边界框标注支撑着众多关键的计算机视觉应用。

一、自动驾驶与环境感知 这是边界框标注需求最大、要求最严苛的领域之一。标注员需要在复杂的街景图像中，标注车辆、行人、骑行者、交通标志、信号灯等众多类别。这些数据用于训练感知模型，是车辆实现避障、路径规划与决策的基础。数据的精度直接关系到生命安全。

二、智能安防与视频监控 在安防领域，边界框用于标注监控视频中的人脸、人体、车辆以及可疑行为或遗留物。这支持了实时的人流统计、入侵检测、重点人员布控和事后视频检索分析。

三、零售与商业分析 通过标注货架图像中的商品，可以自动化地进行库存盘点、货架陈列分析、消费者拿取行为识别，为新零售提供数据洞察。电商平台也利用边界框标注来识别商品主图，优化搜索和推荐。

四、内容审核与图像理解 互联网平台需要快速识别和过滤违规内容。边界框标注可以用于定位图像中的敏感物体、文字或特定场景，训练高效的审核模型。同时，它也用于图像内容的结构化理解，辅助图像搜索和分类。

信息来源：网易伏羲