智能革新商业未来

3D模型上识别特定的关键点(landmarks)，然后基于这些关键点进行精确的几何测量，包括点对点距离计算和角度测量。医疗领域上应用在骨科手术规划(测量骨骼角度)、牙科正畸(牙齿排列分析)、整形外科(面部对称性评估)；工业领域可以应用在机械零件尺寸验证、装配间隙测量等。

利用自然语言处理(NLP)技术和时间序列分析方法，该算法已取得专利，基于过去十天的水质监测数据，预测未来三天的关键水质指标，这种NLP与传统时间序列预测相结合的方法，能够更灵活地处理各种形式的水质数据。

工业缺陷检测使用自动化技术手段对生产过程中的物体表面及内部结构进行质量分析，识别各类不符合标准的异常特征。该技术可替代传统人工目检，实现高效、精准、可追溯的智能化品控。

与中科院自动化研究所共同创新研究的智能驾驶感知系统是自动驾驶的"感官神经"，实现对车辆周围环境的全面理解。该系统需要实时准确地检测、识别和跟踪道路要素，为决策控制提供可靠的环境模型。车道线检测是自动驾驶环境感知的核心任务，通过在深度学习网络中引入SCNN（Spatial CNN）空间卷积模块，可显著提升对复杂场景下车道线的识别能力。该方法突破了传统卷积神经网络在长距离空间关系建模上的局限性。

目标分割技术能够精准识别并分离图像或视频中的特定物体，为产品展示提供强大的视觉支持。在电商领域，它可以自动抠出商品主体并替换背景，快速生成高质量的展示图片；在AR/VR应用中，通过精确分割产品轮廓，实现虚拟场景中的逼真叠加，让用户直观感受产品在不同环境中的效果。这项技术还能实现交互式产品演示，只需点击画面中的任意物体即可调取详细信息，大大提升了线上展示的互动性和沉浸感。无论是批量处理商品图片进行智能标注，还是为直播带货提供实时抠像功能，目标分割都能以细腻的边缘处理能力和高效的运算速度，为各类产品展示场景提供专业级的视觉解决方案，让商品呈现更加生动、专业且富有吸引力。

首先通过OCR（光学字符识别）技术定位并识别图像中的文字区域，提取原始文本；然后将识别出的文本输入机器翻译模型进行跨语言转换。整个过程可实现从图片/视频中的多语种文字自动检测到实时翻译的端到端处理，广泛应用于 multilingual 文档处理、实时字幕翻译、跨语言商品识别等场景。