掃地機器人憑藉消費升級和懶人經濟相結合，深受消費者們喜愛，市場需求日益增加。

GfK中怡康測算資料顯示，2022年1-8月，中國掃地機器人市場銷售額達到69億元，在整體清潔電器市場中銷售額佔比高達39%，穩居清潔電器市場榜首，同比增長13%。預計今年全年掃地機器人市場零售額規模可達133億元，同比增長20.1%。

避障一直是掃地機器人的主要痛點之一，有些掃地機器人經常會被地面上的障礙物擋住，無法脫困，極大降低了掃地效率，是使用者體驗差的主要原因。當前掃地機器人避障需要解決的問題主要有：無法精準測量出障礙物的距離，因而多采用試探性碰撞方式來確定障礙物實際位置；無法精準獲取障礙物的具體屬性資訊，會出現漏掃、誤掃等情況，導致總體清潔效果大打折扣。

對於掃地機器人來說，要想實現更好的避障效果，需要藉助影像識別障礙物後再判斷運動軌跡。

slam和vSLAM演算法的應用使得掃地機器人在繪製使用者房間地圖時更加準確和高效 。因此，目前影像感測器和演算法處理技術作為成為掃地機器人競爭力的核心，透過神經網路演算法的融入進一步提升掃地機器人的物體識別速度和準確度，精準獲取的障礙物屬性資訊，使掃地機器人擁有更好的避障能力，以此實現掃地機的主動智慧避障，對不同障礙物採用不同的避障策略，評估避讓距離，以兼顧清掃覆蓋度和避障成功率，從而精準識別“鞋子”、“插電板”、“粑粑”等物體。這需要豐富且精準的場景資料做支援。

AI的三大核心要素分別是算力、演算法和資料。算力是基礎設施，演算法是AI的推動力量，資料相當於演算法的“飼料”。應用於智慧掃地機器人場景下的AI資料重要性不言而喻。

景聯文科技是長三角地區規模最大的AI資料服務商之一，在全國有著豐富的採集資源儲備，分佈於全國多個城市的採集團隊，執行過大量的採集專案，有著豐富的經驗，能夠快速高效準確的採集標註客戶所需要的訓練資料，尤其能夠駕馭定製化程度高且標註情況較多又複雜的掃地機器人影像採集專案。

案例

頭部掃地機器人廠商 掃地機器人影像採集

l 需求：10萬張影像400個種類物體採集

l 採集內容：電線、液態汙漬、寵物糞便、拖鞋/鞋子、襪子、金屬椅底座、垃圾桶、體重秤、貓碗/狗碗、電扇底座、門、床、沙發、茶几等400種物品

l 採集時間分佈為早：中：傍晚：晚（燈光）比例 1：1：1：1

l 採集多樣性：不同採集場景、不同檢視平面、不同擺放方式及不同存放形態、不同時間

l 應用場景：物體識別網路的訓練和測試，致力於提高物體識別的精度

景聯文科技嚴格監控專案進度，採用專案自研管理系統，有利於專案進度的管理。同時嚴格執行日事日清，每天檢查計劃，分析偏差原因，計劃進度和實際進度，糾偏機制管理制度，更好的在本專案的管理上加上了一道保險。

景聯文科技擁有一套自主研發貫通資料庫設計、資料採集、資料處理、質量檢測、質量控制和資料安全管理等各環節於一體，並且能對影像、文字、語音、影片以及點雲資料做到一站式加工處理的管理和執行一體化平臺。平臺擁有演算法對資料預處理能力、擁有AI批次檢測能力，擁有實時量化的視覺化管理系統，能有效提升人機協作效率，擴大產能，從而縮短專案工期。

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