（文章來源：砍柴網(wǎng)）

智慧城市的建設(shè)內(nèi)容包羅萬象，智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧政府等等各個(gè)領(lǐng)域，其中，智能安防是智慧城市的前提，與人們的安全生活息息相關(guān)，更是人工智能與信息技術(shù)結(jié)合的關(guān)鍵領(lǐng)域。隨著人工智能在行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用逐步趨向成熟，生物識(shí)別、行為監(jiān)測(cè)等技術(shù)已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于城市道路監(jiān)控、車輛人流監(jiān)測(cè)、公共安全防范等場(chǎng)景，也隨著智能安防的技術(shù)應(yīng)用越來越普及且多元，而在智能安防的背后，需要的是高質(zhì)且精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練升級(jí)。

從常見的人臉識(shí)別、車輛識(shí)別，到路況及人流檢測(cè)等一系列智慧城市建設(shè)，安防行業(yè)具有其行業(yè)特殊性，尤其強(qiáng)調(diào)AI算法在實(shí)際運(yùn)用場(chǎng)景下的魯棒性與安全性。例如人臉識(shí)別，一旦算法產(chǎn)生識(shí)別偏差，小則人們難以通過門禁閘機(jī)，進(jìn)入自家大門；大則影響公共場(chǎng)所治安與執(zhí)法人員決策。因此，從數(shù)據(jù)源頭上重視數(shù)據(jù)的質(zhì)量、以及標(biāo)注精度，已是智能安防行業(yè)內(nèi)普遍共識(shí)。云測(cè)數(shù)據(jù)秉承著高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)服務(wù)的理念，以先進(jìn)的AI數(shù)據(jù)服務(wù)模式，洞察企業(yè)在AI研究與落地各階段所遇到的數(shù)據(jù)需求，持續(xù)為行業(yè)眾多標(biāo)桿企業(yè)提供了高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注服務(wù)。

在數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，以人、車、道路為主的場(chǎng)景是智能安防行業(yè)所需的主體數(shù)據(jù)類型。在人工智能賦能安防行業(yè)各環(huán)節(jié)的過程中，主流的應(yīng)用離不開現(xiàn)實(shí)生活的方方面面，切實(shí)地解決問題、提高效率。而數(shù)據(jù)采集之于“AI+安防”，更需“量體裁衣”，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的最大化和最準(zhǔn)確利用。云測(cè)數(shù)據(jù)提供的數(shù)據(jù)采集服務(wù)，基于數(shù)據(jù)純凈度、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度、數(shù)據(jù)場(chǎng)景化的特性，擁有著十分豐富的物理與復(fù)雜條件場(chǎng)景搭建經(jīng)驗(yàn)。相比較于常見的開源數(shù)據(jù)集高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集具有數(shù)據(jù)純凈度高、樣本數(shù)據(jù)集中、算法匹配度高等優(yōu)點(diǎn)，這也已成為越來越多標(biāo)桿企業(yè)在開展AI研究與項(xiàng)目落地的現(xiàn)實(shí)需求。

數(shù)據(jù)標(biāo)注緊密貼合AI技術(shù)與應(yīng)用的進(jìn)化歷程，是將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的必要環(huán)節(jié)，經(jīng)過標(biāo)注后的“標(biāo)簽化”數(shù)據(jù)，才能進(jìn)行優(yōu)化算法模型，數(shù)據(jù)質(zhì)量越高算法模型越精準(zhǔn)。在智能安防中，常見的有例如人臉打點(diǎn)、骨骼關(guān)鍵點(diǎn)、人體2D拉框、視頻切分、目標(biāo)跟蹤、語義分割等等類型的標(biāo)注。云測(cè)數(shù)據(jù)自建標(biāo)注基地與標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，為安防行業(yè)提供圖像、音視頻數(shù)據(jù)標(biāo)注以及自然語言處理（NLP）等方向的數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)，標(biāo)審分離的流程化作業(yè)模式和數(shù)據(jù)安全機(jī)制，保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率。

在數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域的發(fā)展初期，，數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全并未得到足夠的重視——小作坊林立，數(shù)據(jù)資源服務(wù)商良莠不齊，層層外包的事情屢見不鮮，他們中的大部分人對(duì)人工智能并未有足夠認(rèn)知。不過這并不代表“蠻荒時(shí)代”的模式將一直持續(xù)，隨著現(xiàn)階段人工智能底層技術(shù)革新與應(yīng)用場(chǎng)景的挖掘，人工智能對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)隱私的要求已經(jīng)提出更高階要求、它包括從業(yè)者的專業(yè)素質(zhì)、標(biāo)注工具的易用性、數(shù)據(jù)隱私的安全機(jī)制、數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度以及數(shù)據(jù)服務(wù)商的企業(yè)實(shí)力等多方面提出了新要求。

現(xiàn)如今，數(shù)據(jù)成本已不再是智能智能安防企業(yè)考慮的第一要素，更多的是對(duì)于數(shù)據(jù)標(biāo)注精度、數(shù)據(jù)隱私安全、交付效率等更高維度的評(píng)估。云測(cè)數(shù)據(jù)以自建團(tuán)隊(duì)與科學(xué)管理流程，結(jié)合敏銳的行業(yè)感知，與安防行業(yè)內(nèi)眾多標(biāo)桿企業(yè)一同進(jìn)化，形成了業(yè)內(nèi)極具競(jìng)爭(zhēng)力的智能安防數(shù)據(jù)解決方案。云測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)服務(wù)由專業(yè)項(xiàng)目經(jīng)理進(jìn)行全流程對(duì)接；同時(shí)支持標(biāo)注人員駐場(chǎng)，并設(shè)置了完善的數(shù)據(jù)安全保障機(jī)制，最大程度的保護(hù)數(shù)據(jù)隱私安全性。

在標(biāo)注工具方面，云測(cè)數(shù)據(jù)支持私有化部署，擴(kuò)展性高；自研數(shù)據(jù)標(biāo)注系統(tǒng)，具備技術(shù)領(lǐng)先性，擁有流暢交互和極致效率，降低了無謂的時(shí)間成本；在人員駐場(chǎng)方面，經(jīng)驗(yàn)豐富的標(biāo)注員入駐客戶職場(chǎng)進(jìn)行標(biāo)注作業(yè)，駐場(chǎng)服務(wù)在保證數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上，有效降低信息傳遞損耗，同時(shí)兼顧標(biāo)注作業(yè)效率和質(zhì)量的提升。

智能安防與人工智能技術(shù)的結(jié)合將持續(xù)深入并逐步落地，同時(shí)也將面臨更多的機(jī)遇挑戰(zhàn)。作為行業(yè)內(nèi)頭部AI數(shù)據(jù)服務(wù)商，云測(cè)數(shù)據(jù)將通過智能安防領(lǐng)域數(shù)據(jù)解決方案，幫助企業(yè)構(gòu)建AI數(shù)據(jù)核心優(yōu)勢(shì)，與合作伙伴共同助力行業(yè)智能化升級(jí)，加速AI產(chǎn)業(yè)落地。
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