[发明专利]一种高效的数据标注自动审核方法

说明书

本发明属于机器学习与计算机视觉领域，具体公开了一种高效的数据标注自动审核方法，该数据标注审核方法包括如下步骤：s1、获取标注者标注过程中的状态信息；s2、对于获取到的数据上传服务器并存储；s3、提取标注者标注过程中的信息，做初步处理，转化为标准数据形式；s4、基于深度神经网络模型，完成对于数据的空间以及时间特征分析；s5、完成当前标注状态分析，反馈状态信息给标注者，提醒标注者。本发明方法通过深度神经网络完成对于标注者标注过程中表情、动作、声音、鼠标轨迹等信息的分析，自动完成标注质量的分析与反馈工作，减少或避免后台人工审核阶段，提高数据标注的效率以及质量。

技术领域

本发明属于机器学习与计算机视觉领域，涉及一种高效的数据标注自动审核方法。

背景技术

数据标注是人工智能产业的基础，是机器感知现实世界的起点。从某种程度上来说，没有经过标注的数据就是无用数据。

数据标注当前具有庞大的市场需求，据统计显示，当今人工智能公司的总支出中，数据支出要占到20％-30％。机器学习准确度与标注数据的数量和质量呈正比，大量高质量的标注数据能够提高机器学习的准确度。随着机器学习落地需求的日益增加，未来标注数据的需求将会随之增加，提高数据标注质量、降低数据标注成本，对于机器学习的发展应用具有重大意义。

目前，数据标注主要处在前端人工标注，后台人工审核的阶段，存在效率低、交付质量参差不齐等问题。

人工标注阶段需要长时间、大量的重复工作，比较枯燥，劳动强度大，容易使标注者厌倦、疲劳，即使专业的数据标注团队仍然可能因为这样的厌倦和疲劳状态导致标注出现差错的情况，这需要后台人工审核标注保证标注质量，从而产生了额外的工作量，导致标注效率低下，增加数据标注的成本。

因此，有必要构建一种高效的数据标注自动审核方法，来提高数据标注的质量。

发明内容

本发明的目的在于提出一种高效的数据标注自动审核方法，其采用如下方案：

一种高效的数据标注自动审核方法，包括如下步骤：

s1、获取标注者标注过程中的状态信息，包括标注者在标注过程中的表情、语言、动作和鼠标、键盘操作等信息，包括其中一种或几种信息的组合；

s2、对于获取到的数据上传服务器并存储；

s3、提取标注者标注过程中的信息，做初步处理，转化为标准的数据形式；

s4、基于深度神经网络模型，完成对于数据的空间以及时间特征分析；

s5、完成当前标注状态的质量分析，反馈标注质量信息给标注者，提醒标注者；

进一步，上述步骤s1中进一步包括：

s11、获取标注者标注环境的摄像头、麦克风设备的权限，检测当前标注者的标注环境是否适合开展标注工作，同时检测当前标注者是否在视频的合适位置，检测标注者的音频环境是否合格；

s12、在标注者标注的过程中实时地获取标注者标注状态的表情，动作，声音和鼠标轨迹、键盘操作等信息，以及标注题目、标注时间等基础信息并完成存储工作；

进一步，上述步骤s2中，需要将对于s1中获取到的信息上传到服务器的指定位置中，并完成存储工作。

进一步，上述步骤s3中，完成对于这些信息的分别存储并转化为标准数据格式。

进一步，数据处理的具体步骤为：

s31、完成对于视频的处理工作，提取视频中的音频信息，以及每一帧的图像信息，将每一帧转化为标准格式，将获取到的音频以及图像信息存储到指定路径；