随着人工智能加速赋能千行百业，高质量数据已成为支撑模型训练和场景应用的重要基础。数据集建成后，质量如何、问题在哪、怎么优化，正成为建设主体共同关注的重点。
在此背景下，苏数科集团联合国家数研院共建高质量数据集联合实验室，为企业、高校、科研机构等主体提供标准化评测、专业化分析和针对性辅导等服务。
近日，实验室再添成果：2项数据集顺利完成评测并通过认定，落地两大行业核心场景，为相关行业高质量数据资源建设与人工智能应用提供有力支撑。
NO.1
2020-2025年太湖渔洋山水源地无人机蓝藻水华多时相影像数据集
简介
聚焦太湖渔洋山水源地及周边水域生态监测，融合无人机及岸基影像、卫星遥感、气象、水质等多源时空数据。
价值
可为蓝藻监测分析、水源地保护等提供数据支撑。
NO.2
绝缘子缺陷高质量数据集
面向输电线路智能巡检场景，包含输电线路巡检影像及缺陷标注数据。
可用于绝缘子缺陷自动识别、无人机巡检影像批量筛查及电力巡检缺陷定位，为相关人工智能视觉模型训练及应用提供数据基础。
围绕数据集建设与质量提升需求
高质量数据集联合实验室构建
从质量评估、问题诊断到优化指导、
复评认定的全流程评测服务体系
具体体现在以下四个方面：
01
摸清质量现状
依据相关标准及技术规范，围绕数据集完整性、准确性、一致性、规范性等维度开展系统评估，形成客观、可量化的评测结果。
02
识别问题短板
结合自动化评测结果与专家复核意见，识别数据缺失及标注质量等方面的问题，帮助建设单位明确需要重点改进的内容。
03
明确优化方向
结合评测结果与数据集实际应用需求，提出针对性的质量优化建议，为建设单位开展数据清洗、标注完善及质量提升等工作提供技术参考。
04
验证建设成效
对完成质量优化的数据集开展复评，验证数据质量改进成效，并依据相关评测要求形成评测结论，为符合条件的数据集出具评测认定成果，提供专业评价依据。
下一步，高质量数据集联合实验室将持续完善数据质量评测技术体系与服务机制，提升评测工具能力和专业化服务水平，为推进高质量数据集建设、促进数据资源高效利用提供支撑。
参会报名
【业务咨询二维码 / 联系方式】
欢迎联系高质量数据集联合实验室
-END-
