通过将 Ultralytics YOLO 模型集成到 Pixelabs AI-Engine 中，Pixelabs 得以实现视觉工作流程自动化。例如，在用于早期阿尔茨海默病检测的视网膜成像中，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、运营和研究工作流程仍依赖人工查看图像，以检查流程或发现规律。随着数据量增长，这种方式很快就会变得缓慢、不一致且难以扩展。
在用于早期阿尔茨海默病检测的视网膜成像等研究场景中，这个问题尤为突出，因为识别图像中的细微指标可能既困难又耗时。
Pixelabs 借助 Pixelabs AI-Engine 解决这一问题。这是一款专为实时图像和视频分析打造的视觉 AI 平台。该平台采用计算机视觉模型，例如 Ultralytics YOLO 模型，让视觉工作流程自动化、提升一致性并扩展分析规模变得更加容易。
将计算机视觉应用于真实世界工作流程的自动化#
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自动化并加以改进。公司总部位于马德里，在巴塞罗那和英国设有办事处，专注于打造可应用于各行各业的实用 AI 工具。
其平台 Pixelabs AI-Engine 尤其支持实时图像和视频分析，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。这些功能让用户能够更高效地处理视觉数据，并减少对人工审核的依赖。
该平台旨在与现有系统集成，让组织更轻松地采用计算机视觉，而不会干扰运营。这种灵活性使 Pixelabs 能够支持各种应用场景，并随着需求增长扩展解决方案。
集成和扩展计算机视觉面临的挑战#
在许多行业中，日常运营仍依赖人工流程，自动化程度有限。操作人员、工程师和研究人员经常需要手动查看图像、验证结果，并使用多个工具管理数据。
这会让流程变慢、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，转型过程也并非总是一帆风顺。
将 AI 集成到现有系统中，可能需要调整既定工作流程、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，在用于早期阿尔茨海默病检测的视网膜成像等研究场景中，这些挑战会变得更加复杂。研究人员需要检测极其细微的特征、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. 小鼠眼部视网膜成像示例。
如果没有简化分析、数据管理和结果输出的方法，就难以扩展这些工作流程并持续获得可靠结果。
使用 Ultralytics YOLO 模型自动分析视网膜图像#
Pixelabs 通过将 Ultralytics YOLO 模型集成到 Pixelabs AI-Engine 中，解决了这些挑战。该平台是其视觉 AI 解决方案的核心，让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，同时不影响现有工作流程。
该平台支持多种任务，包括目标和缺陷检测、表面与纹理分析、颜色管理以及 OCR。由于它不依赖特定硬件，并且支持通过 API 集成，因此可以部署到不同环境中并进行扩展。
Pixelabs 最近与 CIBIR 阿尔茨海默病研究团队合作，将这种方法应用于实践，并开发了一套利用视网膜成像辅助早期检测小鼠阿尔茨海默病的系统。项目旨在识别淀粉样蛋白 β 沉积等细微指标，这些指标可能预示着疾病早期阶段。
为此，Pixelabs 构建了一套连接数据存储、图像处理和用户界面的工作流程。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，从而更轻松地管理和访问大型数据集。
随后，系统会执行预处理步骤，以处理图像质量和光照方面的差异，确保结果一致。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 模型分析图像，其中包括经过定制训练的 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，直接在视网膜图像中识别并定位淀粉样蛋白 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、实用的洞察。
为什么选择 Ultralytics YOLO 模型？#
对于 Pixelabs 来说，Ultralytics YOLO 模型非常合适，为构建可快速适配不同应用场景的计算机视觉解决方案提供了实用而灵活的基础。这些模型易于训练和优化，让团队能够更快迭代并响应新需求，而无需重新设计系统。
这种灵活性直接提升了开发速度。借助 YOLO，Pixelabs 得以加快开发周期，更快地将解决方案投入生产，缩短新应用的上市时间。同时，这些模型也带来了更准确、更一致的结果。
召回率最高达 95%，效率也得到提升#
将 Ultralytics YOLO 模型集成到 Pixelabs AI-Engine 后，分析性能得到明显提升。在阿尔茨海默病研究应用中，系统的召回率约为 90%；随着疾病进展、相关指标变得更加明显，召回率最高可达 95%。
这使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 沉积等细微特征。因此，分析结果变得更加一致，差异有所减少，也有助于确保不会遗漏重要指标。
除了这一应用场景，Pixelabs 还持续收到来自客户的积极反馈，这些客户在不同应用中使用其解决方案。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。
具体影响会因应用场景而异，这体现了平台的灵活性，以及平台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程。
推动视觉 AI 在各行业的发展#
Pixelabs 正在将其视觉 AI 平台的能力拓展到更多应用场景和行业。在阿尔茨海默病检测等研究应用的基础上，团队正致力于优化模型，并利用 Ultralytics YOLO 模型等技术推进视觉分析。
Pixelabs 希望通过持续改进技术，帮助组织更有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程。
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