一家雕刻公司希望自动化雕刻牌匾的质量控制。他们有一个S3存储桶，其中包含应被拒绝的有缺陷牌匾的图像。低置信度的自动化预测必须通过 Amazon Augmented AI (A2I) 路由到内部审查团队。哪种解决方案符合这些要求？

正确答案是使用 Amazon Rekognition 执行自动处理，并将低置信度案例路由到配置了私有工作团队的 Amazon A2I 进行人工审查。这是因为 Rekognition 是一款图像和视频分析服务，非常适合识别牌匾图像中的缺陷。Amazon A2I 允许您将低置信度的预测发送给人工审查，而私有工作团队是内部审查团队的正确配置。 其他选项不正确的原因如下： Amazon Textract 专注于从文档中提取文本和数据，不适用于图像中的缺陷检测。 Amazon Transcribe 专注于语音转文本，与图像分析无关。 AWS Panorama 适用于边缘设备上的计算机视觉，虽然与图像相关，但 Rekognition 更直接地满足了云端图像分析和缺陷检测的需求。此外，将低置信度案例路由到 Amazon Mechanical Turk 意味着使用外部众包团队，而不是内部审查团队，这与公司要求不符。