7 февраля 2025 г.
Узнайте, как использовать набор данных для сегментации пакетов, чтобы обучить Ultralytics YOLO11 идентифицировать и сегментировать пакеты для улучшения логистических операций.
Когда вы заказываете что-то в Интернете и вам доставляют это домой, процесс кажется простым. Вы нажимаете на несколько кнопок, и посылка появляется на пороге вашего дома. Однако за этой бесперебойной доставкой стоит сложная сеть складов, грузовиков и сортировочных систем, неустанно работающих над тем, чтобы доставить посылки туда, куда нужно. По прогнозам, к 2027 году объем логистической отрасли, являющейся основой этой системы, вырастет до 13,7 миллиарда евро.
Однако такой рост сопряжен с определенными трудностями, такими как ошибки при сортировке, задержки в доставке и неэффективность. По мере роста спроса на более быстрые и точные поставки традиционные методы становятся все менее эффективными, и компании обращаются к искусственному интеллекту (ИИ) и компьютерному зрению для поиска более разумных решений.
ИИ в логистике изменяет отрасль, автоматизируя процессы и повышая точность обработки посылок. Анализируя изображения и видео в режиме реального времени, компьютерное зрение помогает идентифицировать, отслеживать и сортировать упаковки с высокой точностью, сокращая количество ошибок и оптимизируя операции. В частности, передовые модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, позволяют быстрее и точнее идентифицировать упаковку.
Индивидуальное обучение YOLO11 с помощью 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 может быть использован для обучения YOLO11, чтобы переосмыслить логистические операции. Мы также обсудим его реальное применение. Давайте приступим!
Склады обрабатывают тысячи посылок каждый час. Ошибки при сортировке или отслеживании могут привести к задержкам, увеличению расходов и разочарованию клиентов. Компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать изображения и выполнять задачи на интеллектуальном уровне. Решения на основе искусственного зрения могут помочь рационализировать операции, чтобы они проходили гладко и с меньшим количеством ошибок.
Например, компьютерное зрение может улучшить такие задачи, как идентификация упаковки и обнаружение повреждений, делая их более быстрыми и надежными по сравнению с ручными методами. Такие системы часто разрабатываются для работы в сложных условиях, например, в тесных помещениях или при слабом освещении.
В частности, YOLO11 можно использовать для ускорения обработки пакетов. Он может быстро и точно обнаруживать пакеты в режиме реального времени. Повышая эффективность и сокращая количество ошибок, YOLO11 поддерживает бесперебойную работу, помогая компаниям укладываться в сроки и обеспечивать лучшее обслуживание клиентов.
YOLO11 поддерживает различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, сегментация объектов и классификация изображений, что делает его универсальным инструментом для различных отраслей. YOLO11 сочетает в себе скорость и точность, что делает его отличным инструментом для логистической отрасли.
Имея на 22 % меньше параметров, чем YOLOv8m, он достигает более высокой точности при работе с набором данных COCO, что позволяет ему обнаруживать объекты более точно и эффективно. Это означает, что он может быстро и надежно идентифицировать посылки даже в условиях быстрой и интенсивной транспортировки.
Кроме того, эти преимущества касаются не только посылок. Например, YOLO11 можно использовать на складах для обнаружения работников в режиме реального времени, что повышает безопасность и эффективность. Он может отслеживать перемещения работников, определять запретные зоны и предупреждать контролеров о потенциальных опасностях, помогая предотвратить несчастные случаи и обеспечить бесперебойную работу.
За каждым отличным приложением искусственного интеллекта обычно стоит модель, обученная на высококачественных наборах данных. Такие наборы данных крайне важны для создания логистических решений в области компьютерного зрения.
Хорошим примером такого набора данных является Roboflow Universe Package Segmentation Dataset, созданный для решения реальных логистических задач. Этот набор данных можно использовать для обучения модели обнаружения и контурирования (или сегментации) пакетов на изображениях.
Сегментация объектов - это задача компьютерного зрения, которая позволяет идентифицировать объекты, генерировать ограничительные рамки и точно очерчивать их форму. В отличие от обнаружения объектов, при котором вокруг них ставятся только ограничительные рамки, сегментация экземпляров предоставляет подробные маски на уровне пикселей в качестве дополнительной функции.
Набор данных Roboflow Universe Package Segmentation Dataset содержит изображения пакетов в различных условиях, от тусклого освещения и загроможденного пространства до непредсказуемой ориентации. Кроме того, структура этого набора данных была создана для эффективного обучения и оценки моделей. Она состоит из 1920 аннотированных изображений для обучения, 89 для тестирования и 188 для проверки. Модели компьютерного зрения, обученные на этом разнообразном наборе данных для сегментации объектов, могут легко адаптироваться к сложностям складов и распределительных центров.
