《人工智能識別林長制巡查的影像數(shù)據(jù)樣本庫建設指南編制說明》

《人工智能識別林長制巡查的影像數(shù)據(jù)樣本庫建設指南》團體標準編制說明一、任務來源及起草單位1.任務來源根據(jù)2023年1月上海林學會下發(fā)的通知，上海巖易科技有限公司于2023年1月牽頭申請并組織起草團體標準。2023年7月，上海市林學會下達了《上海市林學會關于下達2023年度林業(yè)團體標準制修訂項目計劃的通知》，批準本標準的制定。2.起草單位起草單位為：上海巖易科技有限公司、上海市林業(yè)總站二、背景情況2021年1月，中共中央辦公廳國務院辦公廳在《關于全面推行林長制的意見》中提出，加強森林草原資源監(jiān)測監(jiān)管。充分利用現(xiàn)代信息技術手段，不斷完善森林草原資源“一張圖”、“一套數(shù)”動態(tài)監(jiān)測體系，逐步建立重點區(qū)域?qū)崟r監(jiān)控網(wǎng)絡，及時掌握資源動態(tài)變化，提高預警預報和查處問題的能力，提升森林草原資源保護發(fā)展智慧化管理水平。2021年9月，中共中央國務院發(fā)表了《關于完整準確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達峰碳中和工作的意見》，提出從減少毀林占林、降低火災風險、控制病蟲害、管控林下套種等方面，提升森林覆蓋率和健康水平，增加森林碳儲量?！渡虾Ｊ辛珠L制2022年度考核辦法》中提出上海市林長制日常巡查重點為顯見失管失養(yǎng)非專業(yè)問題的巡查發(fā)現(xiàn)和及時處置，簡單違規(guī)場景要求一日內(nèi)發(fā)現(xiàn)并處置完畢，這對林業(yè)巡查提出了更高的工作要求。當前，林業(yè)人工日常巡查和考核工作面臨人手不足、效率較低、響應速度要求高、場地復雜難以進入、周期性檢查為主，及時性不高、抽查為主，覆蓋度不高等諸多現(xiàn)實問題。相比于傳統(tǒng)人工巡查，人工智能技術可作為為一種高效、便捷的解決途徑。而人工智能的模型訓練往往以大量數(shù)據(jù)樣本為基礎。目前，國內(nèi)尚無林業(yè)巡檢與日常養(yǎng)護方面的標準化數(shù)據(jù)樣本庫，也鮮有關注林業(yè)巡查監(jiān)管需求的人工智能算法模型。本標準旨在為林業(yè)智能化監(jiān)管和資源保護提供技術支撐。為我國林業(yè)巡查智能化體系的建立和發(fā)展提供具有實踐指導意義的數(shù)據(jù)樣本庫建設技術指南，從而為人工智能輔助林業(yè)巡查提供技術底座，促進林業(yè)行業(yè)的智能化發(fā)展，為監(jiān)管部門高效林業(yè)資源執(zhí)法、保護與管理提供參考依據(jù)，為實現(xiàn)碳達峰和碳中和目標作出貢獻。本標準將有效結合人工智能與林業(yè)監(jiān)管的行業(yè)知識，歸納總結在林業(yè)巡查面臨的復雜真實環(huán)境下的標注方法。通過制定本標準，可使得數(shù)據(jù)樣本標注經(jīng)驗可推廣、可復制，加速推進國內(nèi)林業(yè)監(jiān)管行業(yè)的智能化進程，降低未來的標注項目試錯的時間成本和經(jīng)濟成本，為林業(yè)監(jiān)管積累行業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為人工智能技術在林業(yè)中的應用提供數(shù)據(jù)支撐。