视频数据标注通过语义、内容等标注方式来训练深度学习和机器学习模型，并将其用于计算机视觉领域中。与图像数据标注类似，视频标注是一种让计算机识别对象的过程，这两种标注方法都被广泛应用至计算机领域中。

视频标注的意义

视频数据标注是实现视频搜索的必然要求。互联网中的视频数据正以惊人的速度增长，而丰富的视频数据包含海量的信息，其内容更加丰富、直观和生动，利于视频数据搜索、管理与收藏，这是其他媒体类型所无法比拟的。

视频标注与图像标注的区别

与图像标注相比，视频标注的难度又高了一层。标注员必须同步跟踪在各帧之间不断变换状态的对象。就每个数据单位的信息来说，视频的洞察力比图像更强。利用视频，团队不仅可以识别出对象的位置，还可以识别该对象移动状态。例如，图像无法看出一个人的行进意图，但从一段视频中就可以直观了解。视频标注还可以利用先前帧中的信息来识别可能被部分遮挡的对象，而图像不具备这个功能。因此，视频标注可以提供比图像标注更多的信息。

视频标注方法

视频数据标注可分为单一图像法与连续帧法。在自动化工具面世之前，视频标注效率不高，市面上主流方法为单一图像标注法，各公司使用单一图像法来提取视频中的所有帧，然后使用图像标注技术将它们当做图像来进行标注，但这个方法仍旧按照图像标注的方法标注视频，并没有利用到视频标注的优势，因此不仅费时花费巨大，且错误率很高。

现如今，连续帧法通过自动化标注视频大大简化了工作步骤。连续帧的工作原理是利用计算机逐帧自动跟踪对象及其位置，保持所捕获信息的连续性和流畅性。通过这种方法，计算机可以准确地识别出对象在视频里的帧数。但这种方法也存在缺陷，计算机自动捕获得到的视频分辨率会很低。

在未来，各大企业对数据标注的要求会越来越高，与计算机视觉相关的标注数据需求量也将持续增加，为了更好地利用各帧的背景来识别视频对象，提升视频数据标注精准度，研发团队与数据服务公司还需努力改进视频数据标注工具，为AI技术加速落地贡献力量。