光照引发的图像标注难点
在计算机视觉领域的数据标注中，光线变化一直是人工标注的难点，尤其在自动驾驶、安防监控等包含人、车的高精度场景以及农业等户外监控场景中，复杂的光线变化不仅直接影响数据质量，更会引发特征提取偏差与标注置信度下降。
光线作为图像形成的关键要素，其变化直接决定了图像细节的呈现程度、对比度的高低以及色彩的还原效果，具体体现包括：质量变化、阴影影响、颜色失真、对比度变化等。
T-Rex Label 实战
T-Rex Label是一款为复杂场景打造的智能标注工具，针对上述标注领域的痛点，实测了，本文使用了 T-Rex Label 对相关场景进行了实际的 AI 标注展示，以验证其性能：
1. 自动驾驶场景
自动驾驶作为对图像标注准确性要求极高的应用场景，光线的细微变化都可能干扰算法对环境的正确感知，尤其体现在对行人和车辆的识别过程中：
a）行人识别：强光照射时，行人的服装或面部容易出现过曝现象，致使行人检测算法难以提取完整特征，影响对行人身份的准确判断；处于阴影中时，行人部分身体被遮挡，模型难以识别其整体轮廓，增加误判风险；在夜间或弱光环境里，行人柔和的细节被黑暗 “吞没”，进一步加大了识别难度，可能导致算法无法及时准确地检测到行人。
b）车辆识别：强光下，车辆金属表面会产生强烈反光，使车辆的关键特征被掩盖，算法难以识别车辆的相关特征；在阴影区域，车辆部分被遮挡，车辆轮廓不完整，也会影响对车辆特征的判断；而在夜间或低光照条件下，车辆灯光与周围环境的对比度低，容易使算法混淆车辆与背景，造成检测误差。
基于此，T-Rex Label 的 AI 标注效果如下：
2. 农业监测场景
机器人或无人机在农田或林地执行航测任务时，拍摄图像常面临多重光线干扰：阳光强度随天气与时间段不断变化，云层移动会导致局部区域忽明忽暗，季节更替则使光照角度与色温呈现显著差异。在这种动态且复杂的光照环境下，农作物与林地植被的颜色、纹理往往发生明显波动；部分区域若过曝或过暗，便难以识别相关目标的细节，无法准确标注。
针对上述不同光线变化下的水果识别，T-Rex Label 的 AI 标注效果如下：
实验证明，尽管光线变化对图像标注带来了极大的挑战，但 T-Rex Label 凭借出色的零样本检测视觉提示能力（Zero-Shot Visual Prompt），依旧能够在复杂多样的光照条件下，稳定发挥高效、精准的标注性能。
