• 导言

      北京爱特拉斯信息科技有限公司以ATLAS大模型标注技术为核心，在智慧农林、卫星遥感、低空无人机等多领域持续深耕，助力AI实现从“数据感知”到“智能决策”的跨越，为传统行业向精准化、智能化升级注入强劲动力。

• 大模型标注：撑起多领域智能化升级的“数据脊梁”

      在产业数据智能市场高速增长的背景下，大模型标注已成为多行业智能化转型的关键支撑。其中，地理信息行业2024年产业总产值为8501亿元，经预测，2025年全国地理信息产业总产值有望突破万亿元，而卫星影像、无人机影像作为地理信息获取的核心载体，其精准标注需求持续攀升。

      公司构建“数据管理-样本标注-模型训练”全流程大模型标注能力，依托多模态标注引擎，可实现病虫害图片、卫星影像、低空无人机影像、视频等数据与行业语义的精准关联，既能为农林场景AI决策提供支撑，也能满足国土测绘、环境监测、城市规划等领域对影像解析的高精度需求，为多行业AI应用筑牢底层数据根基。

      目前，公司已凭借这一核心技术，在智慧农林、卫星影像处理、无人机影像分析等领域落地运城智慧农业、蔬菜病害识别、区域国土监测等多个标杆项目，不仅推动各领域向精准化、智能化迈进，更形成了可复制的跨行业技术应用范本。

• 服务流程：从数据到应用的全链路品质保障

      无论是作物病害筛查，还是卫星、无人机影像解析，公司均严格遵循“数据处理-模型训练-性能验证”全流程逻辑推进，各环节无缝衔接，确保技术成果可落地、可验证。

• 多类型数据处理：打造高质量训练数据基础

      数据清洗：针对不同场景数据特性开展专项质量筛查——处理作物病害图像时，剔除模糊、重复、标注错误的无效影像；解析卫星与无人机影像时，重点修正云层遮挡、光影干扰、坐标偏移等问题数据，从源头保障数据基础质量。

       标准化标注：依据各行业专属标准开展精细化标注——农业场景中，按作物病害识别规范校准标注边界与标签信息；卫星/无人机影像场景中，参照地理信息分类体系，对土地利用类型、建筑分布、植被覆盖区域等目标进行精准圈定与语义标注，形成覆盖多领域、多场景的高质量增量训练数据集。

• 模型训练优化：强化复杂场景适应能力

      增量训练：针对不同领域需求，以对应预训练模型为基础导入标准化数据集——农业领域用作物病害识别预训练模型，卫星影像领域用地理目标检测预训练模型，通过增量训练提升模型专项任务处理能力。

      数据增强：结合场景特性设计专属增强策略——农业场景引入随机旋转、尺度变换模拟田间环境；卫星/无人机影像场景则通过光照模拟、视角变换、噪声添加等，还原不同天气、不同拍摄高度下的影像特征，大幅强化模型对多样样本和复杂场景的适应能力。

• 模型测试验证：确保技术落地实用价值

      性能评估：针对不同领域模型设置专项评估指标——农业病害识别重点监测精确率、召回率；卫星/无人机影像解析则额外关注坐标精度、目标分类准确率等，系统性测试并定位模型在复杂场景下的性能短板。

      迭代优化：针对测试不足持续调整参数与策略，经多轮迭代后，各领域模型均能达到预期性能标准，为田间智能侦检、国土动态监测、城市违建排查等实际应用筑牢技术基础。

• 优势

      依托自研空间影像标注工具，公司ImageAI产品构建“数据集管理-样本标注-标注标签”三位一体功能体系，为用户提供全流程标注支持。用户可通过该工具对样本数据进行精准标注，使模型能从中学习并构建原始图像数据到预期输出结果的复杂映射关系，进而借助定制化标注数据集，有效优化并提升模型在特定应用场景下的识别准确率。同时，产品搭载AI辅助标注能力，可依据地物特征自动完成标注，大幅缩减大数据标注的人工工作量，兼顾标注精度与效率。

• 项目案例
• 运城市农业综合化服务系统

      聚焦农作物病虫害监测核心需求，通过对病虫害特征、果实瑕疵图像的高精度标注，为系统深度学习模型搭建高质量数据支撑底座，最终实现运城市农业病害的精准识别与高效判定。 

• 病害图像识别模型项目

      针对瓜类果斑病、番茄溃疡病等病害，经数据清洗、标准化标注、增量训练与迭代优化，形成高性能识别模型，推动病害智能侦检从实验室走向田间应用。

• 无人机视频标注：助力城市治理场景智能化落地

      在城市治理领域，公司依托ATLAS大模型标注技术，针对无人机动态视频打造专业化标注方案，已成功落地多场景实践。林火监测方面通过对无人机巡航拍摄的林地巡检视频进行帧级标注，精准识别烟雾、明火等火情特征并追踪蔓延轨迹，助力火情预警响应时间缩短；对城市河湖沿岸视频中的漂浮垃圾、违规排污口等目标分类标注，结合时间戳记录动态异常，支撑河湖监测AI模型实现90%以上的异物识别准确率，巡检效率较人工提升5倍；同时针对城区道路、公园等公共空间视频，标注垃圾桶满溢、绿化带散落垃圾等场景，并关联时空信息标注高频出现时段与区域，协助环卫部门将垃圾清运响应时间压缩至40分钟，重点区域垃圾滞留率下降60%，全方位为森林防护、河湖治理、城区环境维护提供数据支撑，推动城市治理向精细化、高效化升级。