7 февраля 2025 г.
Узнайте, как использовать набор данных для сегментации пакетов, чтобы обучить Ultralytics YOLO11 идентифицировать и segment пакеты для 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.
ИИ в логистике изменяет отрасль, автоматизируя процессы и повышая точность обработки посылок. Анализируя изображения и видео в режиме реального времени, компьютерное зрение помогает идентифицировать, track и сортировать посылки 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 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 пакетов. Он может быстро и точно detect 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 detect 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 detect работников в режиме реального времени, что повышает безопасность и эффективность. Он может track перемещения работников, определять запретные 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, созданный для решения реальных логистических задач. Этот набор данных можно использовать для обучения модели detect и контурирования (или segment) 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 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 моделейUltralytics YOLO , таких как Ultralytics YOLO11 , представляет собой простой и понятный процесс. Модели можно обучать с помощью интерфейса командной строкиCLI) или сценариев Python , что обеспечивает гибкие и удобные варианты настройки.
Поскольку пакетUltralytics 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 segment пакеты, а на проверочном наборе - настраивать точность, тестируя ее на невидимых изображениях, чтобы она хорошо адаптировалась 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 обучить YOLO11 с помощью набора данных сегментации пакетов. Давайте обсудим некоторые реальные применения 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 поток данных в режиме реального времени, используя обнаружение объектов для идентификации каждого пакета. Это помогает точно track посылки, сокращая количество ошибок и предотвращая ошибочные или задержанные поставки.
Кроме того, возможности YOLO11по 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.
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 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 detect 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, существуют также определенные ограничения, которые следует учитывать при внедрении инноваций в области компьютерного зрения в логистические процессы:
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.
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 загляните в наш репозиторий GitHub, чтобы увидеть ИИ в действии. Изучите варианты лицензированияYOLO и узнайте больше о компьютерном зрении в сельском хозяйстве и ИИ в здравоохранении на страницах наших решений.
