7 февраля 2025 г.
Узнайте, как использовать набор данных для сегментации пакетов, чтобы обучить Ultralytics YOLO11 для идентификации и сегментации пакетов с целью улучшения логистических операций.
Когда вы заказываете что-то онлайн, и это доставляется к вам домой, процесс кажется простым. Вы нажимаете на несколько кнопок, и посылка появляется у вашей двери. Однако за этой плавной доставкой стоит сложная сеть складов, грузовиков и сортировочных систем, неустанно работающих над тем, чтобы доставить посылки туда, куда нужно. Прогнозируется, что индустрия логистики, основа этой системы, вырастет до невероятных 13,7 миллиардов евро к 2027 году.
Однако, этот рост сопровождается немалыми проблемами, такими как ошибки сортировки, задержки доставки и неэффективность. Поскольку спрос на более быструю и точную доставку растет, традиционные методы оказываются недостаточными, и предприятия обращаются к искусственному интеллекту (ИИ) и компьютерному зрению для получения более разумных решений.
Vision AI в логистике преобразует отрасль, автоматизируя процессы и повышая точность обработки посылок. Анализируя изображения и видео в режиме реального времени, компьютерное зрение может помочь идентифицировать, отслеживать и сортировать посылки с высокой точностью, сокращая количество ошибок и оптимизируя операции. В частности, передовые модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, обеспечивают более быструю и точную идентификацию посылок.
Пользовательская тренировка YOLO11 с использованием высококачественных наборов данных компьютерного зрения, таких как Roboflow Package Segmentation Dataset, обеспечивает оптимальную производительность в реальных сценариях. В этой статье мы рассмотрим, как этот набор данных можно использовать для обучения YOLO11, чтобы изменить логистические операции. Мы также обсудим его реальные применения. Давайте начнем!
Склады обрабатывают тысячи посылок каждый час. Ошибки в сортировке или отслеживании могут привести к задержкам, увеличению затрат и разочарованию клиентов. Компьютерное зрение можно использовать для того, чтобы машины могли интерпретировать изображения и выполнять задачи интеллектуально. Решения Vision AI могут помочь оптимизировать операции, чтобы они выполнялись бесперебойно и с меньшим количеством ошибок.
Например, компьютерное зрение может улучшить такие задачи, как идентификация посылок и обнаружение повреждений, делая их быстрее и надежнее, чем ручные методы. Эти системы часто разрабатываются для эффективной работы в сложных условиях, таких как стесненные пространства или слабое освещение.
В частности, YOLO11 можно использовать для ускорения обработки посылок. Она может быстро и точно обнаруживать посылки в режиме реального времени. Повышая эффективность и снижая количество ошибок, YOLO11 поддерживает бесперебойную работу, помогая компаниям соблюдать сроки и улучшать качество обслуживания клиентов.
YOLO11 поддерживает различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений, что делает ее универсальным инструментом для различных отраслей. YOLO11 сочетает в себе скорость и точность, что делает ее отличным инструментом для логистической отрасли.
Имея на 22% меньше параметров, чем YOLOv8m, она достигает более высокой точности на наборе данных COCO, что позволяет ей более точно и эффективно обнаруживать объекты. Это означает, что она может быстро и надежно идентифицировать посылки даже в быстро меняющихся условиях доставки с большим объемом.
Кроме того, эти преимущества не ограничиваются только пакетами. Например, YOLO11 можно использовать на складах для обнаружения рабочих в режиме реального времени, повышения безопасности и эффективности. Он может отслеживать перемещение рабочих, выявлять запрещенные зоны и предупреждать руководителей о потенциальных опасностях, помогая предотвратить несчастные случаи и обеспечить бесперебойную работу.
В основе каждого отличного приложения ИИ обычно лежит модель, обученная на высококачественных наборах данных. Такие наборы данных имеют решающее значение для создания логистических решений компьютерного зрения.
Хорошим примером такого набора данных является Roboflow Universe Package Segmentation Dataset, разработанный для отражения реальных задач логистики. Этот набор данных можно использовать для обучения модели обнаружению и выделению (или сегментации) пакетов на изображениях.
Сегментация экземпляров — это задача компьютерного зрения, которая идентифицирует объекты, генерирует ограничивающие рамки и точно определяет их форму. В отличие от обнаружения объектов, которое только размещает ограничивающие рамки вокруг объектов, сегментация экземпляров предоставляет детальные маски на уровне пикселей в качестве дополнительной функции.
Набор данных Roboflow Universe Package Segmentation содержит изображения упаковок в различных условиях: от тусклого освещения и загроможденных пространств до непредсказуемой ориентации. Кроме того, структура этого набора данных была создана для эффективного обучения моделей и оценки. Он состоит из 1920 аннотированных изображений для обучения, 89 для тестирования и 188 для валидации. Модели компьютерного зрения, обученные с использованием этого разнообразного набора данных для сегментации экземпляров, могут легко адаптироваться к сложностям складов и распределительных центров.
