ドライバー監視
疲労や注意散漫の兆候をリアルタイムで検出して事故を防ぎ、道路の安全性を高めます。
Ultralytics YOLOによるドライバーモニタリングの支援方法
ドライバーモニタリングシステム（DMS）は、車内カメラを使っ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、人命を守るとともに保険関連の賠償責任を軽減できます。
あらゆる業界に変革をもたらすビジョンAI
工場の現場から手術室まで、Ultralyticsは最も高度なニーズを持つ世界中の業界が、かつてない明瞭さで見て、理解し、行動できるよう支援します。
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。
航空宇宙分野のコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルで航空モニタリングにビジョンAIを導入しましょう。コンピュータービジョンソリューションで、ドローン、航空宇宙のワークフロー、環境保全、地理空間業界を支援します。
セキュリティ分野のコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルであらゆる施設を保護しましょう。ビジョンAIは、周辺監視、脅威検知、ナンバープレート認識、職場の安全管理を支援します。
ロボティクス分野のコンピュータービジョン
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、自律ナビゲーション、認識、物体追跡、リアルタイム制御を支援します。
物流におけるコンピュータービジョン
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、荷物検査、仕分け、車両追跡、倉庫のリアルタイム安全監視を実現します。
小売業におけるコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルで小売のあり方を変革しましょう。ビジョンAIにより、在庫追跡、棚の監視、行列管理、より高度な顧客インサイトを実現します。
医療分野におけるコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルで医療ソリューションを構築しましょう。医療分野のビジョンAIは、医用画像処理の高速化、より高度な診断、患者モニタリングを実現します。
製造業におけるコンピュータービジョン
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準拠、組立ラインの自動化を推進します。
自動車分野におけるコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルで自動車分野にコンピュータービジョンを導入しましょう。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。
農業におけるコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルでスマート農業にビジョンAIを導入しましょう。作物のモニタリング、家畜の追跡、精密農業を支援し、より高く効率的な収量を実現します。
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。
航空宇宙分野のコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルで航空モニタリングにビジョンAIを導入しましょう。コンピュータービジョンソリューションで、ドローン、航空宇宙のワークフロー、環境保全、地理空間業界を支援します。
セキュリティ分野のコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルであらゆる施設を保護しましょう。ビジョンAIは、周辺監視、脅威検知、ナンバープレート認識、職場の安全管理を支援します。
ロボティクス分野のコンピュータービジョン
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、自律ナビゲーション、認識、物体追跡、リアルタイム制御を支援します。
物流におけるコンピュータービジョン
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、荷物検査、仕分け、車両追跡、倉庫のリアルタイム安全監視を実現します。
小売業におけるコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルで小売のあり方を変革しましょう。ビジョンAIにより、在庫追跡、棚の監視、行列管理、より高度な顧客インサイトを実現します。
医療分野におけるコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルで医療ソリューションを構築しましょう。医療分野のビジョンAIは、医用画像処理の高速化、より高度な診断、患者モニタリングを実現します。
製造業におけるコンピュータービジョン
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準拠、組立ラインの自動化を推進します。
自動車分野におけるコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルで自動車分野にコンピュータービジョンを導入しましょう。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。
農業におけるコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルでスマート農業にビジョンAIを導入しましょう。作物のモニタリング、家畜の追跡、精密農業を支援し、より高く効率的な収量を実現します。
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。
航空宇宙分野のコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルで航空モニタリングにビジョンAIを導入しましょう。コンピュータービジョンソリューションで、ドローン、航空宇宙のワークフロー、環境保全、地理空間業界を支援します。
セキュリティ分野のコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルであらゆる施設を保護しましょう。ビジョンAIは、周辺監視、脅威検知、ナンバープレート認識、職場の安全管理を支援します。
ロボティクス分野のコンピュータービジョン
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、自律ナビゲーション、認識、物体追跡、リアルタイム制御を支援します。
物流におけるコンピュータービジョン
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、荷物検査、仕分け、車両追跡、倉庫のリアルタイム安全監視を実現します。
小売業におけるコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルで小売のあり方を変革しましょう。ビジョンAIにより、在庫追跡、棚の監視、行列管理、より高度な顧客インサイトを実現します。