Обучение моделей Ultralytics YOLO, таких как Ultralytics YOLO11, представляет собой простой и понятный процесс. Модели можно обучать с помощью интерфейса командной строки (CLI) или сценариев Python, что обеспечивает гибкие и удобные варианты настройки.
Поскольку пакет Ultralytics Python поддерживает набор данных Roboflow Package Segmentation Dataset, для обучения YOLO11 на нем требуется всего несколько строк кода, а обучение можно начать всего за пять минут. Более подробную информацию можно найти в официальной документации по Ultralytics.
Когда вы обучаете YOLO11 на этом наборе данных, процесс обучения начинается с разделения набора данных по сегментации пакетов на три части: обучение, проверка и тестирование. На тренировочном наборе модель учится точно идентифицировать и сегментировать пакеты, а на проверочном наборе она настраивается, тестируется на невидимых изображениях, что позволяет ей хорошо адаптироваться к реальным условиям.
Наконец, на тестовом наборе оценивается общая производительность, чтобы подтвердить готовность модели к развертыванию. После обучения модель легко вписывается в логистические рабочие процессы, автоматизируя такие задачи, как идентификация и сортировка посылок.
Теперь, когда мы рассмотрели, как обучить YOLO11 с помощью набора данных сегментации пакетов. Давайте обсудим некоторые реальные применения компьютерного зрения в интеллектуальной логистике.
На складах часто обрабатываются тысячи посылок в час, особенно в напряженные сезоны продаж. Пакеты всех форм и размеров быстро перемещаются по конвейерным лентам, ожидая сортировки и отправки. Ручная сортировка такого огромного количества пакетов может привести к ошибкам, задержкам и напрасным усилиям.
Используя YOLO11, склады могут работать гораздо эффективнее. Модель может анализировать поток данных в режиме реального времени, используя обнаружение объектов для идентификации каждого пакета. Это помогает точно отслеживать посылки, сокращая количество ошибок и предотвращая ошибочные или задержанные поставки.
Кроме того, возможности YOLO11 по сегментации экземпляров позволяют повысить эффективность обработки пакетов, точно идентифицируя и разделяя отдельные упаковки, даже если они сложены в стопку или перекрываются. Повышая точность сортировки и позволяя лучше отслеживать запасы, YOLO11 помогает автоматизировать логистические процессы, сократить количество ошибок и обеспечить бесперебойную работу.
Никому не хочется получать порванную, помятую или поврежденную посылку. Это может расстраивать клиентов и быть дорогостоящим для компании, приводя к жалобам, возвратам и напрасной трате ресурсов. Последовательная доставка неповрежденных посылок - ключевой момент в поддержании доверия клиентов.
YOLO11 поможет выявить эти проблемы на ранней стадии. В сортировочных центрах YOLO11 может использоваться для сканирования упаковок в режиме реального времени с использованием сегментации экземпляров для обнаружения вмятин, разрывов или протечек. При обнаружении поврежденной упаковки она может быть автоматически отмечена и удалена с производственной линии. Система Vision с искусственным интеллектом поможет сократить количество отходов и гарантировать клиентам получение только высококачественной продукции.
Теперь, когда мы рассмотрели реальные приложения использования компьютерного зрения в интеллектуальной логистике, давайте подробнее рассмотрим преимущества моделей компьютерного зрения, подобных YOLO11. От поддержания качества упаковки до выполнения задач во время пикового спроса - даже небольшие улучшения могут иметь большое значение.
Вот краткий обзор некоторых ключевых преимуществ:
Несмотря на преимущества, при внедрении инноваций в области компьютерного зрения в логистические процессы следует помнить и о некоторых ограничениях:
Когда Ultralytics YOLO11 обучается на таких наборах данных, как Roboflow Package Segmentation Dataset, он может улучшить автоматизацию логистики, адаптируясь к различным условиям на складе и эффективно масштабируясь в пиковые периоды. По мере усложнения логистических операций YOLO11 может помочь обеспечить точность, минимизировать ошибки и обеспечить бесперебойность поставок.
ИИ в логистике преобразует отрасль, обеспечивая более интеллектуальные, быстрые и надежные рабочие процессы. Интегрируя компьютерное зрение в свои операции, предприятия могут повысить эффективность, сократить расходы и повысить удовлетворенность клиентов.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и загляните в наш репозиторий GitHub, чтобы увидеть ИИ в действии. Изучите варианты лицензирования YOLO и узнайте больше о компьютерном зрении в сельском хозяйстве и ИИ в здравоохранении на страницах наших решений.
.webp)