息进行多年龄段、多角度、多表情、多光(guāng)线呢就的人(rén)脸图像采集，从而完成身份识别的一(yī)种生(shēng們章)物识别技(jì)术。人(rén)脸识别涉及的技(jì)术主要包括计秒草算机视觉、图像处理(lǐ)等。

　　人(rén)脸识别(视觉识别技(jì)术的一(yī)种应用)在(新看zài)国内的应用大(dà)致经历从公共安全领域扩展到商业领域的过內日程。最初，机场、高(gāo)铁站以及酒店等场景使用这项技(jì)术對(厭時duì)个人(rén)身份进行验证，随后商业银行也开始采用人(機睡rén)脸识别实现远程开户。再之后，刷脸支付、刷脸门禁也相继出现，人(rén)兵理脸识别逐渐从少數(shù)有(yǒu)限场景渗透到人(rén)们的日常器算生(shēng)活之中(zhōng)，目前，人(rén)脸识别技(jì樂煙)术已广泛应用于多个领域，除了智能安防之外(wài)，还应用于金融、黑業司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等众多领域。

　　此外(wài)，物品标注在(zài)智能安防应用中(zhōng和家)，物品标注需要和行為(wèi)标注结合。

　　智能交通

　　近年来，随着人(rén)工智能浪潮的兴起，无人(rén)驾驶地窗、智能交通安全系统一(yī)度走进我(wǒ)们的生(shēng)活，国内许物錢多公司纷纷投入到自(zì)动驾驶和无人(rén)驾驶的研究，例如百度启动的“百知影度无人(rén)驾驶汽车”计划，其自(zì)主研发的无人(rén藍大)驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。

　　在(zài)汽车自(zì)动驾驶的过程中(zhōng)，想要外看让汽车本身的算法做到处理(lǐ)更多、更复杂的场景，背后就需要有(yǒ見作u)海量的真实道(dào)路數(shù)据做支撑。而这就需要依靠數(shù)据舊友标注。

　　此外(wài)还有(yǒu)智慧停车，这些也都要依赖于人(ré厭子n)工智能數(shù)据标注的介入，對(duì)于行车视频进行采集，呢文路况进行提取，停车点进行标注，包括D点云障碍物、紅(hóng)件錯绿灯、车道(dào)灯及高(gāo)精地图。為(wèi)行人(身都rén)识别、车辆识别、紅(hóng)绿灯识别、车道(dào)线识别等技(j山新ì)术提供精确训练數(shù)据，為(wèi)智能交通保驾护航。

　　智能医疗

　　智能医疗是通过打造健康档案區(qū)域医疗信(xìn)息平台，利用上校最先进的物联网技(jì)术，实现患者与医务人(rén)员、医疗机暗我构、医疗设备之间的互动，逐步达到信(xìn)息化。AI与医疗行业拿弟的结合将有(yǒu)望迎来跨越式发展。

　　医疗影像标注是對(duì)医疗影像进行區(qū)域标注及分类标注，多应用站件于辅助临床诊断。人(rén)工智能通过学習(xí)大(dà)視雪量的医疗影像标注數(shù)据集，将会很好的辅助医生(shēng)进行临床诊断亮靜以及提出治疗方案。

　　得數(shù)据者，得人(rén)工智能

　　人(rén)工智能主要算法应用领域集中(zhōng)在(zài)哥自计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自(zì)然语言处理(lǐ)三个方技喝面。

　　图像方面：一(yī)个新研发的计算机视觉算法需要上(shàng你習)万张到數(shù)十万张不等的标注图片训练，新功能的开发需要近万船弟张图片训练，而定期优化算法也有(yǒu)上(shàng)千张图片的我答需求，一(yī)个用于智慧城市的算法应用，每年都有(yǒu)數(shù)生大十万张图片的稳定需求。

　　语音方面：头部公司累计应用的标注數(shù)据集已达百万小(xiǎo)时以空對上(shàng)，每年需求仍以20%-30%的增速上(shàng老問)升，要求數(shù)据服务商不仅要掌握专业的声学知(zhī)鐘技识、數(shù)据标注经验，还要拥有(yǒu)语音合成的算法能力。

　　自(zì)然语言处理(lǐ)方面：随着工业、医疗、教育的AI应用产品进一嗎妹(yī)步爆发，将会有(yǒu)更多交互方式出现，自(zì)然友藍语义數(shù)据处理(lǐ)的需求将会持续增长，有(yǒu)紅司望成為(wèi)继图像、语音之后的第三大(dà)增量市场。

　　有(yǒu)多少智能，就有(yǒu)多少人(rén)工

　　这些海量的數(shù)据几乎全部依赖數(shù)据标注师手如小工进行标注，數(shù)据标注行业的缺口十分可观，并且數(shù)据标業高注已经在(zài)各行业产生(shēng)了极广的应用，行业也开始逐渐升又問级，走向产业化。

　　在(zài)數(shù)据标注行业流行着一(yī)句话，“黑山有(yǒu)多少智能，就有(yǒu)多少人(rén)工”。

　　近日，来自(zì)普林斯顿大(dà)学、康奈尔大(dà)学、蒙特利尔大(草工dà)学以及美国国家统计科学研究院共同发表的最新论文指出，这部分手动标记工作(錢來zuò)大(dà)多在(zài)美国及其他西(xī)方国家之外(wài)完畫麗成，并對(duì)全球各地的工人(rén)施以残酷剥削。

　　以 Sama(原 Samasource)、Mighty AI 以及 S日花cale AI 等數(shù)据标记公司為(wèi)例，他们主要金很使用来自(zì)撒哈拉以南非洲以及東(dōng)南亚地區(qū)的劳动力，每天這如支付给员工的薪酬仅為(wèi) 8 美元(折合成人(rén)民(mí對鄉n)币為(wèi) 51.6 元)。但与此同时，这些企业每年却能赚取數(會女shù)千万美元的巨额收益。

　　现代人(rén)工智能依赖各种算法处理(lǐ)规模达數(shù)百窗錢万的示例、图像或文本素材。但在(zài)此之前，首先需要由工作(zuò)金風人(rén)员在(zài)图片數(shù)据集中(zhōng)影務手动标记出對(duì)象，再将标记完成的大(dà)量图像交付给算法以学習如好(xí)模式，掌握如何准确识别對(duì)象。这类工作(zuò)量极大(dà但樂)、过程极其枯燥且耗时的手动數(shù)据标记过程，已经成為(wèi對分) AI 经济体系中(zhōng)的重要组成部分。

　　未来，随着AI应用场景逐渐多领域化，在(zài)數(shù)据标注行业雜生内部，从业者也必将随着AI行业而一(yī)同进入细分市场追逐阶段，可門為谓机遇与挑战并行。