利用 Ultralytics YOLO 模型提升安全性、效率和自动化水平——通过前沿的计算机视觉系统，推动更智能、更安全的道路。
目标检测可用于在汽车装配过程中准确检测部件，从而减少错误。
使用 Ultralytics YOLO11 勾勒出汽车缺陷，确保制造过程中实现完美饰面。
计算机视觉模型可以帮助对车辆组件进行分类，从而优化生产。
YOLO11 帮助分析行人的姿势，从而提高道路安全性。
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，自动驾驶汽车可能会使2022年的出租车数量增加四倍，通过Ultralytics YOLO模型等计算机视觉创新来重塑交通。
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。它可以帮助他们检测障碍物、识别标志、遵循车道以及跟踪其他车辆，以实现安全和独立的驾驶。
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 助您推动增长和创新。让我们携手塑造未来。
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