• 首页
  • 查标准
  • 下载
  • 专题
  • 标签
  • 首页
  • 标准
  • 信息技术
  • TSHLY TSHLY1005-2024 人工智能识别林长制巡查的影像数据样本库建设指南

    TSHLY TSHLY1005-2024 人工智能识别林长制巡查的影像数据样本库建设指南
    人工智能林长制影像数据样本库巡查
    28 浏览2025-06-01 更新pdf0.68MB 未评分
    加入收藏
    立即下载
  • 资源简介

    摘要:本文件规定了基于人工智能识别的林长制巡查影像数据样本库建设的基本原则、数据采集要求、数据处理方法、标注规范及存储管理等内容。本文件适用于利用人工智能技术进行林长制巡查过程中影像数据样本库的建设和管理。
    Title:Guidelines for the Construction of Image Data Sample Libraries for Artificial Intelligence-Based Forest Chief System Patrols
    中国标准分类号:B51
    国际标准分类号:13.020

  • 封面预览

    TSHLY TSHLY1005-2024 人工智能识别林长制巡查的影像数据样本库建设指南
  • 拓展解读

    今天我想和大家聊聊《TSHLY TSHLY1005-2024 人工智能识别林长制巡查的影像数据样本库建设指南》中新旧版本的重要变化。我选择其中一条差异来深入解读,那就是关于“影像数据标注精度要求”的变化。

    在旧版标准中,对影像数据的标注精度仅提出了定性的描述,比如要求标注需准确反映实际情况。而在新版标准TSHLY1005-2024里,则明确规定了具体的精度指标:对于地物分类标注,要求整体精度不低于95%,而对于特定关键目标如古树名木等的标注,精度要求提高到98%以上。

    这一改变的意义在于使数据标注工作有了更明确的操作依据。具体应用时,建议采用以下方法确保达标:

    首先,在项目初期就要制定详细的标注方案,明确各类地物的具体分类标准和精度要求。其次,引入第三方质检机制,对标注成果进行抽样检查,确保达到规定的精度水平。最后,建立完善的反馈机制,对于质检中发现的问题及时修正并优化后续标注流程。

    通过这样的细化与规范,可以有效提升影像数据的质量,为人工智能识别林长制巡查提供更加可靠的数据支撑。

  • 下载说明

    预览图若存在模糊、缺失、乱码、空白等现象,仅为图片呈现问题,不影响文档的下载及阅读体验。

    当文档总页数显著少于常规篇幅时,建议审慎下载。

    资源简介仅为单方陈述,其信息维度可能存在局限,供参考时需结合实际情况综合研判。

    如遇下载中断、文件损坏或链接失效,可提交错误报告,客服将予以及时处理。

  • 相关资源
    下一篇 TSHLY TSHLY4006-2024 野生动物栖息地维护技术规范
    无相关信息
资源简介
封面预览
拓展解读
下载说明
相关资源
  • 帮助中心
  • 网站地图
  • 联系我们
2024-2025 WenDangJia.com 浙ICP备2024137650号-1