物体検出は、自動車の組み立て中に部品を正確に検出し、ミスを減らすために使用できる。
Ultralytics YOLO11を使用して車の欠陥の輪郭を描き、製造中の完璧な仕上げを保証します。
コンピュータ・ビジョン・モデルは、自動車部品を分類して生産を最適化するのに役立つ。
YOLO11は歩行者の姿勢を分析し、交通安全を向上させる。
バウンディングボックスによるオブジェクト検出は、駐車場の管理や交通量の監視に役立つ。
速度推定、交通管理、より優れた自動運転システムのために、リアルタイムで車両を追跡する。
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ビジョンAIは、効率と信頼性を向上させる照明などの課題に適応することで、自動車産業における品質管理を変革している。
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2030年までに、自動運転車は2022年のタクシー車両を4倍にする可能性があり、ウルトラリティクスのYOLOモデルのようなコンピュータービジョンの革新によってモビリティを再構築する。