大数据时代，数据为王！无论是数据挖掘还是当前热门的深度学习领域都离不开& quot大数据& quot。

对于监督学习算法来说，数据决定了任务的上限，算法也只是在逼近这个上限。世界上最遥远的距离，是我们用的是同一个模型，但是任务不同。

什么是视频标注

以帧为单位在一系列图像中对物体进行定位和跟踪，标记后的视频数据将作为训练深度学习和机器学习模型的训练数据集，多用于车辆、行人、骑车人、道路等自动驾驶领域的训练模型。这些预先训练好的神经网络以后将用于计算机视觉领域。

在视频数据标注项目中，人工标注器和自动化工具相结合，对视频素材中的目标对象进行标注。然后，这种被标记的材料将由AI支持的计算机进行处理，理想情况下，如何在未标记的新视频中识别目标对象将通过机器学习技术来发现。视频标签越准确，AI模型的性能就越好。

视频标注的意义

(1)视频数据标注是实现视频搜索功能的必然要求。互联网上的视频数据正以惊人的速度增长，必须有新的检索方法来满足用户对视频检索的需求。通过语义和内容对视频数据进行标注，有利于视频数据的搜索、管理和收集。

(2)视频数据标注的需求是由视频数据本身的特点决定的。丰富的视频数据包含了海量的信息，比其他媒体类型更丰富、更直观、更生动。

(3)视频数据标注是视频数据应用场景中日益增长的需求。和图像技术一样，视频数据也可以用于互联网娱乐、智能家居、智能医疗、新零售、安防、自动驾驶等领域。而且与图像数据相比，图像数据是某个时间点的数据，而视频数据是一段时间内连续的一系列图像数据的集合，表达了更丰富的信息，因此具有更广泛的应用场景。

视频标注中需要注意的信息

视频中包含的信息从下到上可以分为以下三个部分：

1)感知特征信息：除了图像的视觉特征，如颜色和纹理，视频还具有运动信息、听觉信息和文本信息。

2)结构化信息：就像一本书通常有一个目录来帮助人们快速浏览内容一样，一个视频也需要构造一个有效的目录。视频目录可以包括不同级别的结构信息，例如镜头和场景。

3)语义信息：主要是指人们看到某个视频时的概念、事件、理解、感知等心理反应。

视频标注类型

视频追踪

视频跟踪标注是根据图像帧对视频数据进行分帧和标注，然后将标注的图像帧重新组合成视频数据，以便训练自动驾驶仪。视频跟踪标注主要用于训练自动驾驶仪跟踪识别目标运动的能力，使自动驾驶仪在运动过程中更好地识别目标。

如图所示，从视频中提取的一个画面帧中，人和车辆都会被标上帧。

视频分类

是常见的标签，比如上古、游戏、成人、女人、城市、长毛等等。

视频打点

是视频信息提示点，就是根据视频的时间点设置显示内容，比如两分钟设置一个点，并配有文字或者截图。例如，当鼠标移动到视频播放栏上的一个小白点时，就会显示该点播放的内容。

通过该系统，可以标记视频的关键内容点，让用户快速浏览自己想看的内容。

视频信息提取

图像与视频标注的差异

视频标注和图像标注有很多相似之处，但是两个过程有显著的区别。如果公司希望在这两种数据类型之间做出选择，这种差异可以帮助您做出决定。

数据

视频的数据结构比图像更复杂。然而，就每数据单位的信息而言，视频更有见地。

使用视频，团队不仅可以识别物体的位置，还可以识别物体是否在移动以及朝哪个方向移动。例如，图像不能显示一个人是坐着还是站着，但视频可以。

视频还可以利用前几帧的信息来识别可能部分遮挡的物体，而图像没有这个功能。考虑到这些因素，每个数据单元的视频可以提供比图像更多的信息。

标注过程

与图像标注相比，视频标注难度更大。标记者必须同步和跟踪不断改变帧与帧之间状态的对象。

为了提高效率，许多团队使用自动化过程组件。今天的计算机可以在没有人工干预的情况下跨帧跟踪对象，因此整个视频剪辑可以用更少的人力来标记。最终结果是视频注释过程通常比图像注释快得多。

准确性

当使用自动化工具来注释视频时，帧之间具有更好的连续性，并且出错的概率更低。当标记多个图像时，相同的标签必须用于相同的对象，但是可能会出现一致性错误。

在标记视频时，计算机可以跨帧自动跟踪对象，并在整个视频中通过背景记住对象。与图像标注相比，该方法具有更高的一致性和准确性。

，从而提高AI模型预测的准确性

写在最后的话

数据是AI时代的“新能源”，随着人工智能和大数据技术的发展，数据标注行业也迎来了飞速发展，其中与计算机视觉相关的标注数据需求量大，受关注程度很高，因此需要大量的数据标注工程师从事数据标注的工作，但同时也对这个行业的从业者提出来更高的要求。

希望这篇文章对正在从事数据标注工作，想要在AI基础数据服务行业有所作为的你有所帮助！