Computer Vision in der Automobilbranche
Entwickle mit Ultralytics YOLO Echtzeitlösungen für Computer Vision in der Automobilindustrie – von der Qualitätskontrolle bis zur Verkehrssicherheit.
Führende Organisationen weltweit vertrauen uns
WIE ULTRALYTICS YOLO DIE AUTOMOBILBRANCHE VORANBRINGT
KI in Echtzeit, die zu deinem Betrieb passt
Für die Automobilbranche entwickelt. Ultralytics YOLO optimiert Arbeitsabläufe für präzise, schnelle und produktionsreife Lösungen zur Bildverarbeitung, die sich auf deiner vorhandenen Infrastruktur deployen lassen.
- Plug-and-play-Deployment: Der geringe Aufwand verkürzt die Integrationszeit auf wenige Tage.
- Erkennungsgenauigkeit: Erkennung in Echtzeit auf dem neuesten Stand der Technik – bei Fahrzeugen, Bauteilen und Straßenumgebungen.
- Inferenz in unter 5 ms: Bereitstellung am Edge, in der Cloud oder lokal mit 22 Exportformaten.
- In wenigen Stunden produktionsreif: Annotiere, trainiere und deploye – und verkürze so die Markteinführungszeit.
Bewährte Ergebnisse in der Automobilindustrie
Von der Kennzeichenerkennung über die Sicherheit im Fahrzeuginneren bis hin zur Prüfung direkt an der Fertigungslinie: Das erreichen Teams mit Ultralytics YOLO.
YOLO26-Inferenz testen
Ziehe ein Bild hierher, um die Objekterkennung in Echtzeit zu sehen
Vision AI für alle Phasen der Automobilindustrie
Passgenaue Lösungen für jede Phase deines Produktionsprozesses.
Qualitäts- und Oberflächenprüfung
Skaliere die Fehlererkennung mit Ultralytics YOLO
Nutze Ultralytics YOLO mit den neuesten Erkennungs-, Segmentierungs- und Klassifizierungsmodellen, um Fehler, Abweichungen und Oberflächenunregelmäßigkeiten in Echtzeit zu erkennen – an jedem Teil, jeder Produktionslinie und in jeder Schicht.
- Präzision in Echtzeit: Risse, Kratzer und Dellen sofort erkennen.
- Abdeckung aller KI-Aufgaben: Erkennung, Segmentierung, Klassifizierung, Pose, OBB.
- Flexibles Training: YOLO in wenigen Minuten für jede Fehlerklasse feinabstimmen.
Wähle aus 22 Exportformaten
Einmal trainieren, überall bereitstellen – von Edge-Mikrocontrollern bis zu GPU-Cloud-Clustern.
Branchen mit Vision-KI verändern
Von der Fabrikhalle bis zum Operationssaal: Ultralytics wandelt visuelle Daten in Entscheidungen in Echtzeit um.
RTM senkt die Inferenzkosten mit Ultralytics YOLO26 um 28 %
Erfahre, wie RTM mit Ultralytics YOLO26 die Sicherheitsüberwachung rund um die Uhr in Fabriken ermöglicht und die Inferenzkosten auf bereits vorhandener Hardware um 28 % senkt.
SK Godelius erkennt mit Ultralytics YOLO 3.400 Fehler an Förderbändern im Bergbau
Erfahre, wie SK Godelius mit Ultralytics YOLO die Erkennung von Fehlern und Anomalien automatisiert und so die Sicherheit in Bergbaubetrieben erhöht und Arbeitsabläufe optimiert.
Camerite verkürzt die Entwicklungszeit mit Ultralytics YOLO um 25,2 %
Erfahre, wie Camerite mit Ultralytics YOLO die Videoüberwachung automatisiert, die Entwicklungszeit verkürzt und Städten den Wechsel zu proaktiven Sicherheitsmaßnahmen ermöglicht.
OnsiteIQ verringert Projektverzögerungen mit Ultralytics YOLO11 um 20 %
Erfahre, wie OnsiteIQ mit Ultralytics YOLO11 Baustellen überwacht, Projektverzögerungen um 20 % verringert und Streitfälle dreimal schneller klärt.
TrainVision von mtrail verkürzt die Erfassung von Schienendaten um fast 100 %
Erfahre, wie TrainVision von mtrail mit Ultralytics YOLO die Erfassung von Schienendaten automatisiert, den Zeitaufwand um bis zu 100 % und die Fehlerquote um 90 % senkt.
