房产公司和中介每天需要处理大量的房产照片，为了方便用户阅读和搜索，他们需要将采集到的房间照片标注为卧室、餐厅、客厅、卫生间等。此外，如果平台允许用户自行上传照片，则还需要审核照片的合规性，确保没有电话号码、logo等违规标记。

为了解决这些问题，降低人力成本，提高工作效率，[b]Restb.ai[/b]这家位于巴塞罗那的AI创业公司提供了房产照片的图像识别和分类服务。通过使用Restb.ai的云平台API，客户可以轻松实现以下图像分析功能：

• 分类超过30种不同的家庭场景，包括卧室、餐厅、客厅等；
• 标记超过30种有价值的房间特征，如瓷砖地板、拱形屋顶、自然光等；
• 对16种建筑外观风格进行分类，例如古代、维多利亚式、原木风等；
• 识别图像中的标志和水印，如logo、号码等。

借助这些功能，Restb.ai改变了房产公司传统的手工标记图像方式，实现了降本增效。通过将图像信息标签化，并添加更多丰富的细节，可以提升客户在搜索引擎上的排名，吸引更多的访问量。

在提升用户体验方面，Restb.ai能够更精准地响应用户的搜索需求。例如，用户想在房源列表中找到配备大厨房和不锈钢用具的房子，他们只需在下拉菜单中选择“厨房”，系统会直接显示带有厨房图像预览的结果，而无需逐一查看每个房源详情。此外，还可以选择“不锈钢用具”进行更细致的筛选。

照片合规性检测也带来了显著的价值。在匈牙利房地产网站ingatlan.com上，每天有近3万张图片上传，但其中有30%的照片不符合平台规定。借助Restb.ai的技术，ingatlan.com节省了五名审核员的成本。

Restb.ai按照图像分析次数向客户收费。相比其他计算机视觉公司，Restb.ai的优势在于其针对房地产行业的深度定制解决方案，包括分类和标签的标准命名、高精度的房产图片识别、详细的场景、特征和外观描述等。

自成立以来，Restb.ai已获得总额达290万欧元的投资。