소매 손실 방지
의심스러운 행동과 계산대 이상을 식별하는 지능형 감시 시스템으로 수익을 보호하십시오.
Ultralytics YOLO가 소매점 손실 방지에 도움을 주는 방법
컴퓨터 비전은 고위험 활동을 자동으로 포착하여 보안 팀의 역량을 강화합니다. AI는 셀프 계산대에서 누락된 품목을 감지하거나 알려진 절도 패턴을 식별함으로써, 적대적인 쇼핑 환경을 조성하지 않고도 손실을 줄이는 데 도움을 줍니다.
모든 산업을 변화시키는 Vision AI
공장 현장부터 수술실까지, Ultralytics는 세계에서 가장 까다로운 산업들이 전례 없는 명확함으로 상황을 보고, 이해하며, 대응할 수 있도록 지원합니다.
로봇 공학에서의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 더 스마트한 기기를 구동하십시오. 로봇 공학의 비전 AI는 자율 주행, 인식, 객체 추적 및 실시간 제어를 촉진합니다.
물류 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 물류 프로세스를 간소화하십시오. 비전 AI를 통해 패키지 검사, 분류, 차량 추적 및 실시간 창고 안전 모니터링이 가능합니다.
소매업에서의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 소매업을 재구상하십시오. 비전 AI는 재고 추적, 선반 모니터링, 대기열 관리 및 더 스마트한 고객 인사이트를 지원합니다.
의료 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 의료 솔루션을 구축하십시오. 의료 분야의 비전 AI는 더 빠른 의료 영상 분석, 더 스마트한 진단 및 환자 모니터링을 지원합니다.
제조 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 제조 공정을 최적화하십시오. 비전 AI는 품질 관리, 결함 탐지, PPE 규정 준수 및 조립 라인 자동화를 주도합니다.
자동차 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델을 통해 자동차 분야에 컴퓨터 비전을 적용하십시오. 비전 AI는 도로 안전, 운전자 보조 및 차량 자동화를 향상하여 더 스마트한 도로를 만듭니다.
농업 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델을 통해 스마트 농업에 비전 AI를 도입하십시오. 작물 모니터링, 가축 추적 및 정밀 농업을 강화하여 더 높고 스마트한 생산량을 달성하십시오.
로봇 공학에서의 AI
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농업 분야의 AI
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YOLO 태스크가 일상 업무에 어떻게 도움이 되는지 확인하십시오
Ultralytics Platform은 프로덕션 수준의 비전 AI를 구축하는 데 필요한 6가지 모든 주석 작업을 기본적으로 지원합니다.
고가 제품이 대량으로 이동되거나 유모차, 배낭 등 눈에 띄지 않는 곳에 숨겨지는 경우를 식별합니다.
복잡한 컨베이어 벨트 위의 개별 품목을 구분하여 감지된 품목 수와 스캔된 품목 수가 일치하는지 확인합니다.
쇼핑객이 재킷 안으로 손을 뻗거나 한 번의 동작으로 여러 품목을 가방에 쓸어 담는 것과 같은 "물품 은닉 동작"을 감지합니다.
고객 카트 내 다양한 각도의 품목을 정밀하게 추적하여 구석에 박혀 있거나 큰 상자 아래에 놓인 제품도 놓치지 않고 확인합니다.
품목의 시각적 특성과 스캔되는 가격표가 일치하는지 확인하여 "바코드 바꿔치기" 행동을 인식합니다.
각도를 인식하는 BBox로 회전된 객체를 탐지하십시오.
YOLO26 추론 테스트
이미지를 드래그 앤 드롭하여 실시간 객체 감지를 확인하십시오
입력 이미지
이미지를 업로드하거나 예시를 선택하여 테스트하십시오 yolo26n. 예측 문서
여기에 이미지를 드롭하십시오
또는 클릭하여 탐색
JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP 등을 지원합니다 (최대 10MB)
신뢰도
0.25
IoU
0.70
이미지 크기
640
API 문서
모델을 배포하여 API 키 인증이 포함된 전용 추론 엔드포인트를 확보하십시오. 그 후 아래의 자리 표시자 URL과 키를 배포 값으로 교체하십시오. 배포 문서
참고: 이것은 예제 코드입니다. 먼저 모델을 배포하여 엔드포인트 URL과 API 키를 받으십시오.
