物流中的计算机视觉
从库存监控到质量控制，使用 Ultralytics YOLO 构建物流中的实时视觉 AI 解决方案。
深受全球领先组织信赖
Ultralytics YOLO 如何助力物流
与您的团队协同工作的实时 AI
专为物流构建，Ultralytics YOLO 在不替换现有基础设施的情况下，增强工作流以实现精确、快速且可投入生产的计算机视觉。
- 即插即用部署：以极低的开销进行部署，将集成时间缩短至数天。
- 检测精度：跨包裹、托盘、车辆和资产的顶尖实时检测。
- 低于 5 毫秒的推理速度：支持边缘、云端或本地部署，并提供 19 种导出格式。
- 数小时内投入生产：标注、训练和部署，缩短产品上市时间。
体验 YOLO26 推理
拖放一张图像以查看实时目标检测
覆盖物流各个环节的视觉 AI
为你的生产流程的每个阶段量身定制的解决方案。
仓库与库存管理
使用 Ultralytics YOLO 进行库存追踪
利用 Ultralytics YOLO 和最新的检测与分类模型来自动化库存盘点、监控库存水平，并追踪每一个通道、每一个货架和每一个班次的货物移动。
- 自动化库存盘点：无需手动扫描，不会遗漏物品。
- 实时追踪：监控覆盖所有生产区域的产品流。
- 运营洞察：发现瓶颈并优化吞吐量。
利用视觉 AI 变革行业
从工厂车间到手术室，Ultralytics 将视觉数据转化为实时决策。
SOHGA 借助 Ultralytics YOLO 将停车场监控时间缩短了 30%
了解 SOHGA 的 MEGURU 系统如何使用 Ultralytics YOLO26 实现停车场巡逻自动化，将巡逻时间缩短 30%，并提升安全性。
Scaleout 借助 Ultralytics YOLO 将模型更新时间从数周缩短至数小时
了解 Scaleout 如何利用 Ultralytics YOLO 和联邦学习在边缘设备上微调 AI 模型，同时确保敏感数据的安全。
RapiD Engineering 使用 Ultralytics YOLO 将海鲜质量控制的部署速度提高了 1 周
了解 RapiD Engineering 如何使用 Ultralytics YOLO 实现鲑鱼检查自动化，实时检测缺陷，并节省了一周的工程工作量。
Project Ocean Oasis 利用 Ultralytics YOLO 推进珊瑚礁保护
了解 Project Ocean Oasis 如何使用 Ultralytics YOLO、边缘 AI 和自主监控系统来扩展珊瑚礁保护和海洋智能。
Volley 利用 Ultralytics YOLO 为超过 250 个场上 AI 教练提供支持
“真正棒的是，该模型在训练器的边缘硬件上能实现极佳的实时性能，而且我们可以在云端使用同一个模型来运行完全相同的工作流。”
WG Tech Solutions 通过 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器将安全违规行为减少了 28%
了解 WG Tech Solutions 如何利用 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器将制造业的安全违规行为减少了 28%
Stride 使用 Ultralytics YOLO 提供 1 分钟的马匹步态分析
了解 Stride 如何利用 Ultralytics YOLO 模型进行马匹姿态估计，在不到 1 分钟内完成全面的步态分析。
Pixelabs 通过 Ultralytics YOLO 驱动的自动化实现了 95% 的召回率
了解 Pixelabs 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动化工作流程并实现 95% 的召回率。
SiteAssist 通过 Ultralytics YOLO 处理超过 77 万张图像来改善现场安全
了解 SiteAssist 如何利用 Ultralytics YOLO 模型改善施工现场安全。
Chef Robotics 使用 Ultralytics YOLO 将食品损耗降低了 67%
探索 Chef Robotics 如何利用 Ultralytics YOLO 模型实现精准的食品装配。
Cali Intelligence 使用 Ultralytics YOLO 将结账排队时间缩短了 43%
探索 Cali Intelligence 如何使用 Ultralytics YOLO 模型通过目标检测来缩短零售结账队列。
MarineSitu 使用 Ultralytics YOLO 在水下监测中实现 96%+ 的正常运行时间
了解 MarineSitu 如何使用 Ultralytics YOLO 改变水下目标检测方式。
