构建视觉识别全流程自动化闭环,突破传统识别技术瓶颈
支持多格式、多场景样本自动采集与导入,适配工业相机、手机终端、监控设备等多类输入源。
搭载自研智能标注算法,实现80%以上标注任务自动化,人工仅需对少量复杂样本进行微调。
基于深度学习框架,系统可根据样本特征自动调整训练参数,支持增量训练,缩短模型迭代周期。
内置多维度测试模块,训练完成后自动生成测试报告,确保模型性能达标后再落地。
边缘端部署降低成本,覆盖多行业需求,实现实时决策
实时检测生产线上的非标准零件与印刷标签,提升分拣效率与准确率,降低人工成本。
快速识别不规则包裹与标签信息,实现自动化分拣与路径规划,缩短处理时间。
识别非标准价签与异形商品,加速结账流程,提升顾客体验与门店运营效率。
我们创新引入边缘端设备部署模式,将核心算法轻量化移植至边缘终端,为企业带来"低成本、广覆盖、高响应"的应用体验。
适配各类边缘计算设备
灵活部署适配不同业务规模,实现按需配置、快速落地
将样本处理、模型训练、识别推理等功能拆分为独立模块,企业可根据业务需求选择对应模块,避免功能冗余。
支持边缘端、云端、混合端三种部署模式,业务初期可先部署边缘端满足基础需求,后期平滑升级。
提供标准化API接口与SDK开发工具,可快速与企业现有系统对接,无需重构现有业务流程。
多源数据接入,包括工业相机、监控设备、移动终端等
自动化样本处理、智能标注、自适应训练与测试验证
多场景应用部署,与企业现有系统无缝集成
为各行业客户创造看得见的效率提升与业务价值
应用非标准零件标签识别系统后,分拣准确率从人工分拣的85%提升至99.2%,分拣效率提升2倍。
通过边缘端部署不规则包裹识别系统,分拣速度提升1.5倍,人工成本降低50%,误发率降至0.1%以下。
采用非标准价签与异形商品识别系统,checkout结算速度提升40%,顾客排队时间缩短,满意度显著提升。