Glacier Robotics senkte PET-Verluste in Recyclinganlagen in den USA um 70 %
Sieh dir an, wie Glacier Robotics mit Ultralytics YOLO11 PET-Verluste um 70 % reduziert, die Recyclinggenauigkeit verbessert und die Abfallsortierung automatisiert.
SOHGA reduziert die Überwachungszeit für Parkplätze mit Ultralytics YOLO um 30 %
Erfahre, wie das MEGURU-System von SOHGA Ultralytics YOLO26 nutzt, um Kontrollgänge auf Parkplätzen zu automatisieren, die Kontrollzeit um 30 % zu reduzieren und die Sicherheit zu verbessern.
Scaleout verkürzt Modellaktualisierungen mit Ultralytics YOLO von Wochen auf Stunden
Erfahre, wie Scaleout Ultralytics YOLO und föderiertes Lernen nutzt, um KI-Modelle auf Edge-Geräten fein abzustimmen und gleichzeitig sensible Daten zu schützen.
RapiD Engineering führt die Qualitätskontrolle von Meeresfrüchten mit Ultralytics YOLO eine Woche schneller ein
Erfahre, wie RapiD Engineering Ultralytics YOLO nutzt, um die Lachskontrolle zu automatisieren, Fehler in Echtzeit zu erkennen und eine Woche Entwicklungsarbeit einzusparen.
Project Ocean Oasis bringt den Riffschutz mit Ultralytics YOLO voran
Entdecke, wie Project Ocean Oasis Ultralytics YOLO, Edge-KI und autonome Überwachungssysteme nutzt, um den Riffschutz und die Erfassung von Meeresdaten auszuweiten.
Volley betreibt mit Ultralytics YOLO mehr als 250 KI-Trainingsgeräte auf Sportplätzen
„Wirklich toll ist, dass das Modell auf der Trainingsmaschine mit Edge-Hardware in Echtzeit sehr gut funktioniert und wir dasselbe Modell in der Cloud für exakt denselben Ablauf verwenden können.“
WG Tech Solutions senkt mit Ultralytics YOLO und dem KI-Beschleuniger von Axelera die Zahl der Sicherheitsverstöße um 28 %
Erfahre, wie WG Tech Solutions mithilfe von Ultralytics YOLO und dem KI-Beschleuniger von Axelera die Zahl der Sicherheitsverstöße in der Fertigung um 28 % senken konnte.
Stride ermöglicht mit Ultralytics YOLO eine Pferdegang-Analyse in 1 Minute
Erfahre, wie Stride Ultralytics-YOLO-Modelle zur Schätzung der Pferdepose nutzt und eine vollständige Ganganalyse in weniger als 1 Minute ermöglicht.
Pixelabs erreicht mit Ultralytics-YOLO-gestützter Automatisierung eine Trefferquote von 95 %
Erfahre, wie Pixelabs Ultralytics-YOLO-Modelle nutzt, um Arbeitsabläufe zu automatisieren und eine Trefferquote von 95 % zu erreichen.
SiteAssist verbessert die Baustellensicherheit durch die Verarbeitung von mehr als 770K Bildern mit Ultralytics YOLO
Erfahre, wie SiteAssist Ultralytics-YOLO-Modelle nutzt, um die Sicherheit auf Baustellen zu verbessern.
Chef Robotics senkt mit Ultralytics YOLO die Überportionierung von Lebensmitteln um 67 %
Entdecke, wie Chef Robotics Ultralytics-YOLO-Modelle für die präzise Zusammenstellung von Mahlzeiten einsetzt.
Cali Intelligence verkürzt Warteschlangen an Kassen mit Ultralytics YOLO um 43 %
Entdecke, wie Cali Intelligence mit Ultralytics-YOLO-Modellen und Objekterkennung Warteschlangen an Einzelhandelskassen verkürzt.
MarineSitu erreicht mit Ultralytics YOLO bei der Unterwasserüberwachung eine Verfügbarkeit von über 96 %
Entdecke, wie MarineSitu mit Ultralytics YOLO die Unterwasser-Objekterkennung verändert.