Обучение моделей Ultralytics YOLO, таких как Ultralytics YOLO11, включает в себя простой и понятный процесс. Модели можно обучать с помощью интерфейса командной строки (CLI) или скриптов Python, предлагая гибкие и удобные параметры настройки.
Поскольку пакет Ultralytics Python поддерживает набор данных Roboflow Package Segmentation Dataset, для обучения YOLO11 на нем требуется всего несколько строк кода, и обучение можно начать всего за пять минут. Для получения более подробной информации ознакомьтесь с официальной документацией Ultralytics.
Когда вы обучаете YOLO11 на этом наборе данных, за кулисами процесс обучения начинается с разделения набора данных сегментации пакетов на три части: обучение, валидация и тестирование. Обучающий набор учит модель точно идентифицировать и сегментировать пакеты, в то время как набор валидации помогает точно настроить ее точность, тестируя ее на невидимых изображениях, гарантируя, что она хорошо адаптируется к реальным сценариям.
Наконец, тестовый набор оценивает общую производительность, чтобы подтвердить готовность модели к развертыванию. После обучения модель легко встраивается в логистические процессы, автоматизируя такие задачи, как идентификация и сортировка посылок.
Теперь, когда мы рассмотрели, как выполнить пользовательскую тренировку YOLO11, используя набор данных для сегментации упаковки, давайте обсудим некоторые реальные примеры использования компьютерного зрения в интеллектуальной логистике.
Склады часто обрабатывают тысячи посылок в час, особенно в периоды пиковых продаж. Посылки всех форм и размеров быстро перемещаются по конвейерным лентам, ожидая сортировки и отправки. Ручная сортировка такого огромного объема посылок может привести к ошибкам, задержкам и напрасным усилиям.
Используя YOLO11, склады могут работать гораздо эффективнее. Модель может анализировать ленту в реальном времени, используя обнаружение объектов для идентификации каждой посылки. Это помогает точно отслеживать посылки, сокращая количество ошибок и предотвращая потерю или задержку поставок.
Кроме того, возможности сегментации экземпляров YOLO11 повышают эффективность обработки посылок за счет точной идентификации и разделения отдельных посылок, даже если они сложены или перекрываются. Благодаря повышению точности сортировки и улучшению отслеживания запасов, YOLO11 помогает автоматизировать логистические процессы, снизить количество ошибок и обеспечить бесперебойную работу.
Никто не хочет получать порванную, помятую или поврежденную посылку. Это может расстраивать клиентов и быть дорогостоящим для бизнеса, приводя к жалобам, возвратам и напрасной трате ресурсов. Постоянная доставка неповрежденных посылок является ключевым фактором поддержания доверия клиентов.
YOLO11 может помочь выявить эти проблемы на ранней стадии. В сортировочных центрах YOLO11 можно использовать для сканирования посылок в режиме реального времени с использованием сегментации экземпляров для обнаружения вмятин, разрывов или протечек. При обнаружении поврежденной посылки она может быть автоматически помечена и удалена с производственной линии. Система на основе Vision AI может помочь сократить отходы и гарантировать, что клиенты получат только высококачественную продукцию.
Теперь, когда мы рассмотрели реальные примеры использования компьютерного зрения в интеллектуальной логистике, давайте подробнее рассмотрим преимущества, которые дают модели компьютерного зрения, такие как YOLO11. От поддержания качества упаковки до обработки задач во время пикового спроса, даже небольшие улучшения могут иметь большое значение.
Вот краткий обзор некоторых ключевых преимуществ:
Несмотря на преимущества, существуют также определенные ограничения, которые следует учитывать при внедрении инноваций в области компьютерного зрения в логистические процессы:
Когда Ultralytics YOLO11 настраивается на пользовательских наборах данных, таких как Roboflow Package Segmentation Dataset, это может повысить автоматизацию логистики за счет адаптации к различным условиям склада и эффективного масштабирования в периоды пиковых нагрузок. Поскольку логистические операции становятся все более сложными, YOLO11 может помочь обеспечить точность, свести к минимуму ошибки и обеспечить бесперебойную доставку.
Искусственный интеллект для машинного зрения в логистике преобразует отрасль, обеспечивая более разумные, быстрые и надежные рабочие процессы. Благодаря интеграции компьютерного зрения в свою деятельность, предприятия могут повысить эффективность, снизить затраты и повысить удовлетворенность клиентов.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и посетите наш репозиторий на GitHub, чтобы увидеть ИИ в действии. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования YOLO и узнайте больше о компьютерном зрении в сельском хозяйстве и ИИ в здравоохранении на страницах наших решений.
.webp)