Otomotivde bilgisayarlı görü
Kalite kontrolden yol güvenliğine kadar, otomotiv endüstrisi için Ultralytics YOLO ile gerçek zamanlı bilgisayarlı görü çözümleri oluştur.
Dünyanın önde gelen kuruluşlarının güvendiği
Ultralytics YOLO otomotivi nasıl ele alıyor
Operasyonunla çalışan gerçek zamanlı yapay zeka
Otomotiv endüstrisi için inşa edildi. Ultralytics YOLO, mevcut altyapında dağıtılabilir hassas, hızlı ve üretime hazır bilgisayarlı görü çözümleri için iş akışlarını kolaylaştırır.
- Tak-çalıştır dağıtım: Minimum yükle devreye girer, entegrasyon süresini günlere indirir.
- Tespit doğruluğu: Araçlar, bileşenler ve yol ortamları genelinde son teknoloji gerçek zamanlı tespit.
- 5ms altı çıkarım: 19 dışa aktarma formatı ile uçta, bulutta veya yerinde dağıtım.
- Saatler içinde üretime hazır: Etiketle, eğit ve piyasaya çıkış süresini kısaltarak dağıt.
YOLO26 Çıkarımını dene
Gerçek zamanlı nesne algılamayı görmek için bir görseli sürükleyip bırak
Otomotivin her aşaması için görüntü tabanlı yapay zeka
Üretim sürecinin her aşaması için amaca yönelik çözümler.
Kalite ve yüzey denetimi
Ultralytics YOLO ile kusur tespitini ölçeklendir
Her parçada, her hatta ve her vardiyada kusurları, sapmaları ve yüzey düzensizliklerini gerçek zamanlı olarak tanımlamak için en yeni tespit, segmentasyon ve sınıflandırma modelleriyle Ultralytics YOLO'dan faydalan.
- Gerçek zamanlı doğruluk: Hareket halindeyken çatlakları, çizikleri ve göçükleri tespit et.
- Tam AI görev kapsamı: Tespit, segmentasyon, sınıflandırma, pose, OBB.
- Eğitim esnekliği: YOLO'yu dakikalar içinde her türlü kusur sınıfı için ince ayar yaparak eğit.
Vision AI ile sektörleri dönüştürme
Fabrika zeminlerinden ameliyathanelere kadar Ultralytics, görsel verileri gerçek zamanlı kararlara dönüştürür.
SOHGA, Ultralytics YOLO ile otopark izleme süresini %30 azaltıyor
SOHGA'nın MEGURU sisteminin otopark devriyelerini otomatikleştirmek, devriye süresini %30 azaltmak ve güvenliği artırmak için Ultralytics YOLO26'yı nasıl kullandığını öğren.
Scaleout, Ultralytics YOLO ile model güncellemelerini haftalardan saatlere indiriyor
Scaleout'un hassas verileri güvende tutarken uç cihazlarda AI modellerini ince ayarlamak için nasıl Ultralytics YOLO ve birleştirilmiş öğrenmeden yararlandığını keşfet.
RapiD Engineering, Ultralytics YOLO ile deniz ürünleri kalite kontrolünü 1 hafta daha hızlı devreye alıyor
RapiD Engineering'in somon denetimini otomatikleştirmek, kusurları gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve bir haftalık mühendislik işinden tasarruf etmek için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını gör.
Project Ocean Oasis, Ultralytics YOLO ile resif korumasını ilerletiyor
Project Ocean Oasis'in resif koruma ve okyanus zekasını ölçeklendirmek için nasıl Ultralytics YOLO, uç yapay zeka ve otonom izleme sistemlerini kullandığını keşfet.
Volley, Ultralytics YOLO ile 250'den fazla saha içi yapay zeka eğitmenine güç veriyor
"Gerçekten güzel olan şey, modelin eğitimcideki uç donanımda gerçek zamanlı olarak çok iyi performans göstermesi ve aynı akışı çalıştırmak için bulutta da aynı modeli kullanabilmemiz."
WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO ve Axelera AI Hızlandırıcı ile güvenlik ihlallerini %28 azaltıyor
WG Tech Solutions'ın Ultralytics YOLO ve Axelera AI Hızlandırıcıdan faydalanarak üretimdeki güvenlik ihlallerini %28 oranında nasıl azalttığını öğren.
Stride, Ultralytics YOLO ile 1 dakikalık at yürüyüş analizi sunuyor
Stride'ın 1 dakikanın altında tam bir yürüyüş analizi elde ederek at pozu tahmini için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını öğren.
Pixelabs, Ultralytics YOLO tabanlı otomasyonla %95 geri çağırma elde ediyor
Pixelabs'ın iş akışlarını otomatikleştirmek ve %95 geri çağırma (recall) elde etmek için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını öğren.
SiteAssist, Ultralytics YOLO ile 770 binden fazla görüntüyü işleyerek şantiye güvenliğini artırıyor
SiteAssist'in şantiye güvenliğini artırmak için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını öğren.
Chef Robotics, gıda firesini %67 azaltmak için Ultralytics YOLO kullanıyor
Chef Robotics'in hassas gıda montajı için Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
Cali Intelligence, Ultralytics YOLO ile kasa kuyruklarını %43 kısaltıyor
Cali Intelligence'ın nesne tespiti ile perakende kasa kuyruklarını azaltmak için Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
MarineSitu, Ultralytics YOLO kullanarak su altı izlemede %96'nın üzerinde çalışma süresine ulaşıyor
MarineSitu'nun su altı nesne tespitini dönüştürmek için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını keşfet.
Theia Scientific, Ultralytics YOLO ile mikroskopi analizini 43 kat hızlandırıyor
Theia Scientific'in mikroskopi veri analizini yeniden tanımlamak için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını keşfet.
eSmart Systems, Ultralytics YOLO ile elektrik hattı denetim süresini yarıya indiriyor
eSmart Systems'in kusur tespit hızını artırmak ve altyapı denetimlerini dönüştürmek için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını keşfet.
Axelera AI, Ultralytics YOLO kullanarak 34 FPS uç AI çıkarımı sunar
Axelera AI'nın, Metis AI çiplerinde hızlı, doğru ve verimli uç görü sağlamak için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını keşfet.
STMicroelectronics, Ultralytics YOLO'yu bir MCU üzerinde çıkarım başına sadece 9.4 mJ ile çalıştırır
STMicroelectronics'in uçta doğru gerçek zamanlı çıkarım elde etmek için Ultralytics YOLO modellerini düşük güç tüketen mikro denetleyicilere nasıl verimli bir şekilde dağıttığını keşfet.
Specialvideo, Ultralytics YOLO ile %99 gıda denetim doğruluğuna ulaşıyor
Specialvideo'nun kaliteyi sağlamak, atığı azaltmak ve verimliliği artırmak için gerçek zamanlı yapay zeka gıda denetimine güç vermek amacıyla Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
Vivity AI, Ultralytics YOLO ile endüstriyel operasyonlarda yılda 5 milyon dolardan fazla tasarruf sağlıyor
Vivity AI'nin endüstriyel otomasyonu geliştirmek, verimliliği artırmak, kesinti süresini azaltmak ve iş yeri güvenliğini sağlamak için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını keşfet.
Videologic Analytics, Ultralytics YOLO ile 10 bin yapay zeka kamera lisansına kadar ölçekleniyor
Videologic Analytics'in video gözetimini geliştirmek, tespit doğruluğunu artırmak, yanlış alarmları azaltmak ve gerçek zamanlı tehdit izlemeyi optimize etmek için Ultralytics YOLO modellerini nasıl entegre ettiğini keşfet.
Prezent, Ultralytics YOLO ile slayt tespit doğruluğunu %34 artırıyor
Prezent'in slayt öğesi tespitini otomatikleştirmek, yapıyı ve tasarımı korurken işlem süresini 10 saniyenin altına düşürmek için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını keşfet.
