ドライバー監視
疲労や脇見の兆候をリアルタイムで検出し、事故を未然に防ぐことで、道路の安全性を向上させます。
Ultralytics YOLOがドライバーモニタリングに役立つ理由
ドライバーモニタリングシステム（DMS）は、車内カメラを使用してドライバーの行動を分析します。あくび、スマートフォンの使用、目を閉じているといった危険なパターンを特定することで、システムは即座に警告を発し、人命を救い、保険負債を軽減できます。
あらゆる業界に変革をもたらすビジョンAI
工場から手術室まで、Ultralyticsは世界で最も要求の厳しい産業が、かつてない明瞭さで状況を把握し、理解し、行動することを支援します。
ロボティクスにおけるAI
Ultralytics YOLOモデルで、よりスマートなマシンを実現しましょう。ロボティクスにおけるビジョンAIは、自律航行、認識、物体追跡、リアルタイム制御を推進します。
物流におけるAI
Ultralytics YOLOモデルで物流を効率化しましょう。ビジョンAIにより、荷物の検査、仕分け、車両追跡、リアルタイムの倉庫安全モニタリングが可能になります。
小売業界におけるAI
Ultralytics YOLOモデルで小売を再定義しましょう。ビジョンAIは、在庫追跡、棚のモニタリング、キュー管理、そしてより賢明な顧客インサイトを促進します。
ヘルスケアにおけるAI
Ultralytics YOLOモデルを使用してヘルスケアソリューションを構築しましょう。ヘルスケア分野におけるビジョンAIは、より高速な医療画像診断、よりスマートな診断、患者モニタリングを推進します。
製造におけるAI
Ultralytics YOLOモデルで製造を最適化しましょう。ビジョンAIは、品質管理、欠陥検出、PPEコンプライアンス、組立ラインの自動化を促進します。
自動車におけるAI
Ultralytics YOLOモデルを使用して、自動車分野にコンピュータビジョンを適用しましょう。ビジョンAIは、道路の安全性、運転支援、車両の自動化を向上させ、よりスマートな道路を実現します。
農業におけるAI
Ultralytics YOLOモデルを使用して、スマート農業にビジョンAIを導入しましょう。作物モニタリング、家畜のトラッキング、精密農業を強化し、より高くスマートな収穫を実現します。
ロボティクスにおけるAI
Ultralytics YOLOモデルで、よりスマートなマシンを実現しましょう。ロボティクスにおけるビジョンAIは、自律航行、認識、物体追跡、リアルタイム制御を推進します。
物流におけるAI
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小売業界におけるAI
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ヘルスケアにおけるAI
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製造におけるAI
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自動車におけるAI
Ultralytics YOLOモデルを使用して、自動車分野にコンピュータビジョンを適用しましょう。ビジョンAIは、道路の安全性、運転支援、車両の自動化を向上させ、よりスマートな道路を実現します。
農業におけるAI
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ロボティクスにおけるAI
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物流におけるAI
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ヘルスケアにおけるAI
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製造におけるAI
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自動車におけるAI
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農業におけるAI
Ultralytics YOLOモデルを使用して、スマート農業にビジョンAIを導入しましょう。作物モニタリング、家畜のトラッキング、精密農業を強化し、より高くスマートな収穫を実現します。
YOLOタスクが日々の業務をどのようにサポートできるか
Ultralytics Platformは、本番環境に対応したビジョンAIを構築するために必要な6つのアノテーションタスクすべてをネイティブにサポートしています。
ドライバーが道路から注意をそらす原因となる携帯端末（スマートフォン）、タバコ、飲食物などを特定します。
ドライバーの頭部と胴体を正確にマスクし、車両のインテリアという背景から身体の動きを分離します。
頭の傾き、視線の方向、ハンドル上の手の位置を追跡し、ドライバーが道路から目を逸らしているかどうかを検出します。
横向きに保持されたスマートフォンなど、狭くて角度のある車両内のオブジェクトを正確にフレーミングします。
ドライバーの状態を「注意散漫なし」、「眠気あり」、「脇見あり」、「シートベルト未装着」などのクラスに分類します。
角度を認識するバウンディングボックスを使用して、回転したオブジェクトを検出します。
YOLO26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確認してください
入力画像
画像をアップロードするか、サンプルを選択してテストしてください yolo26n. Predictのドキュメント
画像をここにドロップ
またはクリックして参照
JPEG、PNG、WebP、AVIF、HEIC、JP2、TIFF、BMPなどをサポート（最大10MB）
信頼度
0.25
IoU
0.70
画像サイズ
640
APIドキュメント
モデルをデプロイして、APIキー認証を備えた専用の推論エンドポイントを取得してください。その後、以下のプレースホルダーURLとキーをデプロイ値に置き換えてください。 デプロイのドキュメント
注意: これはコード例です。まずモデルをデプロイして、エンドポイントURLとAPIキーを取得してください。
import requests
# Replace with your deployment URL and API key
url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
# Optional inference parameters (conf, iou, imgsz)
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}
with open("image.jpg", "rb") as f:
response = requests.post(
url,
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
data=args,
files={"file": f},
)
print(response.json())ドライバーモニタリングにおけるコンピュータビジョンの利点
大幅な事故の減少
眠気や脇見運転に対してリアルタイムで介入を行うことで、フリート車両は衝突事故の頻度と関連コストを大幅に削減できます。
保険料の削減
AIモニタリングによる安全性向上への取り組みを示すことで、企業は多くの場合、民間保険会社とより有利な条件で交渉できるようになります。
当社のモデルの動作を確認する
