零售业中的计算机视觉
从货架监控到客户洞察，使用 Ultralytics YOLO 构建零售业的实时视觉 AI 解决方案。
深受全球领先组织信赖
Ultralytics YOLO 如何助力零售业
与您的团队协同工作的实时 AI
专为零售而建，Ultralytics YOLO 利用你现有的基础设施，简化工作流以实现精确、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：跨产品、货架、客户和商店运营的顶尖实时检测。
- 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
覆盖零售各个环节的视觉 AI
为你的生产流程的每个阶段量身定制的解决方案。
货架图管理
使用 Ultralytics YOLO 实现智能货架布局
利用 Ultralytics YOLO 结合最新的检测和分类模型，验证货架陈列图合规性，监控产品摆放，并获取各门店的客户洞察。
- 实时准确性：检测产品摆放和货架合规性。
- 全面的 AI 任务覆盖：检测、分割、分类、OBB。
- 训练灵活性：在几分钟内为任何产品类别微调 YOLO。
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%
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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
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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%
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Stride 使用 Ultralytics YOLO 提供 1 分钟的马匹步态分析
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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
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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
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Prezent 使用 Ultralytics YOLO 将幻灯片检测准确率提高了 34%
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ALYCE 通过 Ultralytics YOLO 将交通 AI 推理速度提升了 20%
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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
零售业中的计算机视觉使用摄像头和 AI 模型来监控货架、自动化结账、分析客户行为并防止损失。Ultralytics YOLO 模型在商店中实时运行这些检查，即时标记缺货、货架图问题或异常活动。
零售计算机视觉使用 AI 模型来解读店内摄像头、结账系统和后台传感器的视觉数据，自动化货架监控、库存跟踪和客户分析。Ultralytics YOLO26 使用深度学习来识别基于规则的系统所漏掉的细微差异，并适应新产品和商店布局，无需重新设计设置。
计算机视觉零售分析将视频流转化为客流量、过道停留时间、排队长度和客户人口统计等指标。Ultralytics YOLO 模型处理空间逻辑，识别购物者何时进入区域或排队，以便商店团队根据观察到的行为调整人员配备和布局。
对于零售运营，请寻找一个能够处理你特定产品和商店布局模型训练，并部署到店内边缘设备以实现低延迟、保护隐私推理的平台。Ultralytics Platform 在一个地方涵盖了标注、训练和部署，并提供用于生产用途的企业许可。
计算机视觉通过检测自助结账中的 SKU 替换、监控高价值物品防盗、验证货架图合规性以及标记 POS 异常事件以供审查来支持防损。Ultralytics YOLO 在现有 CCTV 或新型边缘摄像头上运行，在库存损失记录后几秒钟内（而不是之后）向员工发出警报。
可以。Ultralytics YOLO26 使用无 NMS 架构，减少了拥挤商店中的重复检测，并可导出为 TensorRT，以便在标准边缘硬件上进行高吞吐量推理。每月运行数千万次产品检测的零售部署项目，正是利用这种组合在数千台摄像头中保持低延迟。