Theia Scientific beschleunigt die Mikroskopieanalyse mit Ultralytics YOLO um das 43-Fache
Entdecke, wie Theia Scientific die Analyse von Mikroskopiedaten mit Ultralytics YOLO neu definiert.
eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Prüfzeit von Stromleitungen
Entdecke, wie eSmart Systems mit Ultralytics YOLO die Fehlererkennung beschleunigt und Anlageninspektionen verändert.
Axelera AI erreicht mit Ultralytics YOLO 34 FPS bei der Edge-AI-Inferenz
Erfahre, wie Axelera AI mit Ultralytics YOLO auf Metis-AI-Chips schnelle, präzise und effiziente Bildverarbeitung am Edge ermöglicht.
STMicroelectronics führt Ultralytics YOLO auf einem MCU mit nur 9,4 mJ pro Inferenz aus
Erfahre, wie STMicroelectronics Ultralytics YOLO-Modelle effizient auf stromsparenden Mikrocontrollern einsetzt, um präzise Echtzeit-Inferenz am Edge zu erreichen.
Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Prüfgenauigkeit von 99 % bei Lebensmitteln
Erfahre, wie Specialvideo Ultralytics YOLO-Modelle für die KI-gestützte Lebensmittelprüfung in Echtzeit einsetzt, um die Qualität sicherzustellen, Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich über 5 Mio. $ im Industriebetrieb
Erfahre, wie Vivity AI Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die industrielle Automatisierung zu verbessern, die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Sicherheit am Arbeitsplatz zu gewährleisten.
Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 Lizenzen für KI-Kameras
Erfahre, wie Videologic Analytics Ultralytics YOLO-Modelle in die Videoüberwachung integriert, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, Fehlalarme zu reduzieren und die Echtzeitüberwachung von Bedrohungen zu optimieren.
Prezent steigert mit Ultralytics YOLO die Genauigkeit der Folienerkennung um 34 %
Erfahre, wie Prezent Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um Folienelemente automatisch zu erkennen und die Verarbeitungszeit auf unter 10 Sekunden zu senken, ohne Struktur und Design zu beeinträchtigen.
ALYCE beschleunigt die Inferenz für Verkehrs-KI mit Ultralytics YOLO um 20 %
Erfahre, wie ALYCE Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die Datengenauigkeit zu verbessern, die urbane Mobilität zu optimieren und KI-gestützte Verkehrslösungen für nachhaltige, intelligentere Städte zu entwickeln.
Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO Gefahren in der Industrie aus 30 m Entfernung
Erfahre, wie Kiwitron Ultralytics YOLO-Modelle in seiner KewiEye-Lösung einsetzt, um Gefahren in der Industrie zu erkennen und ihnen entgegenzuwirken – für mehr Sicherheit.
RTM senkt die Inferenzkosten mit Ultralytics YOLO26 um 28 %
Erfahre, wie RTM mit Ultralytics YOLO26 die Sicherheitsüberwachung rund um die Uhr in Fabriken ermöglicht und die Inferenzkosten auf bereits vorhandener Hardware um 28 % senkt.
SK Godelius erkennt mit Ultralytics YOLO 3.400 Fehler an Förderbändern im Bergbau
Erfahre, wie SK Godelius mit Ultralytics YOLO die Erkennung von Fehlern und Anomalien automatisiert und so die Sicherheit in Bergbaubetrieben erhöht und Arbeitsabläufe optimiert.
Camerite verkürzt die Entwicklungszeit mit Ultralytics YOLO um 25,2 %
Erfahre, wie Camerite mit Ultralytics YOLO die Videoüberwachung automatisiert, die Entwicklungszeit verkürzt und Städten den Wechsel zu proaktiven Sicherheitsmaßnahmen ermöglicht.
OnsiteIQ verringert Projektverzögerungen mit Ultralytics YOLO11 um 20 %
Erfahre, wie OnsiteIQ mit Ultralytics YOLO11 Baustellen überwacht, Projektverzögerungen um 20 % verringert und Streitfälle dreimal schneller klärt.
TrainVision von mtrail verkürzt die Erfassung von Schienendaten um fast 100 %
Erfahre, wie TrainVision von mtrail mit Ultralytics YOLO die Erfassung von Schienendaten automatisiert, den Zeitaufwand um bis zu 100 % und die Fehlerquote um 90 % senkt.
