扫地机器人凭借消费升级和懒人经济相结合，深受消费者们喜爱，市场需求日益增加。

GfK中怡康测算数据显示，1-8月，中国扫地机器人市场销售额达到69亿元，在整体清洁电器市场中销售额占比高达39%，稳居清洁电器市场榜首，同比增长13%。预计今年全年扫地机器人市场零售额规模可达133亿元，同比增长20.1%。

避障一直是扫地机器人的主要痛点之一，有些扫地机器人经常会被地面上的障碍物挡住，无法脱困，极大降低了扫地效率，是用户体验差的主要原因。当前扫地机器人避障需要解决的问题主要有：无法精准测量出障碍物的距离，因而多采用试探性碰撞方式来确定障碍物实际位置；无法精准获取障碍物的具体属性信息，会出现漏扫、误扫等情况，导致总体清洁效果大打折扣。

对于扫地机器人来说，要想实现更好的避障效果，需要借助图像识别障碍物后再判断运动轨迹。

slam和vSLAM算法的应用使得扫地机器人在绘制用户房间地图时更加准确和高效 。因此，目前图像传感器和算法处理技术作为成为扫地机器人竞争力的核心，通过神经网络算法的融入进一步提升扫地机器人的物体识别速度和准确度，精准获取的障碍物属性信息，使扫地机器人拥有更好的避障能力，以此实现扫地机的主动智能避障，对不同障碍物采用不同的避障策略，评估避让距离，以兼顾清扫覆盖度和避障成功率，从而精准识别“鞋子”、“插电板”、“粑粑”等物体。这需要丰富且精准的场景数据做支持。

AI的三大核心要素分别是算力、算法和数据。算力是基础设施，算法是AI的推动力量，数据相当于算法的“饲料”。应用于智能扫地机器人场景下的AI数据重要性不言而喻。

景联文科技是长三角地区规模最大的AI数据服务商之一，在全国有着丰富的采集资源储备，分布于全国多个城市的采集团队，执行过大量的采集项目，有着丰富的经验，能够快速高效准确的采集标注客户所需要的训练数据，尤其能够驾驭定制化程度高且标注情况较多又复杂的扫地机器人图像采集项目。

案例

头部扫地机器人厂商 扫地机器人图像采集

l 需求：10万张图像400个种类物体采集

l 采集内容：电线、液态污渍、宠物粪便、拖鞋/鞋子、袜子、金属椅底座、垃圾桶、体重秤、猫碗/狗碗、电扇底座、门、床、沙发、茶几等400种物品

l 采集时间分布为早：中：傍晚：晚（灯光）比例 1：1：1：1

l 采集多样性：不同采集场景、不同视图平面、不同摆放方式及不同存放形态、不同时间

l 应用场景：物体识别网络的训练和测试，致力于提高物体识别的精度

景联文科技严格监控项目进度，采用项目自研管理系统，有利于项目进度的管理。同时严格执行日事日清，每天检查计划，分析偏差原因，计划进度和实际进度，纠偏机制管理制度，更好的在本项目的管理上加上了一道保险。

景联文科技拥有一套自主研发贯通数据库设计、数据采集、数据处理、质量检测、质量控制和数据安全管理等各环节于一体，并且能对图像、文本、语音、视频以及点云数据做到一站式加工处理的管理和执行一体化平台。平台拥有算法对数据预处理能力、拥有AI批量检测能力，拥有实时量化的可视化管理系统，能有效提升人机协作效率，扩大产能，从而缩短项目工期。

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