使用 Ultralytics YOLO 模型重新构想 AI 驱动的零售，从而增强库存管理的自动化，解锁实时洞察力，并提供个性化的购物体验。
使用 Ultralytics YOLOv8 可以帮助零售商实时检测和计数商品，从而优化商店运营。
YOLO11 帮助勾勒图像中的物体轮廓，用于 AI 驱动的库存管理等应用。
图像分类可以帮助快速分类产品，从而简化零售物流。
使用 YOLO11 进行姿势估计可以促进零售自动化，以用于盗窃检测等应用。
YOLO11 的定向边界框检测可以帮助检查产品是否组织得当。
利用 YOLO11 的实时目标跟踪简化队列管理，确保更好的客户流量。
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借助 YOLO11，零售商可以提供个性化的购物体验，从而提高客户忠诚度并促进重复购买。
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通过采用 YOLO11，零售商可以充分利用人工智能的优势——72% 的企业报告称，使用人工智能降低了运营成本并简化了运营流程。
零售商店正在使用计算机视觉来监控货架、跟踪产品可用性并分析客户行为。它还有助于管理队列，为客户创造更顺畅的购物体验。
计算机视觉可以实时跟踪库存水平，在货架需要补货时提醒员工，并有助于防止库存过多或短缺。反过来，这可以改善库存管理，并节省时间和资源。
计算机视觉帮助零售商了解顾客在商店中的移动方式，识别受欢迎的产品或区域，并优化布局，使购物更直观和愉快。
计算机视觉等人工智能技术正在通过实现诸如无人收银结账、视觉产品搜索和更智能的产品推荐等功能来重新构想零售业的未来，从而使购物更快，并为每位客户量身定制。
让 Ultralytics 助您推动增长和创新。让我们携手塑造未来。
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