利用Ultralytics YOLO 模型提升安全性、效率和自动化程度--通过最先进的计算机视觉系统实现更智能、更安全的道路驾驶。
物体检测可用于在汽车组装过程中准确detect 部件，从而减少误差。
使用Ultralytics YOLO11 可勾勒出汽车缺陷，确保生产过程中完美无瑕。
计算机视觉模型有助于classify 车辆部件进行classify ，从而优化生产。
YOLO11 可帮助分析行人的姿势，提高道路安全。
定向边界框对象检测可以帮助管理停车和监控交通。
实时跟踪车辆，用于速度估计、交通管理或更好的自动驾驶系统。
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视觉 AI 正在改变汽车行业的质量控制，通过适应照明等挑战，提高效率和可靠性。
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到 2030 年，自动驾驶汽车将使 2022 年的出租车数量翻两番，并通过Ultralytics YOLO 模型等计算机视觉创新技术重塑交通。
计算机视觉可以帮助汽车看到并理解道路。它被用于自动驾驶汽车、安全功能、检测物体、识别道路标志、保持在车道内以及改进导航。
自动驾驶汽车依靠计算机视觉来观察道路。它可以帮助汽车detect 障碍物、识别标志、跟随车道行驶、track 其他车辆，从而实现安全、独立的驾驶。
汽车计算机视觉系统的例子包括车道保持、自适应巡航控制、行人检测、交通标志识别、泊车辅助和碰撞避免。
汽车行业使用人工智能来实现自动驾驶、增强安全功能、预测性维护、高效生产流程和个性化的车内体验。
让Ultralytics 帮您推动增长和创新。让我们共创未来。
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