Glacier Robotics senkte PET-Verluste in Recyclinganlagen in den USA um 70 %
Sieh dir an, wie Glacier Robotics mit Ultralytics YOLO11 PET-Verluste um 70 % reduziert, die Recyclinggenauigkeit verbessert und die Abfallsortierung automatisiert.
SOHGA reduziert die Überwachungszeit für Parkplätze mit Ultralytics YOLO um 30 %
Erfahre, wie das MEGURU-System von SOHGA Ultralytics YOLO26 nutzt, um Kontrollgänge auf Parkplätzen zu automatisieren, die Kontrollzeit um 30 % zu reduzieren und die Sicherheit zu verbessern.
Scaleout verkürzt Modellaktualisierungen mit Ultralytics YOLO von Wochen auf Stunden
Erfahre, wie Scaleout Ultralytics YOLO und föderiertes Lernen nutzt, um KI-Modelle auf Edge-Geräten fein abzustimmen und gleichzeitig sensible Daten zu schützen.
RapiD Engineering führt die Qualitätskontrolle von Meeresfrüchten mit Ultralytics YOLO eine Woche schneller ein
Erfahre, wie RapiD Engineering Ultralytics YOLO nutzt, um die Lachskontrolle zu automatisieren, Fehler in Echtzeit zu erkennen und eine Woche Entwicklungsarbeit einzusparen.
Project Ocean Oasis bringt den Riffschutz mit Ultralytics YOLO voran
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Volley betreibt mit Ultralytics YOLO mehr als 250 KI-Trainingsgeräte auf Sportplätzen
„Wirklich toll ist, dass das Modell auf der Trainingsmaschine mit Edge-Hardware in Echtzeit sehr gut funktioniert und wir dasselbe Modell in der Cloud für exakt denselben Ablauf verwenden können.“
WG Tech Solutions senkt mit Ultralytics YOLO und dem KI-Beschleuniger von Axelera die Zahl der Sicherheitsverstöße um 28 %
Erfahre, wie WG Tech Solutions mithilfe von Ultralytics YOLO und dem KI-Beschleuniger von Axelera die Zahl der Sicherheitsverstöße in der Fertigung um 28 % senken konnte.
Stride ermöglicht mit Ultralytics YOLO eine Pferdegang-Analyse in 1 Minute
Erfahre, wie Stride Ultralytics-YOLO-Modelle zur Schätzung der Pferdepose nutzt und eine vollständige Ganganalyse in weniger als 1 Minute ermöglicht.
Pixelabs erreicht mit Ultralytics-YOLO-gestützter Automatisierung eine Trefferquote von 95 %
Erfahre, wie Pixelabs Ultralytics-YOLO-Modelle nutzt, um Arbeitsabläufe zu automatisieren und eine Trefferquote von 95 % zu erreichen.
SiteAssist verbessert die Baustellensicherheit durch die Verarbeitung von mehr als 770K Bildern mit Ultralytics YOLO
Erfahre, wie SiteAssist Ultralytics-YOLO-Modelle nutzt, um die Sicherheit auf Baustellen zu verbessern.
Chef Robotics senkt mit Ultralytics YOLO die Überportionierung von Lebensmitteln um 67 %
Entdecke, wie Chef Robotics Ultralytics-YOLO-Modelle für die präzise Zusammenstellung von Mahlzeiten einsetzt.
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MarineSitu erreicht mit Ultralytics YOLO bei der Unterwasserüberwachung eine Verfügbarkeit von über 96 %
Entdecke, wie MarineSitu mit Ultralytics YOLO die Unterwasser-Objekterkennung verändert.
Theia Scientific beschleunigt die Mikroskopieanalyse mit Ultralytics YOLO um das 43-Fache
Entdecke, wie Theia Scientific die Analyse von Mikroskopiedaten mit Ultralytics YOLO neu definiert.
eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Prüfzeit von Stromleitungen
Entdecke, wie eSmart Systems mit Ultralytics YOLO die Fehlererkennung beschleunigt und Anlageninspektionen verändert.
Axelera AI erreicht mit Ultralytics YOLO 34 FPS bei der Edge-AI-Inferenz
Erfahre, wie Axelera AI mit Ultralytics YOLO auf Metis-AI-Chips schnelle, präzise und effiziente Bildverarbeitung am Edge ermöglicht.
