低空经济×AI:数据堂一体化数据采标方案激活应用无限可能
数据堂依托深厚技术积累与行业实践,已打造成熟高效的低空经济数据采集与标注解决方案,以专业、可扩展的高质量数据服务,切实支撑低空智能应用的快速落地与持续优化。本文将聚焦该领域,解析核心能力并结合典型案例予以说明。
低空数据采集涉及地理信息、重点基础设施等敏感内容,同时包含人脸、车辆等个人信息。这些数据的处理需同时符合国家安全法规要求。机场周边、军事管理区等禁飞区域的限制,也给数据采集带来独特挑战。同时,低空经济AI应用需要满足高分辨率影像、精准的时空信息等质量要求。
面对低空经济多场景、多维度的数据需求,数据堂构建了全面而专业的数据采集体系。
在数据标注领域,数据堂自主研发的一体化标注平台精准适配低空经济领域多类型标注需求,通过半自动标注工具大幅提升标注效率与质量。
支持精度达1像素的图像分割标注,涵盖多边形与旋转框等多种形式的目标检测标注,以及可处理亿级点云数据的3D点云标注,全面满足低空经济各领域的多样化标注需求。
平台支持20000×20000分辨率遥感图像等大图处理、瓦片图标注等先进技术,解决高分辨率、大场景数据标注难题。通过严格的质检流程,确保标注精度,如在遥感项目中标注正确率可达97%以上。
高效安全交付
自研平台集成半自动标注与智能质检功能,提供30+成熟标注模板。采用AI预标注+人工精修工作模式,支持公有云与私有化灵活部署,在保障数据安全的同时显著提升标注效率。
基于全链条服务能力,数据堂在低空经济多个领域成功落地了一系列项目,以下是五大代表性案例:
智慧交通——某科技公司无人机视角目标追踪项目
使用红外相机采集天空中低空飞行的无人机图像数据,场景包括白天、黑夜。标注图像中出现的无人机,并进行目标检测标注,用于识别低空无人机。
红外视角下无法直接观察采集数据,标注过程中红外图像目标判断困难。
采用红外和可见光配合的采集方式,通过线上问题整理和提供常见无人机图像参考,提升标注准确性。最终采集数据量级约900+小时数据,完成5万张红外图像标注,建立完善的无人机识别数据集。
建筑测绘——某科技公司建筑点云分割项目
使用深度相机采集建筑物深度数据并转换成点云数据进行分割标注,标注建筑物上的墙体、窗户、门等目标。标注量涵盖1000栋建筑,每栋点数量约3000万点。
深度相机采集的3D图像需要结合点云结构,涉及面到点格式转换,标注复杂度高。
将遥感图像进行全景分割,按照建筑、楼宇、树林等类别标注,输出一张语义分割图及一张实例分割图,标注精确度误差不超过5像素,类别正确率要求97%以上。
数据分辨率高,对平台承载要求高,小目标识别困难。
我司针对性开发大图标注技术模式,支持20000×20000分辨率,满足多级遥感图像标注需求。此次项目完成20000张遥感数据图像标注,标注目标数量每帧约200个多边形,正确率高于客户要求。
能源巡检——某高校光伏板采标项目
使用无人机搭载RGB+红外相机俯视拍摄太阳能板图像,场景需覆盖居民房顶、野外,数据时间白天夜晚,对光伏板上脏污、破损、非正常光斑等目标进行识别,并进行目标检测标注。
项目难点
场景昼夜干扰大,双模态数据融合,小目标识别困难,标注效率低。
我方优化航线路径和相机参数,采用特征级融合算法,结合半自动标注提升效率。最终提前交付30000张标注图像数据,共计15万个目标标注,助力客户模型有效识别光伏板缺陷。
低空经济与AI的融合正在加速推进。数据堂将继续深化在低空经济数据服务领域的技术积累,通过创新的数据采集与标注技术,为低空经济高质量发展提供更强动力。在政策与技术的双轮驱动下,低空经济正迎来智能化发展的黄金时期。