本標準聚焦于智慧林業(yè)相關的數(shù)據(jù)采集、標注、核驗、入庫的標準和操作規(guī)范等方面，旨在推動我國林業(yè)管理水平的提升，實現(xiàn)高效率、智能化、高精度的林業(yè)監(jiān)管，為社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展貢獻力量，為實現(xiàn)碳達峰和碳中和目標作出積極貢獻。三、編制原則1.落實法律政策要求。在標準研制過程中，指南起草工作組對相關法律法規(guī)和重要文件進行了深入學習，在此基礎上充分考慮與我國現(xiàn)行法律法規(guī)和國家林業(yè)相關技術政策等相符合性，充分考慮可操作性，便于標準的實施。2.規(guī)范性原則。本標注標準經(jīng)過了科學的研究，并根據(jù)實際經(jīng)驗進行多輪迭代完善，在制定標準過程中遵守制定程序和編寫規(guī)則。3.確保內(nèi)容科學先進。標準起草工作組編制過程中，開展了深入細致的調(diào)研和分析工作。多次組織林業(yè)監(jiān)管部門負責人、資深標注技術人員、人工智能領域?qū)＜?、無人機行業(yè)專家、標準形式專家等各類專家充分研討，以此保障標準技術內(nèi)容的權威性、科學性和先進性。四、起草過程2023年1月，由上海巖易科技有限公司聯(lián)合上海林業(yè)總站召開項目研究工作會，初步成立了標準工作小組。標準工作組組織線上會議，制定標準工作計劃。2023年2月，標準工作組開展的標準技術內(nèi)容調(diào)研，針對智慧林業(yè)樣本庫的定義、原則、分類、實踐等關鍵步驟進行探討，明確標準范圍，明確應為指南形式，并形成指南大綱。2023年3月至4月，調(diào)研走訪行業(yè)監(jiān)管單位及專家，開展行業(yè)需研討會，分析與人工智能技術的結合點，形成指南草案初稿。2022年5月至6月，根據(jù)前期人工智能算法研究成果，完善指南草案，明確關鍵內(nèi)容和基本技術指標。2023年7月，組織召開指南內(nèi)部研討會，將指南內(nèi)容從無人機數(shù)據(jù)樣本擴增至多源影像數(shù)據(jù)樣本，增設多級數(shù)據(jù)樣本檢驗方式，明確標注質(zhì)量的判斷方式，并根據(jù)人工智能算法迭代成果，更新注意事項說明。2023年8月至9月，組織指南草案的專家函審與修改工作。如采納征求意見，則在標準稿中做出相應的修改；如不采納意見，則給出不予采納的理由。2023年9月，調(diào)研根據(jù)林業(yè)監(jiān)管專家的意見，編寫工作組根據(jù)林長制的新要求，將指南范圍從林地巡查擴充至林、綠地巡查，并開展了指南研制工作討論會。并根據(jù)數(shù)據(jù)標注經(jīng)驗，新增標注經(jīng)驗文檔數(shù)據(jù)的管理要求。2023年10月至11月，編制完成征求意見稿及征求意見稿編制說明。五、標準主要起草人及其所做的工作主要參加單位成員主要工作上海巖易科技有限公司周俊峰

