航空航天中的计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 为航空航天制造、飞机巡检、机场运营和航天系统构建实时视觉 AI 解决方案。
深受全球领先机构信赖
了解 Ultralytics YOLO 如何应对航空航天领域的挑战
专为航空航天打造的实时 AI
Ultralytics YOLO 帮助航空航天团队自动执行精密检查、监控复杂运营并识别安全风险。你可以在现有摄像头、边缘设备、本地基础设施或云端部署可用于生产环境的计算机视觉。
- 即插即用式部署：部署所需开销极少，将集成时间缩短至几天。
- 检测准确率：针对各类物体、环境和动态场景的先进实时检测。
- 低于 5 毫秒的推理：支持边缘端、云端或本地部署，提供 22 种导出格式。
- 数小时即可投入生产：通过标注、训练和部署，缩短产品上市时间。
航空航天领域的可靠成果
从跑道安全到地面运营，近期研究展示了 Ultralytics YOLO 能为航空团队带来什么。
试用 YOLO26 推理
拖放图像，查看实时目标检测效果
覆盖航空航天各个环节的视觉 AI
为生产流程的每个阶段量身打造解决方案。
制造质量控制
借助 Ultralytics YOLO 实现更智能的质量控制
利用 Ultralytics YOLO 在生产过程中检查复合材料、涡轮叶片、焊缝、涂层、组件和部件对齐情况。
- 在线表面缺陷检测：在新面板离开生产线前，发现凹痕、划痕或碰伤。
- 首件检验：根据参考规格自动检查首批零件的外观，以验证生产流程。
- 工位间交接检查：在每个装配阶段确认部件状况，及时发现生产线中途造成的损坏。
从 22 种导出格式中选择
训练一次，随处部署，从边缘微控制器到云端 GPU 集群。
以视觉 AI 变革各行各业
从工厂车间到手术室，Ultralytics 将视觉数据转化为实时决策。
RTM 使用 Ultralytics YOLO26 将推理成本降低 28%
了解 RTM 如何使用 Ultralytics YOLO26 实现工厂全天候安全监控，并利用制造商已有的硬件将推理成本降低 28%。
SK Godelius 使用 Ultralytics YOLO 检测矿山传送带上的 3,400 处缺陷
了解 SK Godelius 如何使用 Ultralytics YOLO 自动检测缺陷和异常，帮助矿厂提升安全性并简化工作流程。
Camerite 使用 Ultralytics YOLO 将开发时间缩短 25.2%
了解 Camerite 如何使用 Ultralytics YOLO 自动化视频监控、缩短开发时间，并帮助城市转向主动安防。
OnsiteIQ 使用 Ultralytics YOLO11 将项目延误减少 20%
了解 OnsiteIQ 如何使用 Ultralytics YOLO11 监控施工现场，将项目延误减少 20%，并以快 3 倍的速度解决纠纷。
mtrail 的 TrainVision 将铁路数据采集时间缩短近 100%
了解 mtrail 的 TrainVision 如何使用 Ultralytics YOLO 自动采集铁路数据，将耗时最多缩短 100%，并将错误减少 90%。
Glacier Robotics 将美国回收设施中的 PET 流失率降低了 70%
了解 Glacier Robotics 如何使用 Ultralytics YOLO11 将 PET 泄漏减少 70%、提升回收准确率并实现废弃物分拣自动化。
SOHGA 借助 Ultralytics YOLO 将停车场监控时间缩短 30%
了解 SOHGA 的 MEGURU 系统如何使用 Ultralytics YOLO26 自动执行停车场巡逻，将巡逻时间缩短 30%，并提升安全性。
Scaleout 借助 Ultralytics YOLO 将模型更新周期从数周缩短至数小时
了解 Scaleout 如何使用 Ultralytics YOLO 和联邦学习，在边缘设备上微调 AI 模型，同时确保敏感数据安全。
RapiD Engineering 借助 Ultralytics YOLO，将海鲜质量控制系统的部署时间缩短了 1 周
了解 RapiD Engineering 如何使用 Ultralytics YOLO 自动检测鲑鱼，在实时检测缺陷的同时，节省一周的工程开发时间。
Project Ocean Oasis 借助 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，扩大珊瑚礁保护规模并提升海洋智能水平。
Volley 借助 Ultralytics YOLO 为 250 多台球场 AI 训练器提供支持
“真正棒的一点是，这个模型在训练器的边缘硬件上能够实时出色运行，而且我们可以在云端使用同一个模型，运行完全相同的流程。”
WG Tech Solutions 借助 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器，将安全违规事件减少 28%
了解 WG Tech Solutions 如何借助 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器，将制造业安全违规事件减少 28%。
Stride 借助 Ultralytics YOLO，在 1 分钟内完成马匹步态分析
了解 Stride 如何利用 Ultralytics YOLO 模型进行马匹姿态估计，并在 1 分钟内完成完整的步态分析。
Pixelabs 借助 Ultralytics YOLO 驱动的自动化实现 95% 召回率