STMicroelectronics führt Ultralytics YOLO auf einem MCU mit nur 9,4 mJ pro Inferenz aus
Erfahre, wie STMicroelectronics Ultralytics YOLO-Modelle effizient auf stromsparenden Mikrocontrollern einsetzt, um präzise Echtzeit-Inferenz am Edge zu erreichen.
Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Prüfgenauigkeit von 99 % bei Lebensmitteln
Erfahre, wie Specialvideo Ultralytics YOLO-Modelle für die KI-gestützte Lebensmittelprüfung in Echtzeit einsetzt, um die Qualität sicherzustellen, Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich über 5 Mio. $ im Industriebetrieb
Erfahre, wie Vivity AI Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die industrielle Automatisierung zu verbessern, die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Sicherheit am Arbeitsplatz zu gewährleisten.
Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 Lizenzen für KI-Kameras
Erfahre, wie Videologic Analytics Ultralytics YOLO-Modelle in die Videoüberwachung integriert, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, Fehlalarme zu reduzieren und die Echtzeitüberwachung von Bedrohungen zu optimieren.
Prezent steigert mit Ultralytics YOLO die Genauigkeit der Folienerkennung um 34 %
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ALYCE beschleunigt die Inferenz für Verkehrs-KI mit Ultralytics YOLO um 20 %
Erfahre, wie ALYCE Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die Datengenauigkeit zu verbessern, die urbane Mobilität zu optimieren und KI-gestützte Verkehrslösungen für nachhaltige, intelligentere Städte zu entwickeln.
Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO Gefahren in der Industrie aus 30 m Entfernung
Erfahre, wie Kiwitron Ultralytics YOLO-Modelle in seiner KewiEye-Lösung einsetzt, um Gefahren in der Industrie zu erkennen und ihnen entgegenzuwirken – für mehr Sicherheit.
RTM senkt die Inferenzkosten mit Ultralytics YOLO26 um 28 %
Erfahre, wie RTM mit Ultralytics YOLO26 die Sicherheitsüberwachung rund um die Uhr in Fabriken ermöglicht und die Inferenzkosten auf bereits vorhandener Hardware um 28 % senkt.
SK Godelius erkennt mit Ultralytics YOLO 3.400 Fehler an Förderbändern im Bergbau
Erfahre, wie SK Godelius mit Ultralytics YOLO die Erkennung von Fehlern und Anomalien automatisiert und so die Sicherheit in Bergbaubetrieben erhöht und Arbeitsabläufe optimiert.
Camerite verkürzt die Entwicklungszeit mit Ultralytics YOLO um 25,2 %
Erfahre, wie Camerite mit Ultralytics YOLO die Videoüberwachung automatisiert, die Entwicklungszeit verkürzt und Städten den Wechsel zu proaktiven Sicherheitsmaßnahmen ermöglicht.
OnsiteIQ verringert Projektverzögerungen mit Ultralytics YOLO11 um 20 %
Erfahre, wie OnsiteIQ mit Ultralytics YOLO11 Baustellen überwacht, Projektverzögerungen um 20 % verringert und Streitfälle dreimal schneller klärt.
TrainVision von mtrail verkürzt die Erfassung von Schienendaten um fast 100 %
Erfahre, wie TrainVision von mtrail mit Ultralytics YOLO die Erfassung von Schienendaten automatisiert, den Zeitaufwand um bis zu 100 % und die Fehlerquote um 90 % senkt.
Glacier Robotics senkte PET-Verluste in Recyclinganlagen in den USA um 70 %
Sieh dir an, wie Glacier Robotics mit Ultralytics YOLO11 PET-Verluste um 70 % reduziert, die Recyclinggenauigkeit verbessert und die Abfallsortierung automatisiert.
SOHGA reduziert die Überwachungszeit für Parkplätze mit Ultralytics YOLO um 30 %
Erfahre, wie das MEGURU-System von SOHGA Ultralytics YOLO26 nutzt, um Kontrollgänge auf Parkplätzen zu automatisieren, die Kontrollzeit um 30 % zu reduzieren und die Sicherheit zu verbessern.
Scaleout verkürzt Modellaktualisierungen mit Ultralytics YOLO von Wochen auf Stunden
Erfahre, wie Scaleout Ultralytics YOLO und föderiertes Lernen nutzt, um KI-Modelle auf Edge-Geräten fein abzustimmen und gleichzeitig sensible Daten zu schützen.
