Ultralytics YOLO 模型通过利用计算机视觉来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。
借助 Ultralytics YOLO11，仓库可以通过在物流中使用目标检测来简化库存检查。
YOLO11 可以实时分割包裹、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跟踪分拣系统中的包裹，从而改善库存管理。
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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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通过使用像 YOLO11 这样的技术，物流领域的自主移动机器人 (AMR) 正在提高生产力，并创造接近“零缺陷”的工作流程。
仓库中的计算机视觉有助于跟踪库存、发现损坏的物品、引导机器人进行拣选和分类、确保工人安全，并通过实时分析运营来提高效率。
AI 有助于管理供应链、预测需求、跟踪货物和更快地对包裹进行分类。它还可以提高交付效率并减少物流中的错误。
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。
让 Ultralytics 助您推动增长和创新。让我们携手塑造未来。
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