医療分野におけるコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルで医療ソリューションを構築しましょう。医療分野のビジョンAIは、医用画像処理の高速化、より高度な診断、患者モニタリングを実現します。
製造業におけるコンピュータービジョン
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準拠、組立ラインの自動化を推進します。
自動車分野におけるコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルで自動車分野にコンピュータービジョンを導入しましょう。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。
農業におけるコンピュータービジョン
Ultralytics YOLOモデルでスマート農業にビジョンAIを導入しましょう。作物のモニタリング、家畜の追跡、精密農業を支援し、より高く効率的な収量を実現します。
YOLOのタスクが日々の業務にどのように役立つか
Ultralytics Platformは、実運用に対応したビジョンAIの構築に必要な7つのタスクすべてを標準でサポートしています。
軸に平行なバウンディングボックスを使用して、画像や動画内の物体を検出します。
フレーム内の物体を強調表示する、ピクセル単位で正確なマスクを作成します。
すべてのピクセルに個別のクラスラベルを割り当てます。
単眼のRGBカメラから、ピクセルごとの距離をメートル単位で予測します。
画像全体に1つまたは複数のラベルを割り当てます。
身体の位置をモニタリングするために、身体のキーポイントを検出してラベル付けします。
角度を考慮したバウンディングボックスで、回転した物体を検出します。
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
ドライバーモニタリングにおけるコンピュータービジョンのメリット
01
事故を大幅に削減
眠気や注意散漫な運転にリアルタイムで介入することで、車両群の衝突頻度と関連コストを大幅に削減できます。
02
保険料を削減
AIモニタリングによる安全への取り組みを示すことで、企業は法人向け保険会社とより有利な料率を交渉できる場合があります。
モデルの動作をご覧ください
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
OnsiteIQがUltralytics YOLO11を使って建設現場を監視し、プロジェクトの遅延を20%削減、紛争を3倍速く解決した方法をご紹介します。
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。
Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPETの漏出を70%削減
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。
Volley、Ultralytics YOLOでコート上のAIトレーナー250台以上を稼働
「とても優れているのは、トレーナー上のエッジハードウェアでモデルがリアルタイムに非常に高い性能を発揮し、クラウドでも同じモデルを使ってまったく同じ処理フローを実行できることです。」
WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorで安全違反を28%削減
WG Tech SolutionsがUltralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorを活用し、製造現場の安全違反を28%削減した方法をご紹介します。
Stride、Ultralytics YOLOで馬の歩様分析を1分で実現
StrideがUltralytics YOLOモデルを馬の姿勢推定に活用し、1分以内に歩様を完全に分析する方法をご紹介します。
Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%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、再現率95%を達成する方法をご紹介します。
SiteAssist、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紹介します。
Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減
Chef RoboticsがUltralytics YOLOモデルを使って食品の組み立てを高精度化する方法をご紹介します。
Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮
Cali IntelligenceがUltralytics YOLOモデルによる物体検出を活用し、小売店のレジ待ち列を短縮する方法をご紹介します。
MarineSitu、Ultralytics YOLOを活用した水中モニタリングで96%以上の稼働率を達成
MarineSituがUltralytics YOLOを活用して水中の物体検出を変革する方法をご紹介します。
Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍に高速化
Theia ScientificがUltralytics YOLOを活用して顕微鏡データ分析を再定義する方法をご紹介します。
eSmart Systems、Ultralytics YOLOで送電線の点検時間を半減
eSmart SystemsがUltralytics YOLOを活用して欠陥検出を高速化し、設備点検を変革する方法をご紹介します。
Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、エッジAI推論で34 FPSを実現
Axelera AIがMetis AIチップ上でUltralytics YOLOを活用し、高速で正確かつ効率的なエッジビジョンを実現する方法をご覧ください。
STMicroelectronicsが、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上にUltralytics YOLOを実装
STMicroelectronicsが低消費電力のマイクロコントローラーにUltralytics YOLOモデルを効率的に導入し、エッジで高精度なリアルタイム推論を実現する方法をご紹介します。
Specialvideo、Ultralytics YOLOで食品検査精度99%を達成
SpecialvideoがUltralytics YOLOモデルを活用してリアルタイムの食品AI検査を実現し、品質を確保しながら廃棄を削減し、効率を高める方法をご紹介します。
Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを500万ドル以上削減
Vivity AIがUltralytics YOLOモデルを活用して産業オートメーションを強化し、効率を向上させ、ダウンタイムを削減し、職場の安全を確保する方法をご紹介します。
Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを1万件に拡大
Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOモデルをビデオ監視に統合し、検出精度を向上させ、誤警報を減らし、リアルタイムの脅威監視を最適化する方法をご紹介します。
Prezent、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、構造とデザインを保ちながら処理時間を10秒未満に短縮する方法をご紹介します。
ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化
ALYCEがUltralytics YOLOモデルを活用してデータ精度を高め、都市モビリティを最適化し、持続可能でスマートな都市のためのAI駆動型交通ソリューションを構築する方法をご紹介します。
Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業現場の危険を検出
KiwitronがKewiEyeソリューションでUltralytics YOLOモデルを活用し、産業現場の危険を検出して対処し、安全性を高める方法をご覧ください。
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
OnsiteIQがUltralytics YOLO11を使って建設現場を監視し、プロジェクトの遅延を20%削減、紛争を3倍速く解決した方法をご紹介します。
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。
Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPETの漏出を70%削減
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。
Volley、Ultralytics YOLOでコート上のAIトレーナー250台以上を稼働
「とても優れているのは、トレーナー上のエッジハードウェアでモデルがリアルタイムに非常に高い性能を発揮し、クラウドでも同じモデルを使ってまったく同じ処理フローを実行できることです。」
WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorで安全違反を28%削減
WG Tech SolutionsがUltralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorを活用し、製造現場の安全違反を28%削減した方法をご紹介します。
Stride、Ultralytics YOLOで馬の歩様分析を1分で実現
StrideがUltralytics YOLOモデルを馬の姿勢推定に活用し、1分以内に歩様を完全に分析する方法をご紹介します。
Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%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、再現率95%を達成する方法をご紹介します。
SiteAssist、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紹介します。
Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減
Chef RoboticsがUltralytics YOLOモデルを使って食品の組み立てを高精度化する方法をご紹介します。
Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮
Cali IntelligenceがUltralytics YOLOモデルによる物体検出を活用し、小売店のレジ待ち列を短縮する方法をご紹介します。
MarineSitu、Ultralytics YOLOを活用した水中モニタリングで96%以上の稼働率を達成
MarineSituがUltralytics YOLOを活用して水中の物体検出を変革する方法をご紹介します。
Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍に高速化
Theia ScientificがUltralytics YOLOを活用して顕微鏡データ分析を再定義する方法をご紹介します。
eSmart Systems、Ultralytics YOLOで送電線の点検時間を半減
eSmart SystemsがUltralytics YOLOを活用して欠陥検出を高速化し、設備点検を変革する方法をご紹介します。
Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、エッジAI推論で34 FPSを実現
Axelera AIがMetis AIチップ上でUltralytics YOLOを活用し、高速で正確かつ効率的なエッジビジョンを実現する方法をご覧ください。
STMicroelectronicsが、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上にUltralytics YOLOを実装
STMicroelectronicsが低消費電力のマイクロコントローラーにUltralytics YOLOモデルを効率的に導入し、エッジで高精度なリアルタイム推論を実現する方法をご紹介します。
Specialvideo、Ultralytics YOLOで食品検査精度99%を達成
SpecialvideoがUltralytics YOLOモデルを活用してリアルタイムの食品AI検査を実現し、品質を確保しながら廃棄を削減し、効率を高める方法をご紹介します。
Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを500万ドル以上削減
Vivity AIがUltralytics YOLOモデルを活用して産業オートメーションを強化し、効率を向上させ、ダウンタイムを削減し、職場の安全を確保する方法をご紹介します。
Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを1万件に拡大
Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOモデルをビデオ監視に統合し、検出精度を向上させ、誤警報を減らし、リアルタイムの脅威監視を最適化する方法をご紹介します。
Prezent、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、構造とデザインを保ちながら処理時間を10秒未満に短縮する方法をご紹介します。
ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化
ALYCEがUltralytics YOLOモデルを活用してデータ精度を高め、都市モビリティを最適化し、持続可能でスマートな都市のためのAI駆動型交通ソリューションを構築する方法をご紹介します。
Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業現場の危険を検出
