通过将 Ultralytics YOLO 模型集成到 Pixelabs AI-Engine 中，Pixelabs 实现了视觉工作流自动化。例如，在用于早期检测阿尔茨海默病的视网膜成像中，这提高了识别相关指标的一致性，召回率最高达到 95%。
如今，许多工业、运营和研究工作流仍依赖人工检查图像，以核查流程或发现模式。随着数据量增长，这种方式很快会变得缓慢、不一致且难以扩展。
在用于早期检测阿尔茨海默病的视网膜成像等研究场景中，这一点尤为明显，因为识别图像中的细小指标可能既困难又耗时。
Pixelabs 通过 Pixelabs AI-Engine 解决了这一问题。Pixelabs AI-Engine 是一个专为实时图像和视频分析而设计的视觉 AI 平台。借助 computer vision 模型（例如 Ultralytics YOLO models），该平台能够更轻松地实现视觉工作流自动化、提高一致性并扩展分析规模。
将计算机视觉应用于真实世界工作流自动化#
Pixelabs 开发视觉 AI 解决方案，帮助企业利用计算机视觉实现现有流程的自动化与改进。公司总部位于马德里，并在巴塞罗那和英国设有办事处，专注于构建可应用于各个行业的实用 AI 工具。
其平台 Pixelabs AI-Engine 支持对图像和视频进行实时分析，可用于目标检测、缺陷识别、表面分析和光学字符识别（OCR）等任务。这些能力让用户能够更高效地处理视觉数据，减少对人工检查的依赖。
该平台旨在集成到现有系统中，使组织能够更轻松地采用计算机视觉，而不会中断运营。这种灵活性使 Pixelabs 能够支持广泛的应用场景，并随着需求增长扩展解决方案。
集成和扩展计算机视觉所面临的挑战#
在许多行业中，日常运营仍依赖人工工作流和有限的自动化。操作员、工程师和研究人员经常手动检查图像、验证结果，并通过多个工具管理数据。
这会使流程变慢、更难标准化，也更容易出现不一致，尤其是在数据量增加时。即使组织希望引入计算机视觉，过渡过程也并不总是简单明了。
将 AI 集成到现有系统中可能需要调整既有工作流、部署新基础设施或投入额外的工程工作。因此，许多解决方案难以长期扩展或维护。
例如，在用于早期检测阿尔茨海默病的视网膜成像等研究场景中，这些挑战会变得更加复杂。研究人员需要检测非常细小的特征、管理大型图像数据集，并确保结果在不同条件下保持一致。
图 1. 小鼠眼睛视网膜成像示例。
如果没有简化分析、数据管理和输出处理的方式，就很难扩展这些工作流并保持可靠的结果。
使用 Ultralytics YOLO 模型实现视网膜图像分析自动化#
Pixelabs 通过将 Ultralytics YOLO 模型集成到 Pixelabs AI-Engine 中，解决了这些挑战。该平台作为其视觉 AI 解决方案的核心，使用户能够在不同应用中更顺畅地运行实时图像和视频分析，而不会中断现有工作流。
它支持多种任务，包括目标和缺陷检测、表面与纹理分析、颜色管理以及 OCR。由于平台与硬件无关，并且设计为通过 API 集成，因此可以部署到不同环境中并进行扩展。
Pixelabs 在近期与 CIBIR 阿尔茨海默病研究团队的合作中应用了这一方法，开发了一个利用视网膜成像支持小鼠阿尔茨海默病早期检测的系统。该系统旨在识别淀粉样蛋白 β 沉积等细小指标，这些指标可能表明疾病处于早期阶段。
为此，Pixelabs 构建了一个连接数据存储、图像处理和用户界面的工作流。使用实验室专用眼底成像设备采集的视网膜图像首先通过安全文件传输协议（SFTP）传输，并存储在集中式系统中，从而更便于管理和访问大型数据集。
为确保结果一致，系统随后会应用预处理步骤，以处理图像质量和光照方面的差异。这有助于系统在不同样本和条件下保持准确性。
随后，系统使用视觉 AI 模型分析这些图像，其中包括定制训练的 Ultralytics YOLOv8 模型。系统使用 YOLOv8 的中型和大型版本，以平衡性能与准确性。
在这一流程中，Ultralytics YOLO 模型用于目标检测和图像分类，以直接在视网膜图像中识别和定位淀粉样蛋白 β 沉积等细小感兴趣区域。
图 2. Ultralytics YOLOv8 等计算机视觉模型有助于检测淀粉样蛋白 β 沉积。
最后，结果会通过一个基于 Web 的平台呈现。用户可以上传图像，按年龄、性别或表型等属性筛选数据，并查看检测到的特征及其置信度分数。这让用户能够更轻松地将原始图像数据转化为清晰、可用的洞察。
为什么选择 Ultralytics YOLO 模型？#
对于 Pixelabs 而言，Ultralytics YOLO 模型非常契合其需求，为构建能够快速适应不同应用场景的计算机视觉解决方案提供了实用且灵活的基础。这些模型易于训练和优化，使团队能够更快迭代，并在无需重新设计系统的情况下响应新需求。
这种灵活性直接提升了开发速度。借助 YOLO，Pixelabs 能够加快开发周期，更快地将解决方案投入生产，从而缩短新应用的上市时间。同时，这些模型还带来了更准确、更一致的结果。
实现最高 95% 的召回率并提高效率#
将 Ultralytics YOLO 模型集成到 Pixelabs AI-Engine 后，分析性能得到了明显提升。在阿尔茨海默病研究应用中，系统实现了约 90% 的召回率；随着疾病发展、相关指标变得更加明显，召回率最高提升至 95%。
这让研究人员能够在大型图像数据集中更可靠地检测淀粉样蛋白 β 沉积等细小特征。因此，分析结果更加一致，降低了差异性，并有助于确保不会遗漏重要指标。
除了这一应用场景之外，Pixelabs 还持续收到来自不同应用领域客户的积极反馈。用户特别肯定了流程执行方式的改进，尤其是在效率和可靠性方面。
具体影响取决于应用场景，这体现了平台的灵活性及其适应不同运营需求的能力。总体而言，这些改进让用户能够更轻松地大规模管理和分析视觉数据，从而获得更可靠的结果并实现更高效的工作流。
推动视觉 AI 在各行业的发展#
Pixelabs 正持续将其视觉 AI 平台的能力扩展到新的应用场景和行业。在阿尔茨海默病检测等研究应用的基础上，团队专注于优化模型，并利用 Ultralytics YOLO 模型等技术推进视觉分析。
通过持续改进技术，Pixelabs 致力于帮助组织更高效地实现流程自动化，并将计算机视觉应用于更广泛的真实世界工作流。
想要简化你的公司工作流？访问我们的 GitHub repository，进一步了解视觉 AI。探索 YOLO 模型如何推动 AI in healthcare 和 computer vision in retail 等领域的创新。想亲自使用 YOLO？了解我们的许可选项如何支持你的项目。
