Bilgisayarlı görü otomotivde nasıl kullanılır?

Otomotivde bilgisayarlı görü; araç bileşenlerini incelemek, kusurları tespit etmek, sürücü davranışlarını izlemek, plakaları tanımak ve gelişmiş sürücü destek sistemlerini (ADAS) etkinleştirmek için kameralar ve yapay zekâ modelleri kullanır. Ultralytics YOLO modelleri, bu kontrolleri fabrika sahasında ve araç içinde gerçek zamanlı olarak gerçekleştirir; çizikleri, eksik parçaları, dikkatsiz sürüşü veya tehlikeli yol koşullarını meydana geldikleri anda bildirir.

Otomotive yönelik bilgisayarlı görü nedir?

Otomotive yönelik bilgisayarlı görü; endüstriyel kameralardan, araç içi sensörlerden ve yol kenarındaki altyapıdan gelen görsel verileri yorumlamak için yapay zekâ modelleri kullanır; kalite kontrolünü, kusur tespitini, sürücü takibini ve trafik analizini otomatikleştirir. Ultralytics YOLO26, kural tabanlı sistemlerin gözden kaçırdığı ince farklılıkları derin öğrenmeyle tanır ve kurulumu yeniden tasarlamaya gerek kalmadan yeni araç modellerine ve yol ortamlarına uyum sağlar.

Bilgisayarlı görü ADAS ve sürücü takibinde nasıl kullanılır?

Bilgisayarlı görü; şeritte kalma, yaya tespiti ve acil frenleme gibi ADAS özelliklerine güç verir. Ayrıca sürücü takibi sistemleriyle uykululuk, dikkat dağınıklığı ve telefon kullanımını tespit eder. Ultralytics YOLO modelleri tespit katmanını üstlenir; belirli kamera konumlarına ve araç geometrisine uyum sağlamak için operatör görüntüleriyle ince ayar yapılabilir.

Otomotiv uygulamaları için hangi bilgisayarlı görü platformu uygun?

Otomotiv uygulamaları için kendi araç parçaların veya sürüş senaryoların üzerinde model eğitebilen ve düşük gecikmeli çıkarım için fabrikadaki, yoldaki veya araç içindeki uç cihazlara dağıtım yapabilen bir platform ara. Ultralytics Platform, etiketleme, eğitim ve dağıtımı tek bir yerde sunar; üretim ortamında kullanım için kurumsal lisanslama seçeneği de mevcuttur.

YOLO modelleri otomotivde kullanılan gömülü donanımlarda çalışabilir mi?

Evet. Ultralytics YOLO26, NVIDIA Jetson için TensorRT, iOS için CoreML ve Hailo hızlandırıcıları için HEF dâhil olmak üzere, gömülü otomotiv işlemcileri için optimize edilmiş biçimlere dışa aktarılabilir. Hafif YOLO26n, üretim ortamında kullanım için kurumsal lisanslama seçeneğiyle birlikte, araç içi ECU'ların ve yol kenarı birimlerinin bellek sınırları içinde çalışır.

YOLO gerçek sürüş koşullarında trafik işaretlerini ve yol nesnelerini tespit edebilir mi?

Evet. TT100K veri kümesiyle eğitilen Ultralytics YOLO26, düşük ışıkta ve kötü hava koşullarında görülenler de dâhil olmak üzere 221 trafik işareti kategorisini tanıyabilir. Üretim sisteminin karşılaşacağı belirli yol koşullarına, kamera açılarına ve araç geometrisine uyum sağlamak için modeller bir filo işletmecisinin veya OEM'in görüntüleriyle ince ayardan geçirilebilir.

Otomotivde bilgisayarlı görü

Kalite kontrolünden yol güvenliğine, Ultralytics YOLO ile otomotiv sektörü için gerçek zamanlı bilgisayarlı görü çözümleri geliştir.

Dünyanın önde gelen kuruluşlarının güvenini kazandı

Ultralytics YOLO OTOMOTİVDE NASIL FARK YARATIYOR

Operasyonunla uyumlu gerçek zamanlı yapay zekâ

Otomotiv sektörü için tasarlandı. Ultralytics YOLO, mevcut altyapında dağıtılabilen hassas, hızlı ve üretime hazır bilgisayarlı görü çözümleri için iş akışlarını kolaylaştırır.

