
物体検出は、自動車の組み立て中に部品を正確にdetect 、ミスを減らすために使用できる。

Ultralytics YOLO11 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classify 生産を最適化するのに役立つ。

YOLO11 歩行者の姿勢を分析し、交通安全を向上させる。

傾斜バウンディングボックス物体検出は、駐車場管理と交通監視に役立ちます。
リアルタイムで車両を追跡し、速度推定、交通管理、またはより優れた自動運転システムに役立てます。

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Vision AIは、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、効率と信頼性を向上させています。
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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、Ultralytics 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。