RapiD Engineering führt die Qualitätskontrolle von Meeresfrüchten mit Ultralytics YOLO eine Woche schneller ein
Erfahre, wie RapiD Engineering Ultralytics YOLO nutzt, um die Lachskontrolle zu automatisieren, Fehler in Echtzeit zu erkennen und eine Woche Entwicklungsarbeit einzusparen.
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Volley betreibt mit Ultralytics YOLO mehr als 250 KI-Trainingsgeräte auf Sportplätzen
„Wirklich toll ist, dass das Modell auf der Trainingsmaschine mit Edge-Hardware in Echtzeit sehr gut funktioniert und wir dasselbe Modell in der Cloud für exakt denselben Ablauf verwenden können.“
WG Tech Solutions senkt mit Ultralytics YOLO und dem KI-Beschleuniger von Axelera die Zahl der Sicherheitsverstöße um 28 %
Erfahre, wie WG Tech Solutions mithilfe von Ultralytics YOLO und dem KI-Beschleuniger von Axelera die Zahl der Sicherheitsverstöße in der Fertigung um 28 % senken konnte.
Stride ermöglicht mit Ultralytics YOLO eine Pferdegang-Analyse in 1 Minute
Erfahre, wie Stride Ultralytics-YOLO-Modelle zur Schätzung der Pferdepose nutzt und eine vollständige Ganganalyse in weniger als 1 Minute ermöglicht.
Pixelabs erreicht mit Ultralytics-YOLO-gestützter Automatisierung eine Trefferquote von 95 %
Erfahre, wie Pixelabs Ultralytics-YOLO-Modelle nutzt, um Arbeitsabläufe zu automatisieren und eine Trefferquote von 95 % zu erreichen.
SiteAssist verbessert die Baustellensicherheit durch die Verarbeitung von mehr als 770K Bildern mit Ultralytics YOLO
Erfahre, wie SiteAssist Ultralytics-YOLO-Modelle nutzt, um die Sicherheit auf Baustellen zu verbessern.
Chef Robotics senkt mit Ultralytics YOLO die Überportionierung von Lebensmitteln um 67 %
Entdecke, wie Chef Robotics Ultralytics-YOLO-Modelle für die präzise Zusammenstellung von Mahlzeiten einsetzt.
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MarineSitu erreicht mit Ultralytics YOLO bei der Unterwasserüberwachung eine Verfügbarkeit von über 96 %
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Theia Scientific beschleunigt die Mikroskopieanalyse mit Ultralytics YOLO um das 43-Fache
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eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Prüfzeit von Stromleitungen
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Axelera AI erreicht mit Ultralytics YOLO 34 FPS bei der Edge-AI-Inferenz
Erfahre, wie Axelera AI mit Ultralytics YOLO auf Metis-AI-Chips schnelle, präzise und effiziente Bildverarbeitung am Edge ermöglicht.
STMicroelectronics führt Ultralytics YOLO auf einem MCU mit nur 9,4 mJ pro Inferenz aus
Erfahre, wie STMicroelectronics Ultralytics YOLO-Modelle effizient auf stromsparenden Mikrocontrollern einsetzt, um präzise Echtzeit-Inferenz am Edge zu erreichen.
Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Prüfgenauigkeit von 99 % bei Lebensmitteln
Erfahre, wie Specialvideo Ultralytics YOLO-Modelle für die KI-gestützte Lebensmittelprüfung in Echtzeit einsetzt, um die Qualität sicherzustellen, Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich über 5 Mio. $ im Industriebetrieb
Erfahre, wie Vivity AI Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die industrielle Automatisierung zu verbessern, die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Sicherheit am Arbeitsplatz zu gewährleisten.
Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 Lizenzen für KI-Kameras
Erfahre, wie Videologic Analytics Ultralytics YOLO-Modelle in die Videoüberwachung integriert, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, Fehlalarme zu reduzieren und die Echtzeitüberwachung von Bedrohungen zu optimieren.
Prezent steigert mit Ultralytics YOLO die Genauigkeit der Folienerkennung um 34 %
Erfahre, wie Prezent Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um Folienelemente automatisch zu erkennen und die Verarbeitungszeit auf unter 10 Sekunden zu senken, ohne Struktur und Design zu beeinträchtigen.
