ezLabel以自動路徑規劃與自動符合演算法，減少人工工時、確保樣本品質，並收集世界各地資料，助於深度學習模組的發展。深度學習後方超車行為預測使用C3D深度學習網路，輸入16張後方鏡頭影像偵測後方車輛超車行為，可用於未來電子照後鏡產品，另外，360度視訊定位技術，解決單一視角視訊定位技術的缺點，提供準確的視訊定位，加快3D視訊圖資建立。

"ezLabel：
1. 路徑預測：2張畫面可標記；
2. 貼邊：保證品質並提升速度。

後方超車預測：
1. 熱像圖示意超車；
2. 3D CNN實現；
3. 日夜間準確度達 95以上；
4. 同時物件偵測與行為預測。

360度視訊定位技術：
1. 支援可變鏡頭數量；
2. 全景畫面定位；
3

ezLabel獲得Audi Innovation Award肯定，做為所有影像深度學習開發基礎工具，加速並兼具品質，助於研發AI模組，綜合AI技術可應用於工業 4.0工廠無人車或賣場倉儲運送機器人，在醫療場所協助病人移動，機場內亦可以幫忙運送行李，甚至對自動駕駛車之發展上能提供較好的定位解決方案。