Tak-çalıştır dağıtım: Minimum ek yükle dağıtılır, entegrasyon süresini günlere indirir.
Tespit doğruluğu: Araçlar, bileşenler ve yol ortamlarında son teknoloji gerçek zamanlı tespit.
5 ms altı çıkarım: 17'den fazla dışa aktarma biçimiyle uçta, bulutta veya şirket içi dağıtım.
Saatler içinde üretime hazır: Pazara sunma süresini kısaltmak için etiketle, eğit ve dağıt.

Lisans talep et

Operasyonunla uyumlu gerçek zamanlı yapay zekâ

Otomotiv sektöründe kanıtlanmış sonuçlar

Plaka okumadan araç içi güvenliğe ve üretim hattı denetimine kadar ekiplerin Ultralytics YOLO ile elde ettikleri sonuçlar şöyle.

Plaka tanıma doğruluğu%99,3

Plakaları neredeyse kusursuz okuma

İnce ayar yapılmış bir Ultralytics YOLOv8 modeli, uygun fiyatlı uç donanımda 30 FPS'nin üzerinde çalışarak plakaları %99,3 doğrulukla okur ve kapılar, geçiş ücretleri ile otoparklarda kullanıma hazırdır.

Satya ve diğerleri, ETASR, 2025

Sürücü güvenliği%98,8

Her türlü ışıkta yorgunluğu tespit et

Bir Ultralytics YOLOv8 modeli, parlamaya ve düşük ışığa rağmen sürücü yorgunluğunu %98,8 mAP ile tespit eder ve uygun fiyatlı donanımda araç içinde çalışır.

Liu ve diğerleri, Sensors, 2025

Kaynak denetimi%95,5

Kaynak kusurlarını üretim hattında tespit et

Bir Ultralytics YOLO11 modeli, gözeneklilik ve kaynak sıçrantısı gibi kaynak kusurlarını %95,5 mAP ile tespit ederek parçalar üretim hattından çıkmadan önce kusurları yakalar.

Zhang ve diğerleri, Scientific Reports, 2026

YOLO26 ile çıkarımı dene

Gerçek zamanlı nesne algılamayı görmek için bir görseli sürükleyip bırak

Girdi

Test etmek için bir görsel yükle veya örneklerden birini seç Road Traffic Detection YOLO26s. Tahmin Belgeleri

Canlı Demo

Bir görseli buraya bırak

veya göz atmak için tıkla

JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP ve daha fazlasını destekler (maks. 10MB)

Ya da bir örnek dene

Güven

0.25

IoU

0.70

Görsel Boyutu

640

Tahmin sonuçları burada görünür.

API anahtarı kimlik doğrulamasıyla özel bir çıkarım uç noktası edinmek için modelini dağıt; ardından aşağıdaki yer tutucu URL'yi ve anahtarı dağıtım değerlerinle değiştir. Dağıtım belgeleri

import requests

# Deployment URL and API key
url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"

# Optional inference parameters (conf, iou, imgsz)
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        url,
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        data=args,
        files={"file": f},
    )

print(response.json())

Otomotivin her aşaması için görsel yapay zekâ

Üretim sürecinin her aşaması için özel olarak tasarlanmış çözümler.

Kalite ve yüzey incelemesi

Ultralytics YOLO ile kusur tespitini ölçeklendir

Kusurları, sapmaları ve yüzey düzensizliklerini her parçada, her üretim hattında ve her vardiyada gerçek zamanlı olarak belirlemek için Ultralytics YOLO'yu en yeni tespit, segmentasyon ve sınıflandırma modelleriyle birlikte kullan.

Gerçek zamanlı doğruluk: Çatlakları, çizikleri ve ezikleri anında tespit et.
Tüm yapay zekâ görevlerini kapsama: Tespit, segmentasyon, sınıflandırma, poz, OBB.
Eğitim esnekliği: YOLO'yu dakikalar içinde istediğin kusur sınıfı için ince ayarla.

Ultralytics YOLO ile kusur tespitini ölçeklendir

22 dışa aktarma biçiminden birini seç

Bir kez eğit, uç mikrodenetleyicilerden bulut GPU kümelerine kadar her yerde dağıt.

Görsel yapay zekâyla sektörleri dönüştürüyoruz

Fabrika sahalarından ameliyathanelere kadar Ultralytics, görsel verileri gerçek zamanlı kararlara dönüştürüyor.

