航空画像向けコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOを活用して、ドローンや航空画像をリアルタイムの知見に変換し、農業、水産養殖、環境モニタリング、自然保護、地理空間分析に役立てましょう。
世界をリードする組織から信頼されています
Ultralytics YOLOによる航空画像への取り組み
ビジョンAIで空からさらに多くを見つける
Ultralytics YOLOは、組織がドローンやその他の航空プラットフォームで撮影した物体の検出、分類、セグメンテーション、モニタリングを行えるよう支援します。高精度なモデルを構築し、クラウド、エッジデバイス、自律システム内に直接デプロイできます。
- プラグアンドプレイのデプロイ：オーバーヘッドを最小限に抑えてデプロイでき、統合にかかる時間を数日に短縮します。
- 検出精度：物体、環境、動的なシーンを対象とした、最先端のリアルタイム検出を実現します。
- 5ms未満の推論：22種類のエクスポート形式で、エッジ、クラウド、またはオンプレミスにデプロイできます。
- 数時間で本番環境に対応：アノテーション、トレーニング、デプロイにより、市場投入までの時間を短縮します。
航空ビジョンワークフローで測定された結果
Ultralytics YOLOを使用した査読済みの航空画像研究では、精密散布、森林の健全性、航空資産の点検において測定結果が報告されています。
YOLO26の推論を試す
画像をドラッグ＆ドロップして、リアルタイムの物体検出をご覧ください
航空画像を実用的なインテリジェンスに変換
製造プロセスのあらゆる段階に対応する専用ソリューションです。
作物検出と精密散布
Ultralytics YOLOで、より効率的な散布を実現
Ultralytics YOLOを活用して作物と雑草をリアルタイムで識別し、肥料を的確に散布することで、化学物質の使用を減らし、健全な植物を保護できます。
- 雑草の識別：さまざまな圃場条件で、作物の中から雑草を検出します。
- 的確な散布：圃場全体ではなく、植物の正確な位置を対象とした高精度な散布を支援します。
- 化学物質の使用削減：選択的な散布により、除草剤のコストと環境への影響を抑えます。
22種類のエクスポート形式から選択できます
一度トレーニングすれば、エッジマイコンからクラウドGPUクラスターまで、あらゆる環境にデプロイできます。
ビジョンAIで産業を変革します
工場の現場から手術室まで、Ultralyticsは視覚データをリアルタイムの意思決定につなげます。
RTM、Ultralytics YOLO26で推論コストを28%削減
RTMがUltralytics YOLO26を活用して工場の安全監視を24時間365日実施し、メーカーがすでに所有するハードウェアで推論コストを28%削減した方法をご紹介します。
SK Godelius、Ultralytics YOLOで鉱山の搬送コンベヤー上の欠陥を3,400件検出
SK GodeliusがUltralytics YOLOで欠陥や異常の検出を自動化し、鉱山プラントの安全性向上とワークフローの効率化を実現した方法をご紹介します。
Camerite、Ultralytics YOLOで開発期間を25.2%短縮
CameriteがUltralytics YOLOでビデオ監視を自動化し、開発期間を短縮して、都市のセキュリティを事後対応型から予防型へ移行させた方法をご紹介します。
OnsiteIQ、Ultralytics YOLO11でプロジェクトの遅延を20%削減
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mtrailのTrainVision、鉄道データ収集時間をほぼ100%短縮
mtrailのTrainVisionがUltralytics YOLOを活用して鉄道データ収集を自動化し、所要時間を最大100%短縮、エラーを90%削減した方法をご紹介します。
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Glacier RoboticsがUltralytics YOLO11を活用してPET漏出を70%削減し、リサイクル精度を高め、廃棄物の分別を自動化した事例をご覧ください。
SOHGA、Ultralytics YOLOで駐車場の監視時間を30%短縮
SOHGAのMEGURUシステムがUltralytics YOLO26を活用して駐車場の巡回を自動化し、巡回時間を30%短縮し、安全性を向上させる方法をご紹介します。
Scaleout、Ultralytics YOLOでモデル更新を数週間から数時間に短縮
ScaleoutがUltralytics YOLOと連合学習を活用し、機密データを安全に保ちながらエッジデバイス上でAIモデルをファインチューニングする方法をご紹介します。
RapiD Engineering、Ultralytics YOLOで水産物の品質管理を1週間早く導入
RapiD EngineeringがUltralytics YOLOを活用してサーモン検査を自動化し、リアルタイムで欠陥を検出して、エンジニアリング作業を1週間分削減する方法をご紹介します。
Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁保全を推進
Project Ocean OasisがUltralytics YOLO、エッジAI、自律型モニタリングシステムを活用し、サンゴ礁の保全と海洋インテリジェンスを拡大する方法をご紹介します。
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セキュリティとコンプライアンス
エンタープライズ水準のセキュリティ認証取得済み
独立機関による認証と監査を受けており、転送中も保存中もデータを保護します。
SOC 2 Type I
AICPAのセキュリティ、可用性、機密性に関するTSCに準拠
ISO 27001:2022
認証済み情報セキュリティマネジメントシステム
GDPRとCCPA
世界各地のデータ保護規制に準拠
よくある質問
ドローン向けコンピュータービジョンでは、AIモデルを使用して、航空プラットフォームで撮影した画像や動画に映る物体を自動で検出、分類、セグメンテーション、追跡します。Ultralytics YOLOは、手作業で確認することなく画像を処理し、作物、動物、インフラ、環境の特徴を特定します。
はい。YOLOモデルはエッジデバイスやドローン搭載ハードウェアにデプロイして飛行中にリアルタイム分析を行うことも、オンプレミスやクラウドのインフラストラクチャで画像を処理し、飛行後に高解像度データを分析することもできます。
YOLOモデルは作物や雑草を検出して狙いを定めた散布を行い、植物の健康状態や病害の兆候をモニタリングします。また、広大な圃場での収量推定や収穫計画に向けて、果物の検出、カウント、分類を支援します。
はい。YOLOは航空画像から家畜、魚、野生生物を検出、分類、カウント、追跡でき、広大な場所やアクセスしにくい地域での農場モニタリング、水産養殖の運用、保全調査を支援します。
一般的な対象業界には、農業、水産養殖、環境モニタリング、土地保全のほか、インフラ点検、セキュリティと監視、防衛、衛星・地理空間分析があります。これらの分野では、航空プラットフォームで撮影した画像を活用し、スケーラブルな自動モニタリングを実現します。
Ultralytics YOLOは、ドローンや航空機器で撮影した静止画像と動画の両方に対して、物体検出、回転バウンディングボックス、画像セグメンテーション、分類、姿勢推定、深度推定、物体追跡に対応します。上空から見た物体はさまざまな角度を向いているため、回転バウンディングボックスは航空画像で特に重要です。これにより、航空機、船舶、車両、建物を正方形の枠ではなく、実際の向きに合わせて検出できます。
Ultralytics YOLOでよりスマートな航空システムを構築
精密農業や水産養殖から地理空間インテリジェンス、野生生物の保全まで、高速で高精度なコンピュータービジョンにより、航空データを意思決定に役立てましょう。