蔣含笑負責標準相關信息查詢，標準起草和編寫上海市林業(yè)總站韓玉潔

李琦

劉璐璐

吳堯參與方案確定，標準修改、審定等工作六、關鍵技術內(nèi)容說明在研制過程中，本標注標準主要參考了《標準化工作導則

第1部分：標準化文件的結構和起草規(guī)則》、GB/T41867《信息技術人工智能術語》、GB/T17798《地理空間數(shù)據(jù)樣本交換格式》、LY/T2930《林業(yè)數(shù)據(jù)樣本采集標準規(guī)范》等文件。主要指標說明如下：1.建設內(nèi)容主要提出了影像數(shù)據(jù)樣本庫的建設框架，主要包括確定需求、建立數(shù)據(jù)樣本庫、管理數(shù)據(jù)樣本庫3個部分。確定需求部分主要包括3個部分：數(shù)據(jù)樣本分類、數(shù)據(jù)樣本采集和數(shù)據(jù)樣本標注的內(nèi)容，并分別規(guī)定其規(guī)范原則。數(shù)據(jù)樣本分類主要由監(jiān)管部門的實際需求決定，同時考慮計算機視覺算法的基本原理與算法5輪迭代成果，將數(shù)據(jù)樣本按分類原則進行梳理，并根據(jù)具體工作場景進行分類內(nèi)容劃分；數(shù)據(jù)樣本采集部分總結了不同季節(jié)、地域與方式的采集經(jīng)驗，包括采集的前期準備、數(shù)據(jù)樣本類型、采集方法、元數(shù)據(jù)相關信息記錄以及采集的數(shù)據(jù)樣本格式；數(shù)據(jù)樣本的標注則主要根據(jù)深度學習算法原理及實際算法模型訓練與迭代經(jīng)驗，規(guī)范了數(shù)據(jù)標注基本流程和質(zhì)量控制方法，并分別對標注角色、工具、對象、質(zhì)量以及注意事項進行了歸納總結，以把控數(shù)據(jù)標注質(zhì)量，提高模型訓練精度上限。建立數(shù)據(jù)樣本庫主要包括建立影像數(shù)據(jù)樣本庫、標簽數(shù)據(jù)樣本庫以及元數(shù)據(jù)庫，并分別包含其本身的數(shù)據(jù)樣本描述；管理數(shù)據(jù)樣本庫主要包括數(shù)據(jù)樣本擴充、修改、刪除、查詢、統(tǒng)計和下載六個部分。2.工作流程對人工智能識別林長制巡查的影像數(shù)據(jù)樣本庫建設流程進行了步驟制定，其主要包含以下5個步驟：場景類型劃分及標準制定、數(shù)據(jù)樣本采集、數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)樣本入庫和數(shù)據(jù)樣本庫管理和維護。3.數(shù)據(jù)樣本分類與組織明確了數(shù)據(jù)樣本的內(nèi)容組織，其中數(shù)據(jù)樣本內(nèi)容主要分為影像數(shù)據(jù)樣本、標簽數(shù)據(jù)樣本以及元數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)樣本組織部分規(guī)范了其樣本組織原則和方式；4.數(shù)據(jù)樣本處理規(guī)定了數(shù)據(jù)樣本處理的流程以及相應規(guī)則，主要包含數(shù)據(jù)樣本預處理、數(shù)據(jù)樣本質(zhì)檢、數(shù)據(jù)樣本修改和數(shù)據(jù)樣本復核。5.數(shù)據(jù)樣本入庫規(guī)定了數(shù)據(jù)樣本準備材料、數(shù)據(jù)樣本庫的命名原則和方法、數(shù)據(jù)樣本庫的入庫前檢查、入庫流程以及入庫后檢查方法。6.質(zhì)量控制規(guī)定了質(zhì)量控制包含的兩個方面內(nèi)容：數(shù)據(jù)樣本的成果要求和文檔類的成果要求。7.建設成果規(guī)定了建設成果兩個部分的內(nèi)容，其中數(shù)據(jù)樣本成果主要指影像數(shù)據(jù)樣本庫、標簽數(shù)據(jù)樣本庫和元數(shù)據(jù)庫；成果文檔主要包括建庫過程中產(chǎn)生的質(zhì)量控制文檔、工作報告、技術報告等。8.數(shù)據(jù)樣本安全規(guī)定了數(shù)據(jù)樣本庫的安全保障措施，主要包含建立相應的安全管理制度、指定安全目標和策略以及制定數(shù)據(jù)樣本庫安全工作流程。七、知識產(chǎn)權說明、標準設計的相關知識產(chǎn)權說明本標準主要是根據(jù)幾年來研究與實踐，對人工智能識別林長制巡查項目集成提煉而制定，引用的相關資料都是來源于公開發(fā)布的論文或?qū)Ｖ?，不涉及專利及知識產(chǎn)權問題，與現(xiàn)行相關法律、法規(guī)、規(guī)章及相關標準并無沖突，并可與現(xiàn)有標準配合應用。八、采用國際標準和國外先進標準的程度及水平的簡要說明無九、重大分歧意見的處理經(jīng)過和依據(jù)本標準的制定過程中未出現(xiàn)重大的分歧意見。十、貫徹標準的要求和建議（包括組織措施、技術措施、過渡辦法等內(nèi)容）標準起草組組織撰寫標注標準宣貫材料，組織標準宣貫培訓，促進標準順利實施。組織措施方面通過設立明確的標準貫徹責任部門或委員會，確保標準得到有效執(zhí)行和監(jiān)督；制定詳細的標準操作規(guī)程（SOP），明確工作流程、責任和時間表；建立培訓計劃，確保所有相關方了解和理解標準要求，并能夠正確實施；設立定期審核機制，加強對標準執(zhí)行情況的檢查和評估。技術措施方面通過使用先進的技術工具和軟件，以便更好地監(jiān)測和管