城市精细化治理过程中的智能图像识别如何更精准、更智能？

城市精细化治理任务旨在通过人工智能（AI）技术对城市治理过程中出现的问题事件（例如道路破损、垃圾乱放、占道经营等）进行智能图像识别，为城市治理人员针对性开展工作提供技术支持。

1►城市精细化治理的数据标注方式及AI算法

· 数据标注通常以事件标签标注+特定目标物矩形框标注形式呈现。

· 相关算法本质上是目标检测+目标分类任务，此类任务属于人工智能基础任务，通常基于深度学习开发，通过提取不同事件特定目标特征及背景的特征进行识别，常用的目标检测+目标分类算法（例如yolo）框架及网络（例如resnet）均可以使用。

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城市精细化治理任务难点主要在于真实城市场景的背景复杂性和事件中具体目标的复杂性。

真实城市背景复杂性：在城市不同位置、不同视角下图像中的目标种类、位置、形态大不相同，例如小巷、城市主干道、街边商户等都具有完全不同的目标分布，给算法提取有效特征带来困难。

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事件涉及到的具体目标复杂性：在特定事件下主要目标的外观也大不相同，例如道路破损可能有不同形状、不同程度的破损，占道经营的有可能是手推车、三轮车或者机动车，广告有可能是横幅、竖牌匾，垃圾可能是大件垃圾、厨余垃圾等。具体目标复杂性同样对算法精度提出更高要求。

数据堂为解决城市精细化治理任务设计了一系列训练数据体系，通过更高质量的成品数据集，以解决治理过程中的AI任务需求和难点，为城市治理人员开展工作提供技术支持，从而提升城市治理水平，升级智能城市。

该数据集为一套综合性质的大规模城市精细化治理数据集，数据集采集于真实城市场景下。
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该数据集同样为一套综合性质的城市精细化治理数据集，该数据集除图像数据外还包含视频数据，数据集采集于真实城市场景下。
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该数据集针对城市精细化治理中的占道经营事件进行数据采集标注，数据集采集于真实城市场景下。
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该数据集针对城市精细化治理中的垃圾分类事件进行数据采集标注，是一套综合性的大规模垃圾分类识别数据集，采集于真实城市场景下及室内家居场景下，针对城市垃圾分类规则设定采集的垃圾数据种类。
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上述所有数据均享有版权，部分敏感信息已进行脱敏处理，让您在模型训练中可无忧使用。

关于数据堂

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