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數(shù)據(jù)標注優(yōu)秀案例集之 | 無人機視角下人居環(huán)境數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)標注
2025年06月05日 09:07:12來源：國家數(shù)據(jù)局點擊量：31744
導讀運用CLIP多模態(tài)模型檢索無人機航拍照片尋找可能樣本并利用BERT CRF預訓練模型進行預標注，并結(jié)合地物要素數(shù)據(jù)全生命周期來優(yōu)化標注流程。應用后標注效率提升超30%，標注精度從85%提升至95%以上。
　　【智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】在人居環(huán)境檢測中，傳統(tǒng)人工數(shù)據(jù)標注效率低、質(zhì)量差且成本高，極大限制了模型訓練效果。為此，案例創(chuàng)新運用“AI算法輔助+人工修正雙循環(huán)迭代優(yōu)化”方法，借助圖文多模態(tài)大模型CLIP開展標注工作，有效推動了環(huán)境治理與人居環(huán)境檢測行業(yè)發(fā)展。
 
　　舉措與成效

　　一是規(guī)范無人機視角下人居環(huán)境數(shù)據(jù)樣本標注標準，增強算法識別力。詳細界定頂棚、集裝箱等地物標注對象，精準規(guī)范角度、尺寸、形狀、顏色、面積等視覺特征，明確邊界框標注標準，以適應復雜多樣的場景。規(guī)范標注標準后所訓練的算法模型，在不同環(huán)境下對目標的識別準確率從60%提高到85%。
 
　　二是AI助力標注，提升效率與精度。運用CLIP多模態(tài)模型檢索無人機航拍照片尋找可能樣本并利用BERT+CRF預訓練模型進行預標注，并結(jié)合地物要素數(shù)據(jù)全生命周期來優(yōu)化標注流程。應用后標注效率提升超30%，標注精度從85%提升至95%以上。
 
　　三是大模型檢索數(shù)據(jù)，緩解樣本稀缺。借助CLIP多模態(tài)模型，對324萬張原始航拍照片進行赤膊房目標檢索，生成33800張高置信度圖像，為算法模型提供了1.6萬多有效樣本，降低約60%的人工篩選成本，有效緩解數(shù)據(jù)樣本稀缺問題。
 
　　四是優(yōu)化流程與質(zhì)控，降低標注錯誤率。建立標準化標注流程，定期優(yōu)化并簡化操作步驟，構(gòu)建包含自檢、抽檢、復查的多輪審核機制。具體實施后，標注錯誤率從12.3%降至3.8%，實現(xiàn)標注質(zhì)量的全程追溯。
 
　　特色亮點
 
　　一是統(tǒng)一標注范式，打破數(shù)據(jù)阻礙。搭建人居環(huán)境5大要素分類框架，將屬性標注細分至12個動態(tài)小類，形成統(tǒng)一的跨場景標注范式，讓跨場景數(shù)據(jù)標注一致性超95%，減少跨場景檢測時的重復標注成本。
 
　　二是創(chuàng)新標注協(xié)同，突破效率精度瓶頸。融合地物要素全生命周期模型，利用BERT+CRF預訓練模型進行初標注，經(jīng)過3輪人工質(zhì)檢迭代，F(xiàn)1值達到90%以上，標注速度提升30%以上，精度從85%大幅躍升至95%以上，實現(xiàn)AI與人工的高效協(xié)同。
 
　　三是大模型精準定位，破解樣本稀缺難題。CLIP大模型憑借多模態(tài)對比學習和零樣本檢索能力，無需大量標注數(shù)據(jù)就能定位目標圖像。在赤膊房識別工作中，處理324萬張航拍切片，生成33800張目標圖像，為標注工作提供充足樣本 ，無需耗費大量人工時間過濾海量無關(guān)圖像。因此，面對龐大的基礎圖像數(shù)據(jù)庫，使用CLIP大模型可以7*24時不間斷的從基礎圖像庫中快速定位所需目標圖像，從而解決樣本稀缺難題。
關(guān)鍵詞 無人機數(shù)據(jù)
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