Ultralytics YOLO 模型利用计算机视觉加速供应链流程并及早detect 问题,从而帮助简化物流工作流程。
有了Ultralytics YOLO11 ,仓库可以利用物流中的物体检测功能简化库存检查。
YOLO11 可以实时segment 包裹、标签、徽标和送货人员,以加强跟踪。
像YOLO11 这样的计算机视觉模型可以毫不费力地对库存进行分类,从而简化工作流程。
视觉 AI 可以帮助监控仓库工人的姿势,以识别不安全的操作。
通过定向边界框目标检测监控仓库物流,以减少错误。
计算机视觉可以监控和track 分拣系统中的包裹,改善库存管理。
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物流领域的人工智能正在帮助公司实现 15% 的成本节约、35% 的库存优化,并大幅提高服务水平。
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利用YOLO11 等技术,物流领域的自主移动机器人 (AMR) 正在提高生产率,并创造出接近 "零缺陷 "的工作流程。
仓库中的计算机视觉技术有助于track 库存、发现受损物品、引导机器人进行拣选和分类、确保工人安全,并通过实时分析操作提高效率。
人工智能有助于管理供应链、预测需求、track 货物和更快地分拣包裹。它还能提高交付效率,减少物流错误。
物流领域的计算机视觉是 AI 的一个子领域,它使用摄像头和图像分析来实现诸如检查包裹是否损坏、正确分类包裹和跟踪车辆等应用。
视觉 AI 可以通过实时检测仓库地板上的溢出物或障碍物等危险,提醒工人并在事故发生前加以预防,从而提高物流安全性。
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