KiwitronがKewiEyeソリューションでUltralytics YOLOモデルを活用し、産業現場の危険を検出して対処し、安全性を高める方法をご覧ください。
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
OnsiteIQがUltralytics YOLO11を使って建設現場を監視し、プロジェクトの遅延を20%削減、紛争を3倍速く解決した方法をご紹介します。
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。
Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPETの漏出を70%削減
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。
Volley、Ultralytics YOLOでコート上のAIトレーナー250台以上を稼働
「とても優れているのは、トレーナー上のエッジハードウェアでモデルがリアルタイムに非常に高い性能を発揮し、クラウドでも同じモデルを使ってまったく同じ処理フローを実行できることです。」
WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorで安全違反を28%削減
WG Tech SolutionsがUltralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorを活用し、製造現場の安全違反を28%削減した方法をご紹介します。
Stride、Ultralytics YOLOで馬の歩様分析を1分で実現
StrideがUltralytics YOLOモデルを馬の姿勢推定に活用し、1分以内に歩様を完全に分析する方法をご紹介します。
Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%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、再現率95%を達成する方法をご紹介します。
SiteAssist、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紹介します。
Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減
Chef RoboticsがUltralytics YOLOモデルを使って食品の組み立てを高精度化する方法をご紹介します。
Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮
Cali IntelligenceがUltralytics YOLOモデルによる物体検出を活用し、小売店のレジ待ち列を短縮する方法をご紹介します。
MarineSitu、Ultralytics YOLOを活用した水中モニタリングで96%以上の稼働率を達成
MarineSituがUltralytics YOLOを活用して水中の物体検出を変革する方法をご紹介します。
Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍に高速化
Theia ScientificがUltralytics YOLOを活用して顕微鏡データ分析を再定義する方法をご紹介します。
eSmart Systems、Ultralytics YOLOで送電線の点検時間を半減
eSmart SystemsがUltralytics YOLOを活用して欠陥検出を高速化し、設備点検を変革する方法をご紹介します。
Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、エッジAI推論で34 FPSを実現
Axelera AIがMetis AIチップ上でUltralytics YOLOを活用し、高速で正確かつ効率的なエッジビジョンを実現する方法をご覧ください。
STMicroelectronicsが、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上にUltralytics YOLOを実装
STMicroelectronicsが低消費電力のマイクロコントローラーにUltralytics YOLOモデルを効率的に導入し、エッジで高精度なリアルタイム推論を実現する方法をご紹介します。
Specialvideo、Ultralytics YOLOで食品検査精度99%を達成
SpecialvideoがUltralytics YOLOモデルを活用してリアルタイムの食品AI検査を実現し、品質を確保しながら廃棄を削減し、効率を高める方法をご紹介します。
Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを500万ドル以上削減
Vivity AIがUltralytics YOLOモデルを活用して産業オートメーションを強化し、効率を向上させ、ダウンタイムを削減し、職場の安全を確保する方法をご紹介します。
Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを1万件に拡大
Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOモデルをビデオ監視に統合し、検出精度を向上させ、誤警報を減らし、リアルタイムの脅威監視を最適化する方法をご紹介します。
Prezent、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、構造とデザインを保ちながら処理時間を10秒未満に短縮する方法をご紹介します。
ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化
ALYCEがUltralytics YOLOモデルを活用してデータ精度を高め、都市モビリティを最適化し、持続可能でスマートな都市のためのAI駆動型交通ソリューションを構築する方法をご紹介します。
Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業現場の危険を検出
KiwitronがKewiEyeソリューションでUltralytics YOLOモデルを活用し、産業現場の危険を検出して対処し、安全性を高める方法をご覧ください。
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モデルは、ほとんどのサングラス越しでも「見る」ことができ、明るい日差しの中でも完全な暗闇の中でも眼球の動きやまぶたの位置を追跡できます。
このシステムはエッジ処理向けに設計されているため、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、ローカルで動画を分析して警告を発できます。
もちろんです。モデルをトレーニングして、ドライバーの肩にかかったシートベルトの特有の質感や経路を認識させることができます。
ビジョンを実現します
何百万人もの開発者とともに、業界を問わずスマートなユースケース向けのスケーラブルなソリューションを構築しましょう。Ultralytics Platformで、アノテーション、トレーニング、デプロイをすべて実行できます。