目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，这对标注数据有着强较依赖性需求，未经标注处理过的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据难以被机器识别和学习。这就需要标注员借助数据标注工具对数据进行标注。

使用高效率的标注工具可以有效提高标注人员标注效率，为算法研发人员及相关企业提供高质量的训练数据，从而降低标注成本。

景联文科技智能标注平台赋能AI训练数据行业，对图像、文本、语音、视频以及点云数据做到一站式加工处理的管理和执行，涵盖计算机视觉、语音工程、自然语言理解等主要AI算法领域。支持AI预标注，平台数据处理效率可提升10倍以上，数据精准度最高可达99%。

版块智能化程度涵盖2D图像标注、3D点云标注、语音和视频标注。

平台支持多目标跟踪

针对多目标跟踪视频等数据，自动检测目标框，并对每个对象分配数字ID，有效提高标注效率，节省了拉框、同一对象分配ID的时间。最高可支持1分钟标150帧。

平台支持文本OCR

支持中、英文、手写体OCR识别。

平台支持自动识别

JLW算法团队魔改ImageNet分类任务，采取粗分类、细分类多次分类策略，将简单粗暴的图像分类性能提升到商用。为标注人员提供准确类别建议。

平台支持自动拉框

针对项目质检中出现的矩形框贴合不紧密、肉眼区分性不强等问题，开发了基于ImageNet、Coco等通用型图像数据集的自动拉框算法。将误差精度有效控制在2px以内，大幅提升标注效率。

 

平台支持自动贴边

针对项目中不规则多边形顶点标注繁琐、不准确的问题，开发了基于语义分割的自动贴边算法。标注人员只需要定位大致ROI区域即可快速完成分割的任务。

 

平台支持点云自动分割

点云自动语义分割，支持几十种数据类型，平均单帧节约百分之六十标注时间。

 平台支持点云预识别

针对点云数据，自动绘制3D矩形框，平均每个矩形框节约10秒，单帧节约2分钟。

 

平台支持智能车道线标注

点云车道线标注一直以来都是点云标注的一大难题，点云数据缺失、边界数据离散提高了标注的难度。JLW算法团队在已有的几十万帧3D点云标注数据上学习训练出智能车道线标注，结合人机交互，精准定位车道线。

平台支持自动关键点标注

人脸关键点定位，是人脸识别、表情分析、三维人脸重建的基础。自动关键点标注，支持5、21、68、106、186等多种关键点定位，粗略定位关键点结合标注人员微调，大幅提升打点效率。

智能标注平台提供图像视频语音文本点云全类型标注工具，包含多类垂直数据标注场景，支持私有化软件部署和SAAS服务。通过实时量化的可视化管理系统，可实现数据集管理、项目管理、人员管理、供应链管理等内容，能有效提升人机协作效率，扩大产能，降低处理成本，准确地把控每一环节的数据安全和质量问题，是实现人力驱动向技术驱动的关键一步。为全力满足客户的个性化需求，景联文科技提供数据标注平台定制化开发服务。

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助力人工智能技术加速数字经济相关产业质量变革，赋能传统产业智能化转型升级