RTM, Ultralytics YOLO26 ile çıkarım maliyetini %28 düşürüyor

RTM'nin fabrika güvenliğini 7/24 izlemek için Ultralytics YOLO26'yı nasıl kullandığını, üreticilerin zaten sahip olduğu donanımlarda çıkarım maliyetini %28 düşürdüğünü öğren.

Otomotivde bilgisayarlı görü

Operasyonunla uyumlu gerçek zamanlı yapay zekâ

Otomotiv sektöründe kanıtlanmış sonuçlar

Plakaları neredeyse kusursuz okuma

Her türlü ışıkta yorgunluğu tespit et

Kaynak kusurlarını üretim hattında tespit et

YOLO26 ile çıkarımı dene

Otomotivin her aşaması için görsel yapay zekâ

Ultralytics YOLO ile kusur tespitini ölçeklendir

22 dışa aktarma biçiminden birini seç

Görsel yapay zekâyla sektörleri dönüştürüyoruz

RTM, Ultralytics YOLO26 ile çıkarım maliyetini %28 düşürüyor

SK Godelius, Ultralytics YOLO ile maden konveyörlerinde 3.400 kusur tespit ediyor

Camerite, Ultralytics YOLO ile geliştirme süresini %25,2 kısaltıyor

OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11 ile proje gecikmelerini %20 azaltıyor

mtrail'in TrainVision çözümü, demir yolu verilerinin toplanma süresini neredeyse %100 kısaltıyor

Glacier Robotics, ABD'deki geri dönüşüm tesislerinde PET sızıntısını %70 azalttı

SOHGA, Ultralytics YOLO ile otopark izleme süresini %30 azaltıyor

Scaleout, Ultralytics YOLO ile model güncellemelerini haftalardan saatlere indiriyor

RapiD Engineering, Ultralytics YOLO ile deniz ürünleri kalite kontrolünü 1 hafta daha hızlı devreye alıyor

Project Ocean Oasis, Ultralytics YOLO ile resiflerin korunmasını ilerletiyor

Volley, Ultralytics YOLO ile kortlarda 250'den fazla yapay zekâ antrenman cihazına güç veriyor

WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO ve Axelera’nın AI Hızlandırıcısı ile güvenlik ihlallerini %28 azaltıyor

Stride, Ultralytics YOLO ile 1 dakikalık at yürüyüşü analizi sunuyor

Pixelabs, Ultralytics YOLO destekli otomasyonla %95 duyarlılık elde ediyor

SiteAssist, Ultralytics YOLO ile 770K'dan fazla görüntüyü işleyerek saha güvenliğini artırıyor

Chef Robotics, Ultralytics YOLO kullanarak fazla ürün vermeyi %67 azaltıyor

Cali Intelligence, Ultralytics YOLO ile ödeme kuyruklarını %43 kısaltıyor

MarineSitu, Ultralytics YOLO kullanarak su altı izlemesinde %96'dan fazla çalışma süresine ulaşıyor

Theia Scientific, Ultralytics YOLO ile mikroskopi analizini 43 kat hızlandırıyor

eSmart Systems, Ultralytics YOLO ile enerji hattı inceleme süresini yarıya indiriyor

Axelera AI, Ultralytics YOLO kullanarak uçta 34 FPS AI çıkarımı sağlıyor

STMicroelectronics, Ultralytics YOLO'yu çıkarım başına yalnızca 9,4 mJ ile bir MCU'da çalıştırıyor

Specialvideo, Ultralytics YOLO ile gıda denetimi doğruluğunu %99'a çıkarıyor

Vivity AI, Ultralytics YOLO ile endüstriyel operasyonlarda yılda 5 milyon dolardan fazla tasarruf sağlıyor

Videologic Analytics, Ultralytics YOLO ile yapay zekâ destekli kamera lisanslarını 10 bine çıkarıyor

Prezent, Ultralytics YOLO ile slayt algılama doğruluğunu %34 artırıyor

ALYCE, Ultralytics YOLO ile trafik yapay zekâsı çıkarımını %20 hızlandırıyor

Kiwitron, Ultralytics YOLO ile endüstriyel tehlikeleri 30 m uzaktan algılıyor

RTM, Ultralytics YOLO26 ile çıkarım maliyetini %28 düşürüyor

SK Godelius, Ultralytics YOLO ile maden konveyörlerinde 3.400 kusur tespit ediyor

