应用实战｜多模态数据融合数据治理的实践方案

引言

近期的AI世界，黑马一匹接着一匹，踊跃跳出。从 OpenAI 到 DeepSeek ，再从 DeepSeek 到 Manus ，好的产品出现的周期越来越短，产品的规格也越来越高。在当今数字化转型的时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。随着各种应用等技术的发展，数据来源变得日益多样化，包括文本、图像、音频、视频等多种形式的数据。如何有效地管理和利用这些多模态数据（Multi-Modal Data）成为企业之间提升竞争力的关键。本文主打一个探讨，探讨一种多模态数据融合的数据治理实践方案。

数据治理的目标

这里引用数据一些官文，说下什么是数据治理，数据治理（Data Governance）是指通过建立一系列政策、规则、标准和流程来确保组织内数据的可用性、完整性、一致性和安全性。其核心目标是提升数据的质量，从而支持更好的决策制定、提高运营效率并满足合规要求。简单来说就是：进得来、管得了、治理好、看得见、控得住、可共享。

多模态下的数据治理

以xx市智能城市建设为例，项目旨在通过整合交通流量监控摄像头（视频、音频、图像数据）、环境传感器（文本）、社交媒体反馈（文本、图像、音频、视频）以及市民热线记录（文本、音频）等多源异构数据，实现对城市运行状态的实时监测与优化管理。面对海量且复杂的数据，传统的单一模式数据处理方法显然无法满足需求。因此，必须有一套多模态数据融合的数据治理框架。

数据治理框架设计

数据治理框架设计大体分为四个阶段：数据采集和预处理阶段、多模态数据融合阶段、数据治理策略实施运行阶段、应用场景开发阶段 。

1 数据收集与预处理

作为一线实施人员，需要从各种渠道采集数据，初步对其进行清洗和格式化。这一步骤包括：

• 数据采集：使用API接口、文件上传等方式获取来自不同源头的数据。
• 数据清洗：去除噪声、填补缺失值、统一时间戳等操作确保数据质量。
• 标准化处理：将不同格式的数据转换为统一的标准格式，便于后续处理。

import pandas as pd

# 示例代码：读取CSV文件并进行简单的数据清洗
df = pd.read_csv('data.csv')
# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)  
# 时间戳标准化
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])  

2 多模态数据融合

接下来是核心环节——多模态数据融合，采用深度学习模型来自动提取特征，并结合图数据库存储结构化信息。

• 特征提取：利用卷积神经网络（CNN）处理图像数据，长短期记忆网络（LSTM）处理序列数据如音频和文本。
• 知识图谱构建：将提取出的实体及其关系存储到图数据库中，例如Neo4j。

from py2neo import Graph, Node, Relationship

graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
node_a = Node("Sensor", name="Traffic_Camera_01")
node_b = Node("Location", name="Main_Street")
rel = Relationship(node_a, "LOCATED_AT", node_b)
graph.create(rel)

3 数据治理策略实施

为了保证数据的一致性、准确性和可用性，需要制定一系列数据治理策略：

• 元数据管理：建立详细的元数据目录，记录每条数据的来源、用途及变更历史。
• 访问控制：根据用户角色设置不同的访问权限，保护敏感信息。
• 数据生命周期管理：定义数据的有效期，定期清理过时数据，减少存储成本。

4 应用场景开发

基于融合后的多模态数据，我们可以开发多种应用场景：

• 智能交通管理：分析交通摄像头图像与传感器数据，预测拥堵情况，优化信号灯配时。
• 环境监测预警：结合气象站数据与社交媒体舆情，及时发布空气质量预警信息。
• 市民服务改进：通过分析市民热线记录，识别常见问题，提高服务质量。

# 示例代码：简单的时间序列预测模型
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

model = ARIMA(df['traffic_volume'], order=(5,1,0))
model_fit = model.fit()
forecast = model_fit.forecast(steps=10)
print(forecast)

