Otomotivde bilgisayarlı görü nasıl kullanılır?

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 nedir?

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.

ADAS ve sürücü izlemede bilgisayarlı görü nasıl kullanılır?

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.

Hangi bilgisayarlı görü platformu otomotiv uygulamalarına uygundur?

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.

YOLO modelleri gömülü otomotiv donanımında çalışabilir mi?

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.

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

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.

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: 20 dışa aktarım formatı ile uç, bulut veya yerinde dağıtım.
Saatler içinde üretime hazır: Etiketle, eğit ve piyasaya çıkış süresini kısaltarak dağıt.

Lisans talep et

Operasyonunla çalışan gerçek zamanlı yapay zeka

Otomotivde kanıtlanmış sonuçlar

Plaka okumadan kabin içi güvenliğe ve hat kenarı denetimine kadar, ekiplerin Ultralytics YOLO ile başardıkları şeyler bunlar.

Plaka doğruluğu%99,3

Neredeyse mükemmel plaka okumaları

Ayarlanmış bir Ultralytics YOLOv8, ucuz uç donanımlarda 30 FPS üzerinde %99,3 doğrulukla plaka okur; kapılar, gişeler ve park yerleri için hazırdır.

Satya ve ark., ETASR, 2025

Sürücü güvenliği%98,8

Her türlü ışıkta yorgunluğu yakala

Bir Ultralytics YOLOv8 modeli, uygun fiyatlı donanımlar üzerinde kabin içi çalışarak parlama ve düşük ışıkta sürücü yorgunluğunu %98,8 mAP ile işaretler.

Liu ve ark., Sensors, 2025

Kaynak denetimi%95,5

Hattaki kaynak kusurlarını yakala

Bir Ultralytics YOLO11 modeli, gözeneklilik ve sıçrama gibi kaynak kusurlarını %95,5 mAP ile işaretleyerek parçalar hattan çıkmadan önce hataları yakalar.

Zhang ve ark., Scientific Reports, 2026

YOLO26 Çıkarımını dene

Gerçek zamanlı nesne algılamayı görmek için bir görseli sürükleyip bırak

Canlı Demo

Girdi Görseli

Bir görsel yükle veya test etmek için bir örnek seç yolo26n. Tahmin Dokümanları

Buraya bir görsel bırak

veya göz atmak için tıkla

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

Veya bir örnek dene

Güvenilirlik

0.25

IoU

0.70

Görüntü Boyutu

640

API Belgeleri

API anahtarı kimlik doğrulamasına sahip özel bir çıkarım uç noktası elde etmek için modelini dağıt — ardından aşağıdaki yer tutucu URL'yi ve anahtarı dağıtım değerlerinle değiştir. Dağıtım belgeleri

Not: Bu bir örnek koddur. Uç nokta URL'ni ve API anahtarını almak için önce modelini dağıt.

import requests

# Replace with your 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 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.

Ultralytics YOLO ile kusur tespitini ölçeklendir

20 dışa aktarım formatından birini seç

Uç mikrodenetleyicilerden bulut GPU kümelerine kadar bir kez eğit, her yerde dağıt.

Vision AI ile sektörleri dönüştürme

Fabrika zeminlerinden ameliyathanelere kadar Ultralytics, görsel verileri gerçek zamanlı kararlara dönüştürür.

OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11 ile proje gecikmelerini %20 oranında azaltıyor

OnsiteIQ'nun şantiyeleri izlemek, proje gecikmelerini %20 azaltmak ve anlaşmazlıkları 3 kat daha hızlı çözmek için Ultralytics YOLO11'i nasıl kullandığını keşfet.

Otomotivde bilgisayarlı görü

Operasyonunla çalışan gerçek zamanlı yapay zeka

Otomotivde kanıtlanmış sonuçlar

Neredeyse mükemmel plaka okumaları

Her türlü ışıkta yorgunluğu yakala

Hattaki kaynak kusurlarını yakala

YOLO26 Çıkarımını dene

Otomotivin her aşaması için görüntü tabanlı yapay zeka

Ultralytics YOLO ile kusur tespitini ölçeklendir

20 dışa aktarım formatından birini seç

Vision AI ile sektörleri dönüştürme

OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11 ile proje gecikmelerini %20 oranında azaltıyor

mtrail'in TrainVision yazılımı, raylı sistem veri toplama süresini neredeyse %100 oranında kısaltıyor

Glacier Robotics, ABD'deki geri dönüşüm tesislerinde PET sızıntısını %70 oranında 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 resif korumasını ilerletiyor

Volley, Ultralytics YOLO ile 250'den fazla saha içi yapay zeka eğitmenine güç veriyor

WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO ve Axelera AI Hızlandırıcı ile güvenlik ihlallerini %28 azaltıyor

Stride, Ultralytics YOLO ile 1 dakikalık at yürüyüş analizi sunuyor

Pixelabs, Ultralytics YOLO tabanlı otomasyonla %95 geri çağırma elde ediyor

SiteAssist, Ultralytics YOLO ile 770 binden fazla görüntüyü işleyerek şantiye güvenliğini artırıyor

