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| 本文作者： 木子 | 2017-12-23 09:21 |
既10月珊口智能发布了vslam视觉模组后， 珊口智能最近在12月15号结束的全球著名Kaggle物体识别比赛中：从600多支国际参数队伍中惊艳亮相，获得亚军, 成为力压众多国内外队伍的最大“黑马”。 在比赛中，SANKOBOT团队能在5000类9百万种商品中，精准识别出1500万张图片，整体识别率超80%，获奖金15000美元。
这之前，SANKOBOT成员在VOT全球视觉物体追踪大赛(Visual Object Tracking)中，获得动态物体识别组冠军；凭借高精度，低复杂度的交通标示识别算法，在国际Udacity交通标示识别比赛中一举斩获世界亚军， 其复杂程度仅仅为冠军的1/10。 这几项成绩的获得，让SANKOBOT成为了全球视觉识别领域里面全球最领先的团队之一。
珊口智能专注于计算机视觉的创新技术和产业化，创立于2016年2月，拥有包括VSLAM视觉、物体识别、图像处理、人脸识别等多种创新技术,兼具自主创新和产业落地能力，提供人工智能算法和整体方案。创始人兼 CEO 李磊有多年的国内外TMT行业经验和芯片产业经验，曾为国际知名以色列图像视觉公司Cortica中国的总负责人，也是多家硅谷和以色列创业公司的早期投资人。珊口智能其核心团队来自美国、新加坡等业界菁英。珊口智能总部位于上海，分部是深圳和新加坡。
今年6月，珊口智能完成1100万天使轮融资，国金投资领投，王利杰pre-Angel，深圳朗科和鼎翠，IKEA等跟投。同月获得上海张江临港的政府支持以及数百万智能制造专项资金。目前珊口智能正在新一轮融资，用于研发投入和产品化商业化。
今年10月，SanKoBot在香港发布了单目视觉模组，助力家庭扫地机器人产业升级迭代，国际首个在普通芯片（R16无加速芯片）实现Vslam算法产品化的公司，成为同行努力效仿的对象，也奠定行业领导者的地位。
今年11月，SanKoBot成为全球率先实现室内物体实时识别检测，应用在扫地机器人领域可与vslam同时运行。该扫地机器人一边画出室内地图，一边做识别检测，并在地图记录好物体位置。该方案是基于端的实时检测和Vslam，无需云辅助或者加速芯片帮助，是基于同一个摄像头且为单目。
基于vslam+识别技术机器人实现室内地图和物品检测
今年12月 全覆盖带有路径规划算法+Vslam视觉定位的模组，以及整机进入量产， 截止目前SanKoBot已经给TCL等国内外知名企业供货。
单目视觉定位模组和采用该视觉的扫地机
与此同时，随着视觉VSLAM的技术逐渐落地，珊口智能于本月宣布已与国内一间知名公司达成合作，将其视觉识别技术应用于城市智慧大脑。例如，当城市中摄像头数量约为50万个时，仅两周产生的数据就已达到8000T，这是一个巨量的信息。在如此海量的数据中找到某时段、某辆车的信息，通过传统方法，也许需要400人花上一整天的时间才能找到。但通过SanKoBot提供的技术，将车的颜色、品牌、行人等数据在录制的时候就进行提炼和分类，存储在云端索引中。在其内搜索关键词、时段等信息，几分钟内就可以检索到结果，这将大大提升城市管理的效率。
以下是珊口实现的几个视频，可以看到一些产品的运行状态：
Gif 1 -展示机器人基于端的实时识别技术（单目）
如图所示，基于SanKoBot的vslam+识别技术， 机器人可以实现室内地图和物品检测。可检测到如袜子，宠物粪便，电线，拖鞋等地面物体以及冰箱，电视，沙发等家具用品，并在物品左上角实时标有物品名称。
以下是视觉技术有关视频，SanKoBot 力图技术的稳定性：
Gif 2 -展示机器人基于微弱光线，视觉技术依旧可以指导机器人工作
Gif 3 -展示机器人基于强光线，视觉技术依旧可以指导机器人工作
以下是全局路覆盖清扫
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