利用 Ultralytics YOLO 模型提升自动化水平,为人工智能机器人配备自主导航、精确物体处理和实时质量控制功能。
Ultralytics YOLO11 物体检测模型使机器人能够识别、分类和处理物品。
机械臂可以利用 YOLO11 的细分功能,提高制造和物流领域的人工智能自动化水平。
人工智能驱动的机器人视觉系统可以对物体进行分类,从而实现制造业质量控制的自动化。
利用 YOLO11 分析跨行业的身体运动,用于病人康复等用例。
定向边界框 (OBB) 检测可帮助无人机识别物体的方向,从而改进导航。
机器人技术中由人工智能驱动的物体跟踪可增强自主操作的感知和视觉能力。
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通过将 YOLO11 等实时计算机视觉模型集成到机器人技术中,制造商可以大大简化工作流程,改善缺陷检测,提高质量控制和生产效率。
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得益于计算机视觉在机器人技术中的应用和 YOLO11 等工具,全球机器人视觉市场预计将从 2023 年的 26 亿美元增长到 2028 年的 40 亿美元。
人工智能通过支持自主导航、物体检测、姿态估计和决策,为机器人技术提供动力。它通过 YOLO11 等技术提高了制造、医疗保健和物流等行业的效率。
计算机视觉使机器人能够分析图像和视频中的视觉数据,从而与周围环境进行有效互动和导航。
利用计算机视觉技术的机器人可用于检测制造缺陷、引导自主无人机、辅助手术、实现自动驾驶汽车等。
深度学习是一种利用神经网络从数据中学习的机器学习方式,通过感知、决策和控制为机器人技术提供动力。
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