Chef Robotics, gıda firesini %67 azaltmak için Ultralytics YOLO kullanıyor

Cali Intelligence, Ultralytics YOLO ile kasa kuyruklarını %43 kısaltıyor

MarineSitu, Ultralytics YOLO kullanarak su altı izlemede %96'nın üzerinde çalışma süresine ulaşıyor

Theia Scientific, Ultralytics YOLO ile mikroskopi analizini 43 kat hızlandırıyor

eSmart Systems, Ultralytics YOLO ile elektrik hattı denetim süresini yarıya indiriyor

Axelera AI, Ultralytics YOLO kullanarak 34 FPS uç AI çıkarımı sunar

STMicroelectronics, Ultralytics YOLO'yu bir MCU üzerinde çıkarım başına sadece 9.4 mJ ile çalıştırır

Specialvideo, Ultralytics YOLO ile %99 gıda denetim doğruluğuna ulaşıyor

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

Videologic Analytics, Ultralytics YOLO ile 10 bin yapay zeka kamera lisansına kadar ölçekleniyor

Prezent, Ultralytics YOLO ile slayt tespit doğruluğunu %34 artırıyor

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

Kiwitron, 30 metre mesafedeki endüstriyel tehlikeleri tespit etmek için Ultralytics YOLO kullanıyor

OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11 ile proje gecikmelerini %20 oranında azaltıyor

mtrail'in TrainVision yazılımı, raylı sistem veri toplama süresini neredeyse %100 oranında kısaltıyor

Glacier Robotics, ABD'deki geri dönüşüm tesislerinde PET sızıntısını %70 oranında 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 resif korumasını ilerletiyor

Volley, Ultralytics YOLO ile 250'den fazla saha içi yapay zeka eğitmenine güç veriyor

WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO ve Axelera AI Hızlandırıcı ile güvenlik ihlallerini %28 azaltıyor

Stride, Ultralytics YOLO ile 1 dakikalık at yürüyüş analizi sunuyor

Pixelabs, Ultralytics YOLO tabanlı otomasyonla %95 geri çağırma elde ediyor

SiteAssist, Ultralytics YOLO ile 770 binden fazla görüntüyü işleyerek şantiye güvenliğini artırıyor

Chef Robotics, gıda firesini %67 azaltmak için Ultralytics YOLO kullanıyor

Cali Intelligence, Ultralytics YOLO ile kasa kuyruklarını %43 kısaltıyor

MarineSitu, Ultralytics YOLO kullanarak su altı izlemede %96'nın üzerinde çalışma süresine ulaşıyor

Theia Scientific, Ultralytics YOLO ile mikroskopi analizini 43 kat hızlandırıyor

eSmart Systems, Ultralytics YOLO ile elektrik hattı denetim süresini yarıya indiriyor

Axelera AI, Ultralytics YOLO kullanarak 34 FPS uç AI çıkarımı sunar

STMicroelectronics, Ultralytics YOLO'yu bir MCU üzerinde çıkarım başına sadece 9.4 mJ ile çalıştırır

Specialvideo, Ultralytics YOLO ile %99 gıda denetim doğruluğuna ulaşıyor

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

Videologic Analytics, Ultralytics YOLO ile 10 bin yapay zeka kamera lisansına kadar ölçekleniyor

Prezent, Ultralytics YOLO ile slayt tespit doğruluğunu %34 artırıyor

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

Kiwitron, 30 metre mesafedeki endüstriyel tehlikeleri tespit etmek için Ultralytics YOLO kullanıyor

OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11 ile proje gecikmelerini %20 oranında azaltıyor

mtrail'in TrainVision yazılımı, raylı sistem veri toplama süresini neredeyse %100 oranında kısaltıyor

Glacier Robotics, ABD'deki geri dönüşüm tesislerinde PET sızıntısını %70 oranında 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 resif korumasını ilerletiyor

Volley, Ultralytics YOLO ile 250'den fazla saha içi yapay zeka eğitmenine güç veriyor

WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO ve Axelera AI Hızlandırıcı ile güvenlik ihlallerini %28 azaltıyor

Stride, Ultralytics YOLO ile 1 dakikalık at yürüyüş analizi sunuyor

Pixelabs, Ultralytics YOLO tabanlı otomasyonla %95 geri çağırma elde ediyor

SiteAssist, Ultralytics YOLO ile 770 binden fazla görüntüyü işleyerek şantiye güvenliğini artırıyor

Chef Robotics, gıda firesini %67 azaltmak için Ultralytics YOLO kullanıyor

Cali Intelligence, Ultralytics YOLO ile kasa kuyruklarını %43 kısaltıyor

MarineSitu, Ultralytics YOLO kullanarak su altı izlemede %96'nın üzerinde çalışma süresine ulaşıyor

Theia Scientific, Ultralytics YOLO ile mikroskopi analizini 43 kat hızlandırıyor

eSmart Systems, Ultralytics YOLO ile elektrik hattı denetim süresini yarıya indiriyor

Axelera AI, Ultralytics YOLO kullanarak 34 FPS uç AI çıkarımı sunar

STMicroelectronics, Ultralytics YOLO'yu bir MCU üzerinde çıkarım başına sadece 9.4 mJ ile çalıştırır