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涂鴉On-App AI秒級攔截低質(zhì)量圖片!打造精準(zhǔn)寵物檔案識別系統(tǒng)

涂鴉開發(fā)者 ? 2025-07-10 18:47 ? 次閱讀
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對于寵物喂食器、寵物飲水機(jī)等產(chǎn)品來說,建立精確的寵物檔案,不僅關(guān)系到正確識別并記錄寵物的異常行為,更是實(shí)現(xiàn)個性化、智能化、健康化喂養(yǎng)的核心基礎(chǔ)。但現(xiàn)階段,由于缺乏有效的圖像質(zhì)量篩選機(jī)制,用戶上傳的圖片普遍存在質(zhì)量問題。若系統(tǒng)未能有效攔截,那么低質(zhì)量的寵物檔案,將對寵物設(shè)備的后續(xù)使用,帶來災(zāi)難性的用戶體驗(yàn)。

01

涂鴉為寵物圖像質(zhì)量帶來質(zhì)的體驗(yàn)提升

因此,為了幫助開發(fā)者低門檻、低成本解決生物特征采集難、識別精度低、多寵干擾、隱私安全泄露等開發(fā)難點(diǎn),涂鴉基于強(qiáng)大的 On-App AI 架構(gòu),提供了高效的寵物圖像質(zhì)量檢測解決方案。通過深度融合 AI 技術(shù),系統(tǒng)能夠在 1 秒內(nèi)同時完成寵物圖像識別和異常過濾,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)快速的圖像質(zhì)量評估。而且,該方案可直接攔截用戶上傳的低質(zhì)量圖像,無需經(jīng)過云端檢測再反饋,可大大降低網(wǎng)絡(luò)傳輸時間,提高響應(yīng)速度,帶來更流暢的用戶體驗(yàn)!


1、涂鴉解析圖像的維度有哪些?


目前,涂鴉支持的圖像解析維度+高質(zhì)量圖片評判標(biāo)準(zhǔn),可參考下方圖片:


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2、圖像質(zhì)量檢測流程
涂鴉對圖像質(zhì)量進(jìn)行檢測的流程,主要經(jīng)過以下步驟:

主體識別:使用目標(biāo)檢測模型,自動識別畫面中的主體, 并輸出主體種類、位置坐標(biāo)和尺寸信息;


臉部識別:使用臉部檢測模型,快速檢測寵物臉部區(qū)域;并通過特征點(diǎn)(如眼睛、鼻子、毛發(fā))檢測模型,檢測寵物臉部的特征點(diǎn),以快速篩查寵物圖像質(zhì)量;


算法校驗(yàn):計算寵物區(qū)域圖像的平均亮度,去除過曝/過暗圖片;根據(jù)寵物臉部特征點(diǎn)位置,計算面部姿態(tài)的角度,以及臉部是否有遮擋。


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(圖像檢測流程)


3、打造全鏈路的寵物設(shè)備體驗(yàn)


通過完善寵物生物特征檔案,涂鴉可以結(jié)合智能寵物硬件,實(shí)現(xiàn)智能化的一站式寵物服務(wù):


精準(zhǔn)的身份識別:有助于多模態(tài)生物識別,確保設(shè)備的功能作用于正確的寵物主體


聯(lián)動智能設(shè)備:根據(jù)識別結(jié)果,自動匹配個性化喂養(yǎng)方案


多寵家庭管理:同時管理多只寵物的獨(dú)立檔案與個性化設(shè)置



02

圖像質(zhì)量檢測技術(shù)亮點(diǎn)

該方案基于 On-App AI 架構(gòu)所打造,App 端模型的部署采用 TensorFlow Lite 方案,具備高效推理、低延遲、低功耗、本地化運(yùn)行的獨(dú)特優(yōu)勢,有效提升用戶體驗(yàn)與響應(yīng)速度。

4e1bc2fe-5d7b-11f0-9cf1-92fbcf53809c.png(On-App AI 整體架構(gòu))


1、更靈活的 AI 架構(gòu):輕量化和動態(tài)化


4e5538cc-5d7b-11f0-9cf1-92fbcf53809c.png(輕量化與動態(tài)化運(yùn)行流程示意圖)

1.1 輕量級檢測模型

涂鴉采用專門優(yōu)化移動端的輕量級目標(biāo)檢測模型、寵物臉部區(qū)域模型、寵物臉部關(guān)鍵點(diǎn)位模型,可以精準(zhǔn)檢測圖片中的指定主體(如寵物、人)和寵物面部點(diǎn)位。


1.2 模型動態(tài)化

采用按需加載的動態(tài)模型管理機(jī)制,支持模型在線下載、更新與部署,始終確保使用最優(yōu)模型版本,同時減少初始安裝包體積,提高運(yùn)行效率。


2、更優(yōu)的用戶體驗(yàn):實(shí)時性和高效率


2.1 實(shí)時交互處理

用戶從相冊選取圖片后,在手機(jī)上就能立即進(jìn)行檢測處理。低中高端設(shè)備在進(jìn)行不同分辨率的圖像處理時,處理速度均可在 1 秒內(nèi)完成,包括:對異常圖片進(jìn)行攔截、異常信息提醒。


每個品牌型號的手機(jī),在不同圖片分辨率下的處理速度,可參考涂鴉一一試驗(yàn)、整理出來的數(shù)據(jù):4e679ff8-5d7b-11f0-9cf1-92fbcf53809c.png


2.2圖像質(zhì)量的高效篩選


獲取物種特征:通過模型識別圖像中是否僅有一只貓,過濾多貓或其他干擾物種;


主體占比分析:利用圖像分割技術(shù)識別主體大小,過濾主體占用比例過小的圖片;


高精度角度分析:針對傾斜或偏移角度過大的寵物臉部圖像進(jìn)行異常過濾,提升特征提取的準(zhǔn)確性和效率。


3、更安全的計算能力:低成本和隱私保護(hù)


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3.1 降低處理成本

相比于云端,移動端的 AI 處理速度能顯著降低算力需求與帶寬消耗,為應(yīng)用提供更安全高效的計算環(huán)境。


3.2保護(hù)隱私安全

檢測并過濾圖像中出現(xiàn)的人臉或人像,特別是有人物和寵物合照的情形,涂鴉將會對圖像進(jìn)行過濾處理,確保用戶隱私安全。


聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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