在机器学习的背景下，标注通常被用于标记和分类数据。而AI视频标注则是向视频数据添加标签以训练AI计算机视觉模型。这可以手动完成，也可以通过AI自动完成。AI视频标注时使用的标签可以是任何东西，从简单的对象识别到区分复杂的动作和情绪。
在AI视频标注的过程中，还会使用视频注释器。视频注释器负责为视频片段添加标签和标记，它可以帮助AI模型识别视频中的某些对象或模式。
接下来，我们就来详细了解AI视频标注，了解AI视频标注的常见类型和作用。
AI视频标注类型
首先，我们需要明白不同的情况需要不同类型的视频标注，这取决于收集的数据类型以及我们希望它达到的准确性。
举几个例子
当从鸟瞰图监控十字路口时，我们可以将汽车表示为在平坦的二维表面上移动的矩形。在其他情况下，我们可能需要将汽车表示为三维长方体，包括其高度、宽度和长度。
有时将对象缩小为矩形或长方体仍然过于抽象。某些类型的视频注释，例如用于AI姿势估计的视频注释，需要标记特定的身体部位。比如姿势检测需要使用关键点才能准确检测和跟踪人体的动作。关键点骨架提供了一个框架，检测算法可以使用该框架来识别身体部位并跟踪他们的位置。
以下就是AI视频标注中最常用的技术：
1.边界框和椭圆
最简单的注释形式是边界框。它是一个矩形框，围绕框架中的对象。边界框可用于各种目标对象的通用注释。如果不担心背景的某些元素会干扰数据，可以使用框作为通用视频注释工具。
边界框可用于确定框架中人物或物体的位置和大小。如果需要准确的数据，它们对于注释规则形状，如汽车或建筑物特别有用。为了标注圆形和椭圆形的对象，我们也可以使用椭圆选择。
2.多边形
多边形是由一组相连的线段组成的闭合图形。多边形可用于注释具有不规则形状的对象。多边形可以具有非常复杂的形状，并且用途广泛，可用于注释视频中的任何对象。
3.关键点和关键点骨架
如果不用关心对象的形状，关键点对于视频注释非常有用。它们非常适合标记想要跟踪的基本点数组。例如，注释面部、眼球运动等场景均建议使用关键点来注释。
4.自动注释
如果我们有很多需要注释的视频片段，则可能需要使该过程自动化。需要做的就是标记对象所在的视频区域，应用程序将生成多边形注释。由于自动注释是最方便的方法，绝大多数注释任务只需单击几下即可处理。
5.3D长方体
长方体可用于标注三维空间中的对象。这种类型的注释允许我们指定框架中对象的大小、方向和位置。它对于注释具有3D结构的对象特别有用，例如车辆、房屋或家具。
标注视频比标注单个图像更好
插值自动创建：使用AI标注工具不一定要对每一帧都进行注释。有时可以注释序列的开头和结尾，然后在它们之间进行插值。中间注释将自动创建。
更好的帮助AI模型训练：视频包含运动，这对于基于静态图像的AI模型来说很难学习。通过注释视频，可以提供数据来帮助AI模型了解对象如何随时间移动和变化。
视频比图像信息更丰富：视频比图像包含更多信息。当为视频添加注释时，就是在为AI系统提供更多数据以供使用，从而获得更准确的结果。
具有成本效益：可以从单个视频中获得比从单个图像中获得更多的数据点。并且只关注选定的关键帧，整个过程耗时更少。
训练更高级的AI模型：带注释的视频可以更准确地表示真实世界的情况，并可用于训练更高级的AI模型。
虽然注释视频比图像有很多优势，但该过程仍然是一项耗时且复杂的任务。
AI视频标注的作用
1.可以使用标注来训练AI检测视频片段中的对象。例如，它可用于检测汽车、道路损坏或动物。
2.人工智能可以跟踪视频片段中的对象并预测它们的下一个位置。对象跟踪对于出于安全目的监控行人或车辆等任务非常方便。
3.可以训练AI在视频片段中查找对象并提供坐标。例如，这可用于监控已占用和未占用的停车位、协调交通。
4.通过创建不同的类别并训练AI模型来识别它们，可以对不同的对象进行分类。例如，可以创建一个图像分割系统，使用视频片段对成熟和未成熟的浆果进行分组和计数。
简而言之，通过标注数据，可以训练模型识别模式，以便它们可以自动标记新数据，让我们得到真正感兴趣的内容。
现在，通过AI标注视频，我们在真实世界和它的数字表示之间架起了一座桥梁。我们可以标记任何视频片段的元素，并通过AI记录、理解现实世界对象的类别。