推荐多模态数据集用于测试

1 Flickr30K Entities数据集

• 概述：丰富的图像语义理解资源，Flickr30K Entities 数据集是基于 Flickr30k 数据集之上的一个数据集，它包含从 Flickr 收集的 31K+ 幅图像。Flickr30k Entities中的每个图像都与五个描述图像内容的众包标题相关联。而且数据集为图像标题中提到的所有实体（人、物体等）添加了边界框标注。
• 用途：Flickr30K Entities数据集专门用于改进自动图像描述研究并了解语言如何引用图像中的对象。
• 相关地址：https://bryanplummer.com/Flickr30kEntities/
• 数据申请：https://shannon.cs.illinois.edu/DenotationGraph/
• 数据下载：http://shannon.cs.illinois.edu/DenotationGraph/data/index.html
• 如何使用：

# 引入包
import pandas as pd

# 知行读取
annotations = pd.read_table('results_20250307.token', sep='\t', header=None,
                            names=['image', 'caption'])

# 打印 提取所有标注
print(annotations['caption'])

# 提取结果
                   image                                            caption
0       1000092795.jpg#0  Two young guys with shaggy hair look at their ...
1       1000092795.jpg#1  Two young , White males are outside near many ...
2       1000092795.jpg#2   Two men in green shirts are standing in a yard .
……
158911   998845445.jpg#1  A young man hanging over the side of a boat , ...
158912   998845445.jpg#2  A man is leaning off of the side of a blue and...
158913   998845445.jpg#3  A man riding a small boat in a harbor , with f...
158914   998845445.jpg#4  A man on a moored blue and white boat with hil...

[158915 rows x 2 columns]

• 其他应用场景：
  • 图像-文本匹配：训练模型在图像和描述之间建立准确的对应关系。
  • 实体链接：识别并关联图像中的实体，提升自然语言理解能力。
  • 视觉问答：通过对图像和文本的理解，回答有关图片的问题。
  • 多模态机器翻译：利用图像信息辅助文本翻译，提高翻译质量。

2 CLEVR数据集

• 概述/用途：CLEVR 代表组合语言和基本视觉推理，是一种多模态数据集，旨在评估机器学习模型使用视觉信息和自然语言推理物理世界的能力。它是一个合成的多模态数据集，旨在测试 AI 系统对视觉场景进行复杂推理的能力。
• 相关地址：https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/
• 数据集下载：

• 数据集介绍（官方）：
  • 举例：条件A，立方体是灰色、蓝色、棕色或黄色；圆柱体是红色、绿色、紫色或青色；球体可以有任何颜色。
  • 数据集包括：条件A中包含70,000张图像和699,960个问题的训练集；条件A中包含15,000张图像和150,000个问题的验证集；条件B中包含15,000张图像和149,991个问题的验证集。

3 MovieQA数据集

• 概述/用途：MovieQA 是一个多模态数据集，专门为使用文本和视频信息进行视频问答 (VideoQA) 任务而设计。MovieQA 主打三种模态，即视频、文本和问答。该数据集由Tapaswi等人在2016年创建，MoviQA数据集用于评估视频和文本的自动故事理解，数据集包含从400多部电影中获得的近15,000个选择题答案。其中英语语言中包含JSON文件格式的14,944个。
• 数据集参考：https://metatext.io/datasets/movieqa

4 MuSe-CaR数据集

• 概述：MuSe-CaR（汽车评论中的多模态情绪分析）是一个多模态数据集，专门用于研究用户生成的视频评论“真实”环境中的情绪分析
• 相关论文：https://arxiv.org/pdf/2101.06053v2
• 应用：MuSe-CaR 结合了三种模态（即文本、音频、视频）来理解汽车评论中的情绪。文本评论以口语形式呈现，在视频录制中捕捉到，音频由声音特质（如音调、音高和重音）组成，以揭示评论的情感方面，而不仅仅是口语，视频由面部表情、手势和整体肢体语言组成，为评论者的情绪提供额外的线索。

其他数据集

还有一些很好的多模态数据集，这里不在赘述，其他一些数据集像 MSR-VTT数据集、VoxCeleb2数据集、VaTeX数据集、WIT数据集、Visual Genome数据集、InternVid数据集等也可以根据业务需要来下载。

总结

通过上述多模态数据融合的数据治理方案，可简单初步成功实现了智能城市的建设目标，提升了城市管理效率，改善了市民生活质量。在面对复杂多样的数据环境时，科学合理的数据治理策略至关重要。未来，随着更多先进技术的应用，我们有理由相信，数据治理将在推动社会进步方面发挥更大作用。