物流中的计算机视觉

Ultralytics YOLO 模型利用计算机视觉加速供应链流程并及早发现问题，从而帮助简化物流工作流程。

深受行业领导者的信赖

贝壳标志

NIST 徽标

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Ultralytics YOLO 在物流中的应用

物体检测

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。

实例分割

YOLO11 可以实时分割包裹、标签、徽标和送货人员，以加强跟踪。

图像分类

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。

姿势估计

视觉人工智能可以帮助监控仓库工人的姿势，识别不安全的操作。

OBB 物体检测

通过定向边界框对象检测监控仓库物流，减少错误。

物体追踪

计算机视觉可以监控和跟踪分拣系统中的包裹，改善库存管理。

计算机视觉在物流中的优势

01

人工智能将物流服务水平提高 65

人工智能在物流领域的应用帮助企业节省了 15% 的成本，优化了 35% 的库存，并大幅提高了服务水平。

02

AMR 将生产率提高了 200

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。

查看我们的模型

Theia Scientific 利用 Ultralytics YOLO 模型重新定义显微镜数据分析

商业与专业服务

eSmart Systems 利用 Ultralytics YOLO 实现公用事业检查自动化

能源与公用事业

Axelera AI利用Ultralytics YOLO实现边缘视觉人工智能

制造业和工业

利用 Ultralytics YOLO 和意法半导体 MCU 实现嵌入式视觉人工智能

制造业和工业

Ultralytics YOLO 为 Specialvideo 的食品检测工具提供支持

Vivity AI 利用 Ultralytics YOLO 模型实现工业人工智能

制造业和工业

用于视频监控的 Videologic Analytics 和 Ultralytics YOLO

商业与专业服务

Prezent 采用 Ultralytics YOLO 模型检测滑动元件

专业与商业服务

ALYCE 的智能交通解决方案利用了 Ultralytics YOLO 模型

运输与物流

用于工业危险检测的 Kiwitron 和 Ultralytics YOLO 模型

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常见问题

仓库中如何使用计算机视觉？

物流业如何使用人工智能？

什么是物流中的计算机视觉？

视觉人工智能能让物流更安全吗？

准备好利用人工智能进行转型了吗？

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