利用 Ultralytics YOLO 模型重新构想人工智能驱动的零售业，提高库存管理的自动化程度，释放实时洞察力，提供个性化购物体验。
通过使用 Ultralytics YOLO11，零售商可以实时检测和清点商品，从而优化店铺。
YOLO11 可帮助勾勒出图像中的物体轮廓，用于人工智能驱动的库存管理等应用。
图像分类有助于快速对产品进行分类，从而简化零售物流。
利用 YOLO11 进行姿态估算可促进零售业自动化应用，如盗窃检测。
YOLO11 的定向边框检测功能可以帮助检查产品是否组织得当。
利用 YOLO11 的实时对象跟踪功能简化队列管理，确保更好的客户流量。
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通过 YOLO11，零售商可以提供个性化的购物体验，从而提高忠诚度并促进重复购买。
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通过采用 YOLO11，零售商可以利用人工智能的优势--72% 使用人工智能的企业报告称，运营成本降低，运营流程简化。
零售店正在利用计算机视觉技术监控货架、跟踪产品供应情况并分析顾客行为。它还有助于管理排队，为顾客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，并帮助防止库存过多或短缺。这反过来又能改善库存管理，节省时间和资源。
计算机视觉可帮助零售商了解顾客在店内的移动方式，识别受欢迎的产品或区域，并优化布局，使购物更直观、更愉快。
计算机视觉等人工智能技术正在重新构想零售业的未来，实现了无收银员结账、可视化产品搜索和更智能的产品推荐等功能，使购物变得更快，更符合每位顾客的需求。
让 Ultralytics 帮您推动增长和创新。让我们共创未来。
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