推薦單位：中國移動通信集團(tuán)有限公司

申報單位：中國移動（浙江）創(chuàng)新研究院有限公司、中國移動通信集團(tuán)安徽有限公司池州分公司、安徽美圖信息科技有限公司

一、背景

隨著低空經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，無人機(jī)巡檢、智慧安防、生態(tài)監(jiān)測等場景對高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的需求日益迫切。當(dāng)前低空經(jīng)濟(jì)行業(yè)面臨三大核心挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)資源匱乏、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)尚未統(tǒng)一、標(biāo)注效率亟待提升，嚴(yán)重制約AI模型應(yīng)用效果。本項(xiàng)目構(gòu)建“采集－標(biāo)注－管理”全鏈條閉環(huán)體系，通過整合多源低空數(shù)據(jù)，研發(fā)智能標(biāo)注技術(shù)，打造低空經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，為低空經(jīng)濟(jì)智能化發(fā)展提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支撐。

低空經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建體系架構(gòu)

二、方案和成效

一是構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化低空數(shù)據(jù)資源庫，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)高質(zhì)量治理。針對低空數(shù)據(jù)資源匱乏問題，依托無人機(jī)傾斜攝影、激光雷達(dá)等設(shè)備，構(gòu)建覆蓋池州市及周邊區(qū)域的低空信息數(shù)據(jù)資源庫，累計采集治理傾斜攝影20000公頃、正射影像100000公頃，形成規(guī)范化的高質(zhì)量低空原始數(shù)據(jù)集。

二是創(chuàng)新多模態(tài)提示協(xié)同自動化標(biāo)注技術(shù)，突破標(biāo)注效率與精度瓶頸。針對傳統(tǒng)人工標(biāo)注成本高、低空目標(biāo)標(biāo)注難的問題，基于自研綜治大模型，首創(chuàng)文本/視覺/優(yōu)化提示三模態(tài)協(xié)同標(biāo)注技術(shù)，構(gòu)建涵蓋光伏板、地籠等50余類低空目標(biāo)的優(yōu)化提示向量庫，標(biāo)注效率較傳統(tǒng)方式提升343%，驅(qū)動算法研發(fā)周期從數(shù)月縮短至1周內(nèi)。

三是建立智能化低空數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系，提升數(shù)據(jù)復(fù)用與檢索效能。采用分標(biāo)簽層級存儲策略與智能檢索系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)以圖搜圖、以文搜圖等功能，形成可靈活調(diào)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)閉環(huán)。

四是推動低空高質(zhì)量數(shù)據(jù)集規(guī)模化應(yīng)用，賦能跨領(lǐng)域業(yè)務(wù)智能化升級。構(gòu)建的低空經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集已支撐浙江省舟山市岱山縣海事、環(huán)保等多個相關(guān)部門累計完成36萬次無人機(jī)AI智能分析，實(shí)現(xiàn)對違規(guī)捕撈、河道污染等目標(biāo)的精準(zhǔn)識別與預(yù)警；原始數(shù)據(jù)資源庫應(yīng)用于安徽鷂落坪等國家級自然保護(hù)區(qū)，助力森林資源監(jiān)測、災(zāi)害評估等業(yè)務(wù)，生態(tài)破壞事件響應(yīng)效率提升85%。

三、創(chuàng)新點(diǎn)

一是首創(chuàng)多模態(tài)提示協(xié)同的自動化標(biāo)注技術(shù)。基于自研CP-DETR大模型，實(shí)現(xiàn)文本、視覺與優(yōu)化三模態(tài)協(xié)同標(biāo)注：文本提示支持開放詞匯目標(biāo)檢測；視覺提示通過單一參考框?qū)崿F(xiàn)相似目標(biāo)批量標(biāo)注；優(yōu)化提示加載低空專用目標(biāo)向量庫，提升低空經(jīng)濟(jì)場景標(biāo)注效率與精度。

二是構(gòu)建低空巡檢高質(zhì)量數(shù)據(jù)集及全鏈條標(biāo)準(zhǔn)體系。建成覆蓋50余類低空目標(biāo)的目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集，并輸出從采集、標(biāo)注到管理的標(biāo)準(zhǔn)化方案，為浙江省海事、環(huán)保等多部門提供精準(zhǔn)監(jiān)管所需的可復(fù)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

三是建立領(lǐng)域自適應(yīng)的數(shù)據(jù)－模型協(xié)同進(jìn)化機(jī)制。通過標(biāo)注數(shù)據(jù)自動回流訓(xùn)練與模型迭代優(yōu)化，形成數(shù)據(jù)集質(zhì)量與算法性能相互促進(jìn)的自增強(qiáng)體系，確保數(shù)據(jù)集能夠持續(xù)適應(yīng)低空應(yīng)用場景的變化與擴(kuò)展。