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())소매점 손실 방지에 컴퓨터 비전 도입 시 이점
재고 손실 및 절도 감소
의심스러운 행동을 실시간으로 매장 직원에게 알려 절도를 예방하고, 손실이 발생하기 전에 부드러운 개입을 유도합니다.
원활한 셀프 계산 보안
셀프 계산대를 자동으로 모니터링하여 고객 경험을 저해하지 않으면서 "스캔 누락"이나 고의적인 결제 우회 사례를 포착합니다.
실제 작동하는 모델 확인하기
Glacier Robotics는 미국 재활용 시설 전반에서 PET 누출을 70% 감소시켰습니다.
Glacier Robotics가 어떻게 Ultralytics YOLO11을 사용하여 PET 누출을 70% 줄이고 재활용 정확도를 개선하며 폐기물 분류를 자동화하는지 확인해 보십시오.
SOHGA, Ultralytics YOLO를 통해 주차 모니터링 시간 30% 단축
SOHGA의 MEGURU 시스템이 Ultralytics YOLO26을 사용하여 주차장 순찰을 자동화하고, 순찰 시간을 30% 단축하며, 안전성을 향상시키는 방법을 알아보십시오.
Scaleout, Ultralytics YOLO를 활용해 모델 업데이트 시간을 수주에서 수 시간으로 단축
Scaleout이 Ultralytics YOLO와 연합 학습(federated learning)을 사용하여 민감한 데이터를 안전하게 보호하면서 엣지 디바이스에서 AI 모델을 파인튜닝하는 방법을 알아보십시오.
RapiD Engineering은 Ultralytics YOLO를 통해 해산물 품질 관리 배포 시간을 1주일 단축했습니다
RapiD Engineering이 어떻게 Ultralytics YOLO를 사용하여 연어 검사를 자동화하고, 실시간으로 결함을 감지하며, 1주일 분량의 엔지니어링 작업을 절감했는지 확인해 보십시오.
Project Ocean Oasis가 Ultralytics YOLO로 산호초 보존을 촉진합니다.
Project Ocean Oasis가 Ultralytics YOLO, 엣지 AI, 그리고 자율 모니터링 시스템을 사용하여 어떻게 산호초 보존과 해양 인텔리전스를 확장하는지 확인해 보십시오.
Volley, Ultralytics YOLO 기반의 250개 이상의 코트 내 AI 트레이너 운영
"정말 좋은 점은 모델이 엣지 하드웨어에서 실시간으로 매우 잘 작동하며, 클라우드에서도 동일한 모델을 사용하여 완전히 동일한 워크플로우를 실행할 수 있다는 것입니다."
WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO와 Axelera의 AI Accelerator로 안전 위반 사례 28% 절감
WG Tech Solutions가 Ultralytics YOLO와 Axelera의 AI Accelerator를 활용하여 제조 현장의 안전 위반 사례를 28% 감소시킨 방법을 알아보세요.
Stride, Ultralytics YOLO로 1분 내 말 보행 분석 서비스 제공
Stride가 말 자세 추정을 위해 Ultralytics YOLO 모델을 활용하여 1분 이내에 전체 보행 분석을 완료하는 방법을 알아보세요.
Pixelabs, Ultralytics YOLO 기반 자동화로 95% 재현율 달성
Pixelabs가 워크플로우를 자동화하고 95%의 재현율을 달성하기 위해 Ultralytics YOLO 모델을 어떻게 활용하는지 알아보세요.
SiteAssist, Ultralytics YOLO를 통해 77만 개 이상의 이미지를 처리하여 현장 안전 개선
SiteAssist가 건설 현장 안전을 개선하기 위해 Ultralytics YOLO 모델을 어떻게 활용하는지 알아보세요.
Chef Robotics, Ultralytics YOLO를 사용하여 식품 손실 67% 절감
Chef Robotics가 정밀한 식품 조립을 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하는지 살펴보세요.
