人工智能大规模数据标注平台产品系统

某AI数据服务商，为多家科技企业和研究机构提供数据标注服务，客户涵盖自动驾驶、智能安防、智慧城市等领域。随着业务扩展，公司面临日益增长的数据标注需求：年处理数据量从最初的1万小时增长至10万小时以上；标注任务涉及视频、图像、文本等多种类型；质量要求越来越高，误差率需控制在2%以内。

传统的标注管理模式面临多重挑战：标注流程依赖人工协调，任务分配效率低下；标注员水平参差不齐，质量控制成本高；进度信息不透明，项目交付延期风险大；异常情况难以追溯，问题定位耗时耗力。

项目聚焦于解决三个具体问题：首先，实现标注任务的自动化分配和流程追踪，提升管理效率；其次，建立多级审核机制，确保标注质量满足客户要求；最后，提供数据看板和异常追溯能力，支持精细化运营。
标注效率提升5倍，显著降低人力成本；标注准确率达到98%以上，客户满意度提升；项目进度可视化，交付延期风险降低50%；异常可追溯，问题定位时间从小时级缩短至分钟级。
包括如下功能模块：
1.用户登录和权限管理
2.任务分配与流程控制
3.数据看板与进度追踪
4.标注任务与视频操作
5.任务审核与结果反馈
6.系统设置与标准说明管理

技术特点：
1.支持手动和批量创建用户，分配管理员、项目经理、标注员、审核员等多角色
2.任务分层分配，管理员→项目经理→标注员/审核员，逐级细化
3.数据看板图表化展示总量、进度、审核和验收情况
4.标注员可播放视频，支持前进/后退帧、左右手交换等操作
5.审核员可执行通过/驳回操作，填写审核意见和驳回理由
6.异常日志记录操作轨迹，支持详情追溯

作为技术合作方，我们承担了系统从架构设计到工程落地的全链路工作。具体包括：系统架构设计、权限管理模块开发、任务分配引擎开发、标注工作台开发、数据看板开发、系统测试与上线保障。团队与客户运营团队紧密协作，确保系统符合实际业务场景需求。

系统整体采用前后端分离架构，前端基于Vue.js 3框架开发，后端基于Python/FastAPI框架开发。数据库采用PostgreSQL存储结构化数据，Redis缓存高频访问的进度信息和用户会话。文件存储采用MinIO存储视频文件和标注结果，支持TB级数据的高效管理。

- 标注工作台采用Vue.js 3框架开发，使用Composition API组织业务逻辑。视频播放组件基于HTML5 Video API深度定制，支持逐帧播放、倍速播放、快捷键操作等专业功能。
- 数据看板采用ECharts实现，支持折线图、柱状图、饼图等多种图表类型。看板数据支持实时刷新，运营状态一目了然。
- 响应式设计适配PC端和大屏展示，满足不同场景的使用需求。

后端技术栈：
- 业务服务采用Python/FastAPI框架开发，充分利用FastAPI的高性能和自动文档生成能力。异步编程模式确保高并发下的响应性能。
- 任务分配引擎采用智能算法，综合考虑标注员负载、技能、历史质量等多维度因素，实现任务的最优分配。
- 权限管理采用RBAC模型，支持角色级别的细粒度权限控制。

数据处理技术栈：
- 视频解码采用FFmpeg，支持多种视频格式的解析。关键帧抽取采用场景检测算法，减少冗余帧的处理。
- 标注结果采用高效的序列化格式存储，支持增量更新和快速检索。