ALYCE, Ultralytics YOLO ile trafik yapay zeka çıkarımını %20 hızlandırıyor
ALYCE'in veri doğruluğunu artırmak, kentsel hareketliliği optimize etmek ve sürdürülebilir, daha akıllı şehirler için yapay zeka destekli trafik çözümleri oluşturmak amacıyla Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
Kiwitron, 30 metre mesafedeki endüstriyel tehlikeleri tespit etmek için Ultralytics YOLO kullanıyor
Kiwitron'un daha iyi güvenlik için endüstriyel tehlikeleri tespit edip ele almak amacıyla KewiEye çözümünde Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
SOHGA, Ultralytics YOLO ile otopark izleme süresini %30 azaltıyor
SOHGA'nın MEGURU sisteminin otopark devriyelerini otomatikleştirmek, devriye süresini %30 azaltmak ve güvenliği artırmak için Ultralytics YOLO26'yı nasıl kullandığını öğren.
Scaleout, Ultralytics YOLO ile model güncellemelerini haftalardan saatlere indiriyor
Scaleout'un hassas verileri güvende tutarken uç cihazlarda AI modellerini ince ayarlamak için nasıl Ultralytics YOLO ve birleştirilmiş öğrenmeden yararlandığını keşfet.
RapiD Engineering, Ultralytics YOLO ile deniz ürünleri kalite kontrolünü 1 hafta daha hızlı devreye alıyor
RapiD Engineering'in somon denetimini otomatikleştirmek, kusurları gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve bir haftalık mühendislik işinden tasarruf etmek için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını gör.
Project Ocean Oasis, Ultralytics YOLO ile resif korumasını ilerletiyor
Project Ocean Oasis'in resif koruma ve okyanus zekasını ölçeklendirmek için nasıl Ultralytics YOLO, uç yapay zeka ve otonom izleme sistemlerini kullandığını keşfet.
Volley, Ultralytics YOLO ile 250'den fazla saha içi yapay zeka eğitmenine güç veriyor
"Gerçekten güzel olan şey, modelin eğitimcideki uç donanımda gerçek zamanlı olarak çok iyi performans göstermesi ve aynı akışı çalıştırmak için bulutta da aynı modeli kullanabilmemiz."
WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO ve Axelera AI Hızlandırıcı ile güvenlik ihlallerini %28 azaltıyor
WG Tech Solutions'ın Ultralytics YOLO ve Axelera AI Hızlandırıcıdan faydalanarak üretimdeki güvenlik ihlallerini %28 oranında nasıl azalttığını öğren.
Stride, Ultralytics YOLO ile 1 dakikalık at yürüyüş analizi sunuyor
Stride'ın 1 dakikanın altında tam bir yürüyüş analizi elde ederek at pozu tahmini için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını öğren.
Pixelabs, Ultralytics YOLO tabanlı otomasyonla %95 geri çağırma elde ediyor
Pixelabs'ın iş akışlarını otomatikleştirmek ve %95 geri çağırma (recall) elde etmek için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını öğren.
SiteAssist, Ultralytics YOLO ile 770 binden fazla görüntüyü işleyerek şantiye güvenliğini artırıyor
SiteAssist'in şantiye güvenliğini artırmak için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını öğren.
Chef Robotics, gıda firesini %67 azaltmak için Ultralytics YOLO kullanıyor
Chef Robotics'in hassas gıda montajı için Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
Cali Intelligence, Ultralytics YOLO ile kasa kuyruklarını %43 kısaltıyor
Cali Intelligence'ın nesne tespiti ile perakende kasa kuyruklarını azaltmak için Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
MarineSitu, Ultralytics YOLO kullanarak su altı izlemede %96'nın üzerinde çalışma süresine ulaşıyor
MarineSitu'nun su altı nesne tespitini dönüştürmek için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını keşfet.
Theia Scientific, Ultralytics YOLO ile mikroskopi analizini 43 kat hızlandırıyor
Theia Scientific'in mikroskopi veri analizini yeniden tanımlamak için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını keşfet.
eSmart Systems, Ultralytics YOLO ile elektrik hattı denetim süresini yarıya indiriyor
eSmart Systems'in kusur tespit hızını artırmak ve altyapı denetimlerini dönüştürmek için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını keşfet.
