数据标注的种类包括图像标注、语音标注、文本标注和3D点云标注等。
景联文科技作为AI基础数据行业的供应商，可协助人工智能企业解决整个人工智能链条中数据标注环节的相对应问题。
目前在全国拥有四个大型数据处理基地，智能化标注平台涵盖标注工作台和产能管理体系，提供完整的语音、图像、文本、视频的全领域数据处理能力。
标注平台搭载SAM相关算法以提升标注效率，研发自动标注功能，可对数据进行预处理，根据标注结果调整模型进行标注，根据场景灵活配制标注流程，进一步保证了标注精度。
标注平台支持多维度灵活数据检索，支持标签结果的图形化展示，采用直观的可视化界面，支持标注数据版本管理，提供精细的权限管理功能，有效提升AI数据产能，助力企业和团队更高效地进行数据管理和AI开发。
可根据不同需求提供定制的数据标注能力，突破数据与应用场景之间的边界，支持全面质检、验收和管理，开放甲方验收通道，支持在线导出多种格式的标注结果，标注精确率最高可达99%，实现高标准、高质量、快速交付。
数据安全合规方面，景联文科技已通过ISO9001质量、ISO27001信息安全、ISO27701国际隐私安全管理认证，参与8项国家数据交换格式和数据安全标准制定。
为智能驾驶、智能安防、智慧医疗、智能教育、智慧金融、智能客服、新零售等领域的全球数千家人工智能从业公司和高校科研机构交付海量、高质量的AI算法训练数据。
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数据标注方式有：语义分割、3D点云标注、关键点标注、线标注、2D/3D融合标注。
1、语义分割：标记图像中存在的内容及位置，根据属性进行像素级分割，支持单属性、多级属性。
2、3D点云标注：将点云数据图像中的多类指定对象使用3D框进行标注。
3、关键点标注：对人脸关键点、人体骨骼关键点、人脸五官等进行关键点标注。
4、线标注：支持贝塞尔曲线和普通线段标注，支持对车道线进行贝塞尔曲线标注，使用线段将图像目标的边缘、轮廓用线段标注。
5、2D/3D融合标注：对2D平面图与3D点云图映射的数据组进行标注，支持自动贴边、跨帧复制、测距、2/3D图片标注分离等多种功能。
数据标注是对数据进行注释和标记的过程，通常用于机器学习和人工智能领域中训练和使用模型的过程。以下是一些常见的数据标注方式：
分类标注：分类标注是最常见的数据标注方式之一，它是从既定的标签中选择数据对应的标签。例如，对于一张图像，可以将其分类为“成人”、“女性”、“黄种人”、“长发”等标签。同样，对于一段文本，可以将其分类为主语、谓语、宾语、名词、动词等。
标框标注：标框标注是指在图像或视频中框选出需要检测的对象。例如，在人脸识别中，需要将人脸的位置框选出来。同样，在物体识别中，需要将物体在图像中的位置框选出来。
区域标注：区域标注相对于标框标注更加精确，它可以指定图像中任意形状的区域，并且可以包含柔性的边缘。这种标注方式通常用于自动驾驶中的道路识别。
描点标注：描点标注是指在图像或视频中手动标注一些关键点，例如人脸识别中的人脸特征点、骨骼识别中的关节点等。这种标注方式通常需要专业的知识和技能。
其他标注：除了以上几种常见的标注方式，还有一些个性化的标注方式，例如语音识别中的语音转写、自然语言处理中的情感分析等。这些标注方式通常需要根据具体的应用需求来确定。
总之，数据标注的方式多种多样，不同的标注方式适用于不同的应用场景和需求。在选择数据标注方式时，需要根据实际情况进行选择和调整。