Theia Scientific 使用 Ultralytics YOLO 将显微镜分析速度提高了 43 倍
了解 Theia Scientific 如何使用 Ultralytics YOLO 重新定义显微镜数据分析。
eSmart Systems 使用 Ultralytics YOLO 将电力巡检时间缩短了一半
了解 eSmart Systems 如何使用 Ultralytics YOLO 提高缺陷检测速度并实现电力巡检转型。
Axelera AI 使用 Ultralytics YOLO 实现 34 FPS 的边缘 AI 推理
了解 Axelera AI 如何使用 Ultralytics YOLO 在 Metis AI 芯片上实现快速、准确且高效的边缘视觉。
STMicroelectronics 在 MCU 上运行 Ultralytics YOLO，每次推理仅需 9.4 mJ
了解 STMicroelectronics 如何高效地在低功耗微控制器上部署 Ultralytics YOLO 模型，以在边缘侧实现精确的实时推理。
Specialvideo 使用 Ultralytics YOLO 实现了 99% 的食品检测准确率
了解 Specialvideo 如何使用 Ultralytics YOLO 模型为实时 AI 食品检测提供动力，从而确保质量、减少浪费并提高效率。
Vivity AI 通过 Ultralytics YOLO 每年在工业运营中节省超过 500 万美元
了解 Vivity AI 如何利用 Ultralytics YOLO 模型加强工业自动化，提高效率，减少停机时间并确保工作场所安全。
Videologic Analytics 通过 Ultralytics YOLO 扩展至 1 万个 AI 摄像头许可证
了解 Videologic Analytics 如何集成 Ultralytics YOLO 模型以增强视频监控，提高检测准确率，减少误报，并优化实时威胁监控。
Prezent 使用 Ultralytics YOLO 将幻灯片检测准确率提高了 34%
了解 Prezent 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动化幻灯片元素检测，在保持结构和设计的同时将处理时间缩短至 10 秒以内。
ALYCE 通过 Ultralytics YOLO 将交通 AI 推理速度提升了 20%
了解 ALYCE 如何使用 Ultralytics YOLO 模型来提高数据准确性、优化城市交通，并为可持续发展的智慧城市构建人工智能驱动的交通解决方案。
Kiwitron 使用 Ultralytics YOLO 在 30 米外检测工业危险
探索 Kiwitron 如何在其 KewiEye 解决方案中使用 Ultralytics YOLO 模型来检测和应对工业危险，从而提高安全性。
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Kiwitron 使用 Ultralytics YOLO 在 30 米外检测工业危险
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常见问题解答
物流中的计算机视觉使用摄像头和 AI 模型来跟踪包裹、检查损坏、分拣物品、监控仓库安全并验证交付。Ultralytics YOLO 模型在仓库和配送中心实时运行这些检查，即时标记路径错误的包裹、堵塞的通道或 PPE 问题。
在仓库中，计算机视觉通过高空摄像头跟踪库存水平、发现传送带上的损坏物品、引导机器人进行拣选和打包，并监控工人安全区。Ultralytics YOLO26 在边缘硬件上处理这些任务，因此检测速度与传送带速度保持同步，无需将原始视频发送到云端。
供应链运营中的计算机视觉涵盖包裹通过配送中心的流动、容器和托盘计数、运输中的状态检查以及防损。Ultralytics YOLO 模型通过操作员图像训练，可在各个站点处理这些任务，为团队提供从入库到最后一英里的持续可见性。
计算机视觉通过检测货架、存储区和托盘上的物品来自动化库存跟踪，从而无需手动扫描即可更新仓库管理系统。Ultralytics YOLO 模型可处理大面积存储区域的固定摄像头计数和无人机扫描。
可以。视觉 AI 通过检测溢出物、堵塞出口、叉车与行人距离过近以及缺少 PPE 等危险来提高物流安全性。Ultralytics YOLO 模型在现有 CCTV 或新型边缘摄像头上运行，在事件发生后几秒钟内（而不是记录后）向主管发出警报，且无需改变工人工作流。
对于物流运营，请寻找一个能够处理你特定包裹和仓库环境模型训练，并部署到边缘设备以实现低延迟推理的平台。Ultralytics Platform 涵盖标注、训练和部署，并提供用于生产用途的企业许可。