Axelera AI, Ultralytics YOLO kullanarak 34 FPS uç AI çıkarımı sunar
Axelera AI'nın, Metis AI çiplerinde hızlı, doğru ve verimli uç görü sağlamak için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını keşfet.
STMicroelectronics, Ultralytics YOLO'yu bir MCU üzerinde çıkarım başına sadece 9.4 mJ ile çalıştırır
STMicroelectronics'in uçta doğru gerçek zamanlı çıkarım elde etmek için Ultralytics YOLO modellerini düşük güç tüketen mikro denetleyicilere nasıl verimli bir şekilde dağıttığını keşfet.
Specialvideo, Ultralytics YOLO ile %99 gıda denetim doğruluğuna ulaşıyor
Specialvideo'nun kaliteyi sağlamak, atığı azaltmak ve verimliliği artırmak için gerçek zamanlı yapay zeka gıda denetimine güç vermek amacıyla Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
Vivity AI, Ultralytics YOLO ile endüstriyel operasyonlarda yılda 5 milyon dolardan fazla tasarruf sağlıyor
Vivity AI'nin endüstriyel otomasyonu geliştirmek, verimliliği artırmak, kesinti süresini azaltmak ve iş yeri güvenliğini sağlamak için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını keşfet.
Videologic Analytics, Ultralytics YOLO ile 10 bin yapay zeka kamera lisansına kadar ölçekleniyor
Videologic Analytics'in video gözetimini geliştirmek, tespit doğruluğunu artırmak, yanlış alarmları azaltmak ve gerçek zamanlı tehdit izlemeyi optimize etmek için Ultralytics YOLO modellerini nasıl entegre ettiğini keşfet.
Prezent, Ultralytics YOLO ile slayt tespit doğruluğunu %34 artırıyor
Prezent'in slayt öğesi tespitini otomatikleştirmek, yapıyı ve tasarımı korurken işlem süresini 10 saniyenin altına düşürmek için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını keşfet.
ALYCE, Ultralytics YOLO ile trafik yapay zeka çıkarımını %20 hızlandırıyor
ALYCE'in veri doğruluğunu artırmak, kentsel hareketliliği optimize etmek ve sürdürülebilir, daha akıllı şehirler için yapay zeka destekli trafik çözümleri oluşturmak amacıyla Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
Kiwitron, 30 metre mesafedeki endüstriyel tehlikeleri tespit etmek için Ultralytics YOLO kullanıyor
Kiwitron'un daha iyi güvenlik için endüstriyel tehlikeleri tespit edip ele almak amacıyla KewiEye çözümünde Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
SOHGA, Ultralytics YOLO ile otopark izleme süresini %30 azaltıyor
SOHGA'nın MEGURU sisteminin otopark devriyelerini otomatikleştirmek, devriye süresini %30 azaltmak ve güvenliği artırmak için Ultralytics YOLO26'yı nasıl kullandığını öğren.
Scaleout, Ultralytics YOLO ile model güncellemelerini haftalardan saatlere indiriyor
Scaleout'un hassas verileri güvende tutarken uç cihazlarda AI modellerini ince ayarlamak için nasıl Ultralytics YOLO ve birleştirilmiş öğrenmeden yararlandığını keşfet.
RapiD Engineering, Ultralytics YOLO ile deniz ürünleri kalite kontrolünü 1 hafta daha hızlı devreye alıyor
RapiD Engineering'in somon denetimini otomatikleştirmek, kusurları gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve bir haftalık mühendislik işinden tasarruf etmek için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını gör.
Project Ocean Oasis, Ultralytics YOLO ile resif korumasını ilerletiyor
Project Ocean Oasis'in resif koruma ve okyanus zekasını ölçeklendirmek için nasıl Ultralytics YOLO, uç yapay zeka ve otonom izleme sistemlerini kullandığını keşfet.
Volley, Ultralytics YOLO ile 250'den fazla saha içi yapay zeka eğitmenine güç veriyor
"Gerçekten güzel olan şey, modelin eğitimcideki uç donanımda gerçek zamanlı olarak çok iyi performans göstermesi ve aynı akışı çalıştırmak için bulutta da aynı modeli kullanabilmemiz."
WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO ve Axelera AI Hızlandırıcı ile güvenlik ihlallerini %28 azaltıyor
WG Tech Solutions'ın Ultralytics YOLO ve Axelera AI Hızlandırıcıdan faydalanarak üretimdeki güvenlik ihlallerini %28 oranında nasıl azalttığını öğren.
Stride, Ultralytics YOLO ile 1 dakikalık at yürüyüş analizi sunuyor
Stride'ın 1 dakikanın altında tam bir yürüyüş analizi elde ederek at pozu tahmini için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını öğren.
Pixelabs, Ultralytics YOLO tabanlı otomasyonla %95 geri çağırma elde ediyor
Pixelabs'ın iş akışlarını otomatikleştirmek ve %95 geri çağırma (recall) elde etmek için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını öğren.
SiteAssist, Ultralytics YOLO ile 770 binden fazla görüntüyü işleyerek şantiye güvenliğini artırıyor
SiteAssist'in şantiye güvenliğini artırmak için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını öğren.
Chef Robotics, gıda firesini %67 azaltmak için Ultralytics YOLO kullanıyor
Chef Robotics'in hassas gıda montajı için Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
Cali Intelligence, Ultralytics YOLO ile kasa kuyruklarını %43 kısaltıyor
Cali Intelligence'ın nesne tespiti ile perakende kasa kuyruklarını azaltmak için Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
MarineSitu, Ultralytics YOLO kullanarak su altı izlemede %96'nın üzerinde çalışma süresine ulaşıyor
MarineSitu'nun su altı nesne tespitini dönüştürmek için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını keşfet.
Theia Scientific, Ultralytics YOLO ile mikroskopi analizini 43 kat hızlandırıyor
Theia Scientific'in mikroskopi veri analizini yeniden tanımlamak için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını keşfet.
eSmart Systems, Ultralytics YOLO ile elektrik hattı denetim süresini yarıya indiriyor
eSmart Systems'in kusur tespit hızını artırmak ve altyapı denetimlerini dönüştürmek için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını keşfet.
Axelera AI, Ultralytics YOLO kullanarak 34 FPS uç AI çıkarımı sunar
Axelera AI'nın, Metis AI çiplerinde hızlı, doğru ve verimli uç görü sağlamak için Ultralytics YOLO'yu nasıl kullandığını keşfet.
STMicroelectronics, Ultralytics YOLO'yu bir MCU üzerinde çıkarım başına sadece 9.4 mJ ile çalıştırır
STMicroelectronics'in uçta doğru gerçek zamanlı çıkarım elde etmek için Ultralytics YOLO modellerini düşük güç tüketen mikro denetleyicilere nasıl verimli bir şekilde dağıttığını keşfet.
Specialvideo, Ultralytics YOLO ile %99 gıda denetim doğruluğuna ulaşıyor
Specialvideo'nun kaliteyi sağlamak, atığı azaltmak ve verimliliği artırmak için gerçek zamanlı yapay zeka gıda denetimine güç vermek amacıyla Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
Vivity AI, Ultralytics YOLO ile endüstriyel operasyonlarda yılda 5 milyon dolardan fazla tasarruf sağlıyor
Vivity AI'nin endüstriyel otomasyonu geliştirmek, verimliliği artırmak, kesinti süresini azaltmak ve iş yeri güvenliğini sağlamak için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını keşfet.
Videologic Analytics, Ultralytics YOLO ile 10 bin yapay zeka kamera lisansına kadar ölçekleniyor
Videologic Analytics'in video gözetimini geliştirmek, tespit doğruluğunu artırmak, yanlış alarmları azaltmak ve gerçek zamanlı tehdit izlemeyi optimize etmek için Ultralytics YOLO modellerini nasıl entegre ettiğini keşfet.
