以矩形框或描点对车辆进行标注；以矩形框或描点标注人体轮廓；采集地址兴趣点，在地图上做出相应地理位置信息标记的 POL（POINT OF INTEREST）标记等。
通过对客户平台发布数据按分类进行广告审核，话题审核，内容审核，新增类别判断等。
通过人体标框、3D 画框、骨骼点标记、病历转录等应用，机器学习能够快速完成医学编码和注释，以及在远程医疗、医疗机器人、医疗影像、药物挖掘等场景的应用。
主要包括应用矩形框标记人脸，进行人脸精细分割；对家居物品进行画框标记；通过描点的方式进行区域划分；采集语音并进行标注处理等。
通过对训练图片中人物的性别、年龄、肤色、表情、头发以及是否带帽带眼镜等进行分类标注，或者对行人做标框处理，帮助机器获取快速识别能力。
通过对产品打上结构化标签，包括品牌、颜色、型号、价格、款式、浏览量、购买量、用户评价等，建立 360 度的全景画像，从而为个性化推荐提供先决条件。
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机器人通过视觉传感器采集环境与交互对象的图像信息，借助 OCR 技术识别老人的手写便签、证件文字等内容，结合计算机视觉完成人体姿态、表情的精准捕捉，为后续交互提供数据支撑。