Glacier Roboticsは、米国のリサイクル施設全体でPETの流出を70%削減しました。
Glacier RoboticsがUltralytics YOLO11を使用して、PETの流出を70%削減し、リサイクルの精度を向上させ、廃棄物選別を自動化する方法をご覧ください。
SOHGAがUltralytics YOLOを活用して駐車監視時間を30%削減
SOHGAのMEGURUシステムがどのようにUltralytics YOLO26を活用して駐車場パトロールを自動化し、パトロール時間を30%削減し、安全性を向上させているかをご覧ください。
Scaleout、Ultralytics YOLOを活用してモデルのアップデート時間を数週間から数時間に短縮
ScaleoutがどのようにUltralytics YOLOと連合学習を活用し、機密データを保護し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しているかをご覧ください。
RapiD EngineeringはUltralytics YOLOを導入し、水産物の品質管理を1週間早くデプロイしました
RapiD EngineeringがどのようにUltralytics YOLOを活用してサケの検査を自動化し、欠陥をリアルタイムで検出し、エンジニアリング作業を1週間短縮したかをご覧ください。
Project Ocean OasisはUltralytics YOLOを活用してサンゴ礁の保全を推進しています
Project Ocean OasisがUltralytics YOLO、エッジAI、そして自律型モニタリングシステムを活用して、どのようにサンゴ礁の保全と海洋インテリジェンスを拡大しているかをご覧ください。
VolleyがUltralytics YOLOを搭載した250以上のコート用AIトレーナーを提供
"本当に素晴らしい点は、モデルがトレーナーのエッジハードウェア上でリアルタイムに非常にうまく動作し、クラウドでも全く同じモデルを使用して同じフローを実行できることです。"
WG Tech SolutionsがUltralytics YOLOとAxeleraのAIアクセラレータで安全違反を28%削減
WG Tech Solutionsが、Ultralytics YOLOとAxeleraのAIアクセラレータを活用し、製造現場での安全違反を28%削減した事例をご覧ください。
StrideがUltralytics YOLOで1分間の馬の歩様解析を実現
Strideが馬の姿勢推定のためにUltralytics YOLOモデルを活用し、1分以内で歩様解析を完了させる方法をご覧ください。
PixelabsがUltralytics YOLO駆動の自動化で95%の再現率を達成
PixelabsがUltralytics YOLOモデルを活用してワークフローを自動化し、95%の再現率を達成する方法をご覧ください。
SiteAssistがUltralytics YOLOで77万枚以上の画像を処理し、現場の安全性を向上
SiteAssistがUltralytics YOLOモデルを活用して建設現場の安全性を向上させる方法をご覧ください。
Chef RoboticsがUltralytics YOLOを使用して食品の過剰供給を67%削減
Chef Roboticsが、正確な食品組み立てのためにどのようにUltralytics YOLOモデルを使用しているかをご覧ください。
Cali IntelligenceがUltralytics YOLOでチェックアウト待ち時間を43%短縮
Cali Intelligenceが、物体検出を使用して小売店のチェックアウト待ち時間をどのように削減しているかをご覧ください。
MarineSituがUltralytics YOLOを使用して水中モニタリングで96%以上の稼働率を達成
MarineSituがUltralytics YOLOを使用して水中物体検出を変革する方法をご覧ください。
Theia ScientificがUltralytics YOLOで顕微鏡解析を43倍高速化
Theia ScientificがUltralytics YOLOを使用して顕微鏡データ解析を再定義する方法をご覧ください。
eSmart SystemsがUltralytics YOLOで送電線検査時間を半分に短縮
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Axelera AIはUltralytics YOLOを使用して34 FPSのエッジAI推論を実現します
Axelera AIがどのようにUltralytics YOLOを活用して、Metis AIチップ上で高速、高精度、効率的なエッジビジョンを実現しているかをご覧ください。
STMicroelectronicsはMCU上で推論あたりわずか9.4 mJでUltralytics YOLOを実行します
STMicroelectronicsが、正確なリアルタイムのエッジ推論を実現するために、低電力マイコンにどのようにUltralytics YOLOモデルを効率的にデプロイしているかをご覧ください。
SpecialvideoがUltralytics YOLOで99%の食品検査精度を達成
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Vivity AIがUltralytics YOLOにより産業オペレーションで年間500万ドル以上のコスト削減を達成
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Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOで1万件のAIカメラライセンスにスケール
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PrezentがUltralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上
PrezentがUltralytics YOLOモデルを活用してスライド要素の検出を自動化し、構造とデザインを維持しながら処理時間を10秒未満に短縮する方法をご覧ください。
ALYCEがUltralytics YOLOで交通AI推論を20%高速化
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KiwitronがUltralytics YOLOを使用して30メートル先の産業上の危険を検知
Kiwitronが、産業上の危険を検知して対処し、安全性を向上させるために、KewiEyeソリューションでどのようにUltralytics YOLOモデルを使用しているかをご覧ください。
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よくある質問
はい。赤外線画像でトレーニングされた高度なYOLOモデルであれば、明るい日光の下でも暗闇の中でも、ほとんどのサングラスを「透過」して目の動きやまぶたの位置を追跡できます。
本システムはエッジ処理向けに設計されています。つまり、動画はローカルで分析され、ドライバーの機密映像をアップロードしたり保存したりすることなく警告をトリガーできます。
もちろんです。モデルは、ドライバーの肩にかかっているシートベルトの独特な質感と形状を認識するようにトレーニング可能です。
あなたのビジョンを、実現へ
何百万人もの開発者と共に、あらゆる業界のスマートなユースケースに向けたスケーラブルなソリューションを構築しましょう。Ultralyticsプラットフォームなら、アノテーション、トレーニング、デプロイのすべてが可能です。