DaoAI World平台介绍

DaoAI World是一款集标注、训练、部署一体化的计算机视觉智能平台，具备海量存储、云端协作管 理、多种先进视觉模型等优势。DaoAI World拥有一个久经考验的人工智能专家团队，可快速帮助您解 决相关问题，将项目迁移至DaoAI World，助力您获得十倍乃至数十倍的速度提升。

DaoAI World支持的模型

目标检测 ；实例分割 ；关键点检测 ；分类检测 ；异常检测 ；语义分割 ；OCR。

不同模型有它们各自的特点和优势场景

目标检测 :

检测物体的类型和边界框 , 当您只需要检测图片中有无目标物体，就可以使用该模型。适用的场景有：检测道路上车辆的数量，检测工件上的螺丝是否安装或缺失，检测工人是否佩戴头盔。

实例分割: 检测物体的类型和外轮廓, 当您需要检测图片中有无目标物体，和物体的外轮廓时，就可以使用该模型。适用的场景有：检测包裹的位置和面积，检测并定位箱内的工件，分类同一张图片中不同型号的螺丝。

关键点检测：检测物体的类型 ,外轮廓和姿态（关键点），当您需要实例分割的功能，外加物体上的关键点检测时，就可以使用该模型。适用的场景有：检测运动员的身体姿态，定位物体当前的位置以及旋转角度。

分类检测：检测图片的类别，当您需要将图片分类时，就可以使用该模型。适用的场景有：分类产品的型号，检测特定螺丝孔是否正确安装，x光片的疾病类型检测。

异常检测：检测图片中的异常区域的外轮廓当您需要检测图片中的异常区域时，就可以使用该模型。适用的场景有：工件表面缺陷检测，焊锡缺陷检测，锂电池表面划痕检测。

语义分割：检测图片中的异常区域的类型和外轮廓 当您需要检测图片中的异常区域时，并且需要分类异常类型，就可以使用该模型。适用的场景有：工件表面多种异常检测，芯片上的元器件是否正确安装。

OCR：检测图片中的文字当您需要提取出图片中的文字、字母、符号时，就可以适用该模型。

数据集上传

在项目创建成功之后，可以通过选择文件或选择文件夹或从其他项目导入的方式上传图片数据。上传的图片数据将会被添加到项目中，以供后续的标注工作，数据集支持.jpeg、.jpg、.png 和 .bmp 格式的图片文件, 以及.json格式的标注文件。

数据标注

在DaoAI World中，您可以使用标注工具对图像进行标注。按照训练项目需求的不同，您可以使用不同的工具对图像进行标注。

拖动工具：快捷键：空格 平移图像或选择/重新定位注释 使用方法：单击并拖动图像。

多边形工具：快捷键：P 自由绘制注释，以获得更精确的形状。使用方法：单击以添加点，多边形将按照被添加的点的顺序包围框选区域，点击第一个点封闭多边形以完成多边形添加或点击完成，最后一个被添加的点会自动与第一个点相连，封闭多边形区域。

智能多边形工具：快捷键：S 使用智能助手绘制多边形。点击对象的中心，然后继续点击以添加或减去区域。使用方法：将鼠标移动到对象的中心后，将生成一个淡蓝色的区域框选当前多边形区域，移动鼠标以更改框选区域。点击左键确定多边形区域，继续单击左键将更多区域划分进多边形区域，右键单击将部分区域从多边形中剔除，完成多边形区域框选后，点击保存完成多边形区域标注。

用已有模型辅助标注：快捷键：Ctrl+B 使用训练过的模型对当前数据集进行标注（根据模型的完成度，辅助标注可能会存在标注错误, 标注后需要手动检查标注是否正确）

重复上一个：快捷键：Ctrl+Y 应用上一个图像上的所有注释（对于视频帧很有用）。

撤销快捷键：Ctrl+Z 撤销上一个操作。

重做：快捷键：Ctrl+Shift+Z 重做上一个操作

标记为空：快捷键：Ctrl+M 当前图像中没有可标注物体。空图像是没有感兴趣的对象的图像。

使用数据增强功能以提高模型性能

数据增强对现有图像执行变换，并增加数据集中图像的数量。这最终使模型在更广泛的用例范围内更准确。

训练过程中，您可以看到模型的实时训练结果图。训练完成后即可下载模型使用。

方案一：AGV(Automated Guided Vehicle)饮料抓取

AGV饮料抓取描述：用户可通过平板或手机发布抓取指令 ；AGV收到指令后，到达货架前的位置 ；AGV沿着货架,由挂在机械臂末端的AMR3相机一步一步搜索指定的饮料 ；搜索到饮料后把饮料的空间坐标的位置发送到机器人，机器人进行抓取 ；抓取到AGV带着饮料放置到指定位置。

AV饮料大模型制作：确定好选定的饮料 ；由AMR3相机进行拍摄选定的饮料 ；将拍摄的数据导入到DaoAi World里，用目标检测大模型进行训练 ；将训练好的大模型进行抓取使用。

方案二：笔记本零件检测

手动放置笔记本在相机下方检测：

识别螺丝的有无或个数（目标检测模型）；识别泡棉的面积（实力分割模型） ；识别钢琴卡口是否合上（目标检测模型） ；识别插线是否插上（目标检测模型）。

螺丝的有无（目标检测模型）；

钢琴卡口是否合上（目标检测模型）；

识别泡棉的面积（实例分割模型）；

插线是否插上（目标检测模型）；

笔记本零件检测场景：

方案三：手机后壳划痕检测：手动放置手机后壳在相机下方检测；识别手机划痕的具体位置和划痕样式。

划痕大模型制作：确定好拍摄的产品 ；由2D相机进行拍摄选定的产品 ；将拍摄的数据导入到DaoAI World里，用语义大模型进行训练 ；将训练好的大模型进行检测使用。

手机后壳划痕检测场景：