01
数据采集方案
定义采集对象、角度、光照、数量、批次和现场条件，保证样本覆盖度。
- 采集规范
- 场景覆盖
- 批次管理
- 样本平衡
技术能力模块
咨询技术路线 →数据采集与模型训练覆盖哪些具体能力？
围绕技术能力、应用场景、实施路径与交付边界系统呈现。
02
数据清洗与治理
剔除无效样本，整理类别、命名、版本和数据质量标准。
- 数据清洗
- 版本管理
- 类别规范
- 质量检查
03
视觉数据标注
支持检测框、分割、多边形、OCR、关键点和点云标注。
- 检测框
- 分割掩膜
- OCR标注
- 点云标注
04
模型训练与微调
根据场景选择模型结构、训练策略、增强方式和微调方案。
- 模型训练
- 迁移学习
- 数据增强
- 小样本微调
05
模型评测体系
评估准确率、召回率、误检率、漏检率、速度和稳定性。
- 准确率
- 召回率
- 误检漏检
- 推理速度
06
现场数据闭环
将现场误检漏检样本回流，持续优化模型和规则。
- 误检回流
- 版本迭代
- 难例分析
- 持续优化
适用场景
适合哪些项目和行业？
从真实应用场景出发，明确技术能力、实施路径与交付边界。
工业缺陷数据集
建立良品、不良品、难例和不同批次样本库。
机器人训练数据
采集目标、位姿、深度图、动作和场景数据。
多摄视频数据
整理跨摄目标、轨迹、区域和行为样本。
OCR与标签数据
喷码、铭牌、标签、二维码、包装字符数据采集与标注。
数据采集规范
标注规则文档
训练数据集
模型训练记录
模型评测报告
数据闭环迭代计划
技术架构
从采集、算法到部署和迭代的完整链路
技术能力不是单点开发，而是围绕现场落地形成“采集—数据—算法—部署—接口—迭代”的闭环。
01图像采集
02数据处理
03模型算法
04边缘部署
05系统接口
06现场迭代
01
需求分析明确目标、精度、速度和现场限制02
样本评估分析图片视频、数据质量和难例03
技术路线确定算法、硬件、平台和接口方案04
PoC验证先验证效果，再进入项目开发05
工程实现算法、软件、硬件和平台集成06
现场迭代部署验收、误检回流和持续优化常见问题
客户常见问题
以下问题聚焦技术选型、部署方式与交付边界。
视觉模型效果不好，一定是算法问题吗？
不一定。数据覆盖不足、标注不一致、光源不稳定、相机安装变化和现场样本差异都会影响模型效果。
是否可以只做数据标注？
可以，结合模型训练和评测同步开展，有助于确保标注质量真正服务于模型效果。
模型部署后还需要继续采集数据吗？
可持续采集误检、漏检、边界样本和新批次样本，用于定期迭代模型。
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