Модель обнаружения объектов Ultralytics YOLO11 позволяет роботам идентифицировать, сортировать и обрабатывать предметы.
Роботизированные манипуляторы могут использовать сегментацию YOLO11, улучшая автоматизацию AI в производстве и логистике.
Роботизированные системы технического зрения на основе ИИ могут классифицировать объекты для автоматизации контроля качества в производстве.
Используйте YOLO11 для анализа движений тела в различных отраслях, например, для реабилитации пациентов.
Обнаружение ориентированных ограничивающих рамок (OBB) помогает дронам определять ориентацию объектов для улучшения навигации.
Отслеживание объектов с помощью ИИ в робототехнике может улучшить восприятие и зрение для автономных операций.
01
Благодаря интеграции моделей компьютерного зрения в реальном времени, таких как YOLO11, в робототехнику, производители могут значительно оптимизировать рабочие процессы, улучшить обнаружение дефектов, повысить контроль качества и эффективность производства.
02
Благодаря приложениям компьютерного зрения в робототехнике и таким инструментам, как YOLO11, ожидается, что мировой рынок роботизированного зрения вырастет с 2,6 миллиарда долларов в 2023 году до 4 миллиардов долларов к 2028 году.