ALYCE beschleunigt die Inferenz für Verkehrs-KI mit Ultralytics YOLO um 20 %
Erfahre, wie ALYCE Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die Datengenauigkeit zu verbessern, die urbane Mobilität zu optimieren und KI-gestützte Verkehrslösungen für nachhaltige, intelligentere Städte zu entwickeln.
Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO Gefahren in der Industrie aus 30 m Entfernung
Erfahre, wie Kiwitron Ultralytics YOLO-Modelle in seiner KewiEye-Lösung einsetzt, um Gefahren in der Industrie zu erkennen und ihnen entgegenzuwirken – für mehr Sicherheit.
Sicherheit und Compliance
Zertifizierte Sicherheit auf Unternehmensniveau
Unabhängig zertifiziert und geprüft, damit deine Daten bei der Übertragung und Speicherung geschützt sind.
SOC 2 Type I
Nach den AICPA-Kriterien für Sicherheit, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit (TSC) bestätigt
ISO 27001:2022
Zertifiziertes Informationssicherheitsmanagementsystem
DSGVO und CCPA
Im Einklang mit globalen Datenschutzvorschriften
Häufig gestellte Fragen
Computer Vision in der Automobilbranche nutzt Kameras und KI-Modelle, um Fahrzeugkomponenten zu prüfen, Fehler zu erkennen, das Fahrerverhalten zu überwachen, Kennzeichen zu erkennen und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) zu ermöglichen. Ultralytics YOLO-Modelle führen diese Prüfungen in Echtzeit in der Fertigung und im Fahrzeug durch und erkennen Kratzer, fehlende Teile, abgelenktes Fahren oder gefährliche Straßenbedingungen, sobald sie auftreten.
Computer Vision in der Automobilbranche nutzt KI-Modelle, um visuelle Daten von Industriekameras, Fahrzeugsensoren und Straßeninfrastruktur auszuwerten und so Qualitätsprüfungen, Fehlererkennung, Fahrerüberwachung und Verkehrsanalyse zu automatisieren. Ultralytics YOLO26 nutzt Deep Learning, um subtile Veränderungen zu erkennen, die regelbasierte Systeme übersehen, und passt sich neuen Fahrzeugmodellen und Straßenumgebungen an, ohne dass die Einrichtung neu entwickelt werden muss.
Computer Vision ermöglicht Funktionen von Fahrerassistenzsystemen wie Spurhalteassistenten, Fußgängererkennung und Notbremsung sowie Fahrerüberwachungssysteme, die Müdigkeit, Ablenkung und die Handynutzung erkennen. Ultralytics YOLO-Modelle übernehmen die Erkennung und lassen sich mit Bildmaterial von Fahrzeugbetreibern an bestimmte Kamerapositionen und Fahrzeuggeometrien anpassen.
Achte bei Anwendungen in der Automobilbranche auf eine Plattform, die Modelle mit deinen spezifischen Fahrzeugteilen oder Fahrszenarien trainiert und für Inferenz mit geringer Latenz auf Edge-Geräten in der Fertigung, am Straßenrand oder im Fahrzeug bereitstellt. Die Ultralytics Platform vereint Annotation, Training und Bereitstellung an einem Ort. Für den Produktionseinsatz ist außerdem eine Unternehmenslizenz verfügbar.
Ja. Ultralytics YOLO26 lässt sich in für eingebettete Fahrzeugrechner optimierte Formate exportieren, darunter TensorRT für NVIDIA Jetson, CoreML für iOS und HEF für Hailo-Beschleuniger. Das kompakte YOLO26n läuft innerhalb der Speichergrenzen von Fahrzeugsteuergeräten und straßenseitigen Geräten. Für den Produktionseinsatz ist eine Unternehmenslizenz verfügbar.
Ja. Ultralytics YOLO26, trainiert mit dem TT100K-Datensatz, kann 221 Kategorien von Verkehrszeichen erkennen, darunter auch Schilder bei schlechten Licht- und Wetterverhältnissen. Modelle lassen sich mit Bildmaterial eines Flottenbetreibers oder Erstausrüsters nachtrainieren, um die konkreten Straßenbedingungen, Kamerawinkel und Fahrzeuggeometrien im späteren Einsatz abzudecken.
Bring noch heute Echtzeit-Bildverarbeitung in Fahrzeuge!
Automatisierte Qualitätsprüfung und mehr Sicherheit für Fahrer – in Tagen statt Quartalen einsatzbereit.