在当今数据驱动时代，高质量的数据采集与标注是智慧工程AI系统中提升准确预测的关键步骤。多样化的数据类型、大量的人时投入、标注一致性低、数据隐私安全等问题，给智慧工程项目的推进造成了不小的阻力。众数数据采集标注模型产品就是一套集成化的解决方案，它结合了先进的算法技术，从数据采集开始把关，大规模、快速准确地进行标注，为智慧工程产品AI算法模型提供高质量的训练数据。该模型能够采集并处理各种类型的数据，包括图像、文本、音频和视频等，助力企业高效展开算法模型训练与机器学习。

产品价值

提高企业产品竞争力：采集标注于一体，可无缝对接自动化数据标注，快速生成大量高质量的标注数据，缩短标注周期，加速智慧工程产品AI算法模型的训练过程，提升产品研发和迭代的速度。

满足多场景定制化需求：多样化数据类型、数据格式、数据来源，覆盖多种施工场景，能接纳各种应用场景和需求，意味着企业可以根据自身业务的发展和变化，快速调整和优化数据采集标注流程，满足不断增长的采集标注需求。

降低标注成本：传统的数据采集标注工作需要大量的人力和时间投入，成本较高。而众数数据采集标注模型通过自动化和智能化的方式，降低了人工成本的同时，由于采集标注过程更加高效和准确，也可以减少后续的数据清洗和修正工作，进一步降低经济成本。

提升数据采集标注生产力与质量：采用可靠的数据源和验证机制，集成海量真实数据。标注员无需进行复杂的处理和分析，众数数据采集标注模型可以自动准确高效的标注大量数据。规范化计算可以有效地减少标注错误和遗漏，提高数据的准确性和可靠性从而确保数据的质量。

产品特点

灵活性与可扩展性强：可以适应不同智慧工程项目的采集标注需求，包括文本、图像、视频、音频等多种数据类型。同时，该模型还支持多种标注方式，如分类、标框、区域标注等，可以根据具体的应用场景选择合适的标注方式。

支持深度学习等先进技术的应用：内置深度学习框架和预训练模型，支持利用深度学习技术进行数据采集标注和模型训练。提供模型调优和迁移学习等功能，帮助用户优化采集标注模型，提高采集标注效果和模型性能。

高质量的数据输出：严格的采集标注流程和质量控制机制，确保输出的采集标注数据质量高、准确可靠。

高效的团队协作：多用户可协作标注，方便工程团队成员共同完成任务。提供任务分配、进度监控、沟通交流等功能，提高团队协作效率。

产品核心

• 计算对象与结果

以自动化为主，半自动化为辅的模式，进行采集标注，高效精准计算大量智慧工程产品AI算法模型所需的训练数据的原始数据。

产出的高质量训练数据直接供给各种智慧工程产品AI算法的训练和测试，提升模型的性能和准确度。

• 算法优势

数据采集与标注集成

支持批量处理和并行计算，处理大量数据，速度快，结果准。

可定制化工作流，允许用户根据特定需求自定义数据采集标注的工作流程。灵活的流程配置和参数调整，满足不同场景下的标注需求。

• 计算方式

数据采集：由众数数据采集标注模型，连接智慧工程数采产品的数据库，从中按需抓取现场原始数据。

数据预处理：由众数数据采集标注模型，将原始数据清洗，进行增强数据的多样性和提高模型的泛化能力的操作。

数据标注：由众数数据采集标注模型，对预处理后的数据进行标记和分类，利用已有的目标检测算法生成候选区域，再通过分类器和回归器对候选区域进行筛选和调整。（也可人工辅助标注）

数据评估与修正：由众数数据采集标注模型，提供质量控制机制，对标注结果进行检查和验证，确保标注的准确性和一致性。

数据使用：由众数数据采集标注模型，将清洗、预处理和标注后的数据存储在可靠的数据库或文件中，以备后续使用。