Prezent, Ultralytics YOLO ile slayt tespit doğruluğunu %34 artırıyor
Prezent'in slayt öğesi tespitini otomatikleştirmek, yapıyı ve tasarımı korurken işlem süresini 10 saniyenin altına düşürmek için Ultralytics YOLO modellerinden nasıl yararlandığını keşfet.
ALYCE, Ultralytics YOLO ile trafik yapay zeka çıkarımını %20 hızlandırıyor
ALYCE'in veri doğruluğunu artırmak, kentsel hareketliliği optimize etmek ve sürdürülebilir, daha akıllı şehirler için yapay zeka destekli trafik çözümleri oluşturmak amacıyla Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
Kiwitron, 30 metre mesafedeki endüstriyel tehlikeleri tespit etmek için Ultralytics YOLO kullanıyor
Kiwitron'un daha iyi güvenlik için endüstriyel tehlikeleri tespit edip ele almak amacıyla KewiEye çözümünde Ultralytics YOLO modellerini nasıl kullandığını keşfet.
Sıkça sorulan sorular
Otomotivde bilgisayarlı görü; araç bileşenlerini incelemek, kusurları tespit etmek, sürücü davranışını izlemek, plaka tanımak ve gelişmiş sürücü destek sistemlerini (ADAS) etkinleştirmek için kameraları ve yapay zeka modellerini kullanır. Ultralytics YOLO modelleri, bu kontrolleri fabrika zemininde ve araç içinde gerçek zamanlı olarak çalıştırır ve çizikleri, eksik parçaları, dikkati dağılmış sürüşü veya güvenli olmayan yol koşullarını oluştukları anda işaretler.
Otomotiv için bilgisayarlı görü; endüstriyel kameralardan, araç içi sensörlerden ve yol kenarı altyapısından gelen görsel verileri yorumlamak için yapay zeka modellerini kullanır; kalite denetimini, kusur tespitini, sürücü izlemeyi ve trafik analizini otomatikleştirir. Ultralytics YOLO26, kural tabanlı sistemlerin gözden kaçırdığı ince varyasyonları tanımak için derin öğrenmeyi kullanır ve kurulumu yeniden tasarlamaya gerek kalmadan yeni araç modellerine ve yol ortamlarına uyum sağlar.
Bilgisayarlı görü, şerit takibi, yaya tespiti ve acil durum frenlemesi gibi ADAS özelliklerine ek olarak uyuklama, dikkat dağınıklığı ve telefon kullanımını tespit eden sürücü izleme sistemlerini destekler. Ultralytics YOLO modelleri, belirli kamera yerleşimine ve araç geometrisine uyum sağlamak için operatör görüntüleri üzerinde ince ayar yapılarak tespit katmanını yönetir.
Otomotiv uygulamaları için, belirli araç parçaların veya sürüş senaryoların üzerinde model eğitimini yöneten ve düşük gecikmeli çıkarım için fabrikada, yolda veya araçta bulunan uç cihazlara dağıtım yapan bir platform ara. Ultralytics Platform, etiketleme, eğitim ve dağıtımı tek bir yerden kapsar ve üretim kullanımı için kurumsal lisanslama mevcuttur.
Evet. Ultralytics YOLO26, NVIDIA Jetson için TensorRT, iOS için CoreML ve Hailo hızlandırıcılar için HEF dahil olmak üzere gömülü otomotiv bilişimi için optimize edilmiş formatlara dışa aktarım yapar. Hafif YOLO26n, araç içi ECU'ların ve yol kenarı birimlerinin bellek sınırları içinde çalışır ve üretim kullanımı için kurumsal lisanslama mevcuttur.
Evet. TT100K veri seti üzerinde eğitilmiş Ultralytics YOLO26, düşük ışık ve kötü hava koşullarındaki işaretler dahil olmak üzere 221 trafik işareti kategorisini tanımlayabilir. Modeller, üretim sisteminin karşılaşacağı belirli yol koşullarını, kamera açılarını ve araç geometrisini yönetmek için bir filo operatörü veya OEM görüntüleri üzerinde ince ayar yapılabilir.
Yapay zekanın geleceğini birlikte inşa edelim!
Yolculuğuna makine öğreniminin geleceğiyle başla