Cali Intelligence, Ultralytics YOLO로 결제 대기열 43% 단축
Cali Intelligence가 객체 탐지를 통해 소매점 결제 대기열을 어떻게 줄이는지 살펴보세요.
MarineSitu, Ultralytics YOLO를 사용하여 수중 모니터링 가동 시간 96% 이상 달성
MarineSitu가 수중 객체 탐지를 혁신하기 위해 어떻게 Ultralytics YOLO를 사용하는지 알아보세요.
Theia Scientific, Ultralytics YOLO로 현미경 분석 속도 43배 향상
Theia Scientific이 Ultralytics YOLO를 사용하여 현미경 데이터 분석을 어떻게 재정의하는지 알아보세요.
eSmart Systems, Ultralytics YOLO로 송전선 검사 시간 절반으로 단축
eSmart Systems가 결함 탐지 속도를 높이고 유틸리티 검사를 혁신하기 위해 Ultralytics YOLO를 어떻게 사용하는지 알아보세요.
Axelera AI는 Ultralytics YOLO를 사용하여 34 FPS 에지 AI 추론을 제공합니다
Axelera AI가 어떻게 Ultralytics YOLO를 사용하여 Metis AI 칩에서 빠르고 정확하며 효율적인 에지 비전을 제공하는지 알아보십시오.
STMicroelectronics는 MCU에서 추론당 단 9.4 mJ로 Ultralytics YOLO를 실행합니다
STMicroelectronics가 저전력 마이크로컨트롤러에 Ultralytics YOLO 모델을 효율적으로 배포하여 엣지에서 정확한 실시간 추론을 수행하는 방법을 알아보세요.
Specialvideo, Ultralytics YOLO로 식품 검사 정확도 99% 달성
Specialvideo가 실시간 AI 식품 검사를 강화하여 품질 보장, 폐기물 감소 및 효율성 향상을 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하는지 알아보세요.
Vivity AI, Ultralytics YOLO로 연간 500만 달러 이상의 산업 운영 비용 절감
Vivity AI가 Ultralytics YOLO 모델을 활용하여 산업 자동화를 강화하고 효율성을 높이며 다운타임을 줄이고 작업장 안전을 보장하는 방법을 알아보세요.
Videologic Analytics, Ultralytics YOLO로 1만 개의 AI 카메라 라이선스로 확장
Videologic Analytics가 Ultralytics YOLO 모델을 통합하여 비디오 감시를 강화하고, 탐지 정확도를 개선하며, 오경보를 줄이고, 실시간 위협 모니터링을 최적화하는 방법을 알아보세요.
Prezent, Ultralytics YOLO로 슬라이드 탐지 정확도 34% 향상
Prezent가 슬라이드 요소 탐지를 자동화하여 구조와 디자인을 유지하면서 처리 시간을 10초 미만으로 단축하기 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 활용하는지 알아보세요.
ALYCE, Ultralytics YOLO로 교통 AI 추론 속도 20% 향상
ALYCE가 지속 가능하고 스마트한 도시를 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하여 데이터 정확도를 높이고 도시 이동성을 최적화하며 AI 기반 교통 솔루션을 구축하는지 알아보세요.
Kiwitron, Ultralytics YOLO를 사용하여 30m 거리의 산업 위험 요소 탐지
Kiwitron이 KewiEye 솔루션에서 산업 현장의 위험 요소를 탐지하고 해결하여 안전성을 높이기 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하는지 알아보세요.
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Kiwitron, Ultralytics YOLO를 사용하여 30m 거리의 산업 위험 요소 탐지
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자주 묻는 질문
네, 시스템이 직원, 제품, POS 시스템 간의 상호작용을 모니터링하여 스캐너를 통과하는 모든 품목이 정상적으로 기록되도록 보장합니다.
아니요, YOLO는 표준 1080p CCTV 하드웨어에서 작동하도록 설계되었으며, 기존 보안 인프라를 비용 효율적으로 업그레이드할 수 있습니다.
본 모델은 혼잡한 환경에서도 높은 정확도를 유지하도록 학습되었으며, 정상적인 쇼핑 행동과 고위험 동작을 구분합니다.