Camerite, Ultralytics YOLO ile geliştirme süresini %25,2 kısaltıyor

OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11 ile proje gecikmelerini %20 azaltıyor

mtrail'in TrainVision çözümü, demir yolu verilerinin toplanma süresini neredeyse %100 kısaltıyor

Glacier Robotics, ABD'deki geri dönüşüm tesislerinde PET sızıntısını %70 azalttı

SOHGA, Ultralytics YOLO ile otopark izleme süresini %30 azaltıyor

Scaleout, Ultralytics YOLO ile model güncellemelerini haftalardan saatlere indiriyor

RapiD Engineering, Ultralytics YOLO ile deniz ürünleri kalite kontrolünü 1 hafta daha hızlı devreye alıyor

Project Ocean Oasis, Ultralytics YOLO ile resiflerin korunmasını ilerletiyor

Volley, Ultralytics YOLO ile kortlarda 250'den fazla yapay zekâ antrenman cihazına güç veriyor

WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO ve Axelera’nın AI Hızlandırıcısı ile güvenlik ihlallerini %28 azaltıyor

Stride, Ultralytics YOLO ile 1 dakikalık at yürüyüşü analizi sunuyor

Pixelabs, Ultralytics YOLO destekli otomasyonla %95 duyarlılık elde ediyor

SiteAssist, Ultralytics YOLO ile 770K'dan fazla görüntüyü işleyerek saha güvenliğini artırıyor

Chef Robotics, Ultralytics YOLO kullanarak fazla ürün vermeyi %67 azaltıyor

Cali Intelligence, Ultralytics YOLO ile ödeme kuyruklarını %43 kısaltıyor

MarineSitu, Ultralytics YOLO kullanarak su altı izlemesinde %96'dan fazla çalışma süresine ulaşıyor

Theia Scientific, Ultralytics YOLO ile mikroskopi analizini 43 kat hızlandırıyor

eSmart Systems, Ultralytics YOLO ile enerji hattı inceleme süresini yarıya indiriyor

Axelera AI, Ultralytics YOLO kullanarak uçta 34 FPS AI çıkarımı sağlıyor

STMicroelectronics, Ultralytics YOLO'yu çıkarım başına yalnızca 9,4 mJ ile bir MCU'da çalıştırıyor

Specialvideo, Ultralytics YOLO ile gıda denetimi doğruluğunu %99'a çıkarıyor

Vivity AI, Ultralytics YOLO ile endüstriyel operasyonlarda yılda 5 milyon dolardan fazla tasarruf sağlıyor

Videologic Analytics, Ultralytics YOLO ile yapay zekâ destekli kamera lisanslarını 10 bine çıkarıyor

Prezent, Ultralytics YOLO ile slayt algılama doğruluğunu %34 artırıyor

ALYCE, Ultralytics YOLO ile trafik yapay zekâsı çıkarımını %20 hızlandırıyor

Kiwitron, Ultralytics YOLO ile endüstriyel tehlikeleri 30 m uzaktan algılıyor

RTM, Ultralytics YOLO26 ile çıkarım maliyetini %28 düşürüyor

SK Godelius, Ultralytics YOLO ile maden konveyörlerinde 3.400 kusur tespit ediyor

Camerite, Ultralytics YOLO ile geliştirme süresini %25,2 kısaltıyor

OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11 ile proje gecikmelerini %20 azaltıyor

mtrail'in TrainVision çözümü, demir yolu verilerinin toplanma süresini neredeyse %100 kısaltıyor

Glacier Robotics, ABD'deki geri dönüşüm tesislerinde PET sızıntısını %70 azalttı

SOHGA, Ultralytics YOLO ile otopark izleme süresini %30 azaltıyor

Scaleout, Ultralytics YOLO ile model güncellemelerini haftalardan saatlere indiriyor

RapiD Engineering, Ultralytics YOLO ile deniz ürünleri kalite kontrolünü 1 hafta daha hızlı devreye alıyor

Project Ocean Oasis, Ultralytics YOLO ile resiflerin korunmasını ilerletiyor

Volley, Ultralytics YOLO ile kortlarda 250'den fazla yapay zekâ antrenman cihazına güç veriyor

WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO ve Axelera’nın AI Hızlandırıcısı ile güvenlik ihlallerini %28 azaltıyor

Stride, Ultralytics YOLO ile 1 dakikalık at yürüyüşü analizi sunuyor