了解 Pixelabs 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动化工作流程，实现 95% 的召回率。
SiteAssist 借助 Ultralytics YOLO 处理超过 77 万张图像，提升现场安全
了解 SiteAssist 如何利用 Ultralytics YOLO 模型提升施工现场安全。
Chef Robotics 借助 Ultralytics YOLO 将食品赠送量减少 67%
了解 Chef Robotics 如何使用 Ultralytics YOLO 模型实现精准食品组装。
Cali Intelligence 借助 Ultralytics YOLO 将结账排队时间缩短 43%
了解 Cali Intelligence 如何使用 Ultralytics YOLO 模型进行目标检测，缩短零售结账排队时间。
MarineSitu 使用 Ultralytics YOLO 进行水下监测，系统正常运行时间达到 96% 以上
了解 MarineSitu 如何使用 Ultralytics YOLO 改变水下目标检测。
Theia Scientific 借助 Ultralytics YOLO 将显微镜分析速度提升 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 借助 Ultralytics YOLO 将电力线巡检时间减半
了解 eSmart Systems 如何使用 Ultralytics YOLO 提升缺陷检测速度并改造公用设施巡检。
Axelera AI 使用 Ultralytics YOLO 实现 34 FPS 的边缘 AI 推理
了解 Axelera AI 如何借助 Ultralytics YOLO，在 Metis AI 芯片上实现快速、准确且高效的边缘视觉处理。
意法半导体在 MCU 上运行 Ultralytics YOLO，每次推理仅耗电 9.4 mJ
了解 STMicroelectronics 如何在低功耗微控制器上高效部署 Ultralytics YOLO 模型，从而在边缘端实现准确的实时推理。
Specialvideo 借助 Ultralytics YOLO 将食品检测准确率提升至 99%
了解 Specialvideo 如何利用 Ultralytics YOLO 模型实现实时 AI 食品检测，确保质量、减少浪费并提升效率。
Vivity AI 借助 Ultralytics YOLO 每年为工业运营节省 500 万美元以上
了解 Vivity AI 如何利用 Ultralytics YOLO 模型增强工业自动化，提升效率、减少停机时间并保障工作场所安全。
Videologic Analytics 借助 Ultralytics YOLO 将 AI 摄像头许可扩展至 1 万个
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Prezent 借助 Ultralytics YOLO 将幻灯片检测准确率提高 34%
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ALYCE 借助 Ultralytics YOLO 将交通 AI 推理速度提升 20%
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Kiwitron 借助 Ultralytics YOLO 检测 30 米外的工业危险
了解 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，提升安全性。
RTM 使用 Ultralytics YOLO26 将推理成本降低 28%
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OnsiteIQ 使用 Ultralytics YOLO11 将项目延误减少 20%
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mtrail 的 TrainVision 将铁路数据采集时间缩短近 100%
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Glacier Robotics 将美国回收设施中的 PET 流失率降低了 70%
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SOHGA 借助 Ultralytics YOLO 将停车场监控时间缩短 30%
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“真正棒的一点是，这个模型在训练器的边缘硬件上能够实时出色运行，而且我们可以在云端使用同一个模型，运行完全相同的流程。”
WG Tech Solutions 借助 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器，将安全违规事件减少 28%
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Stride 借助 Ultralytics YOLO，在 1 分钟内完成马匹步态分析
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安全与合规
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SOC 2 Type I
通过 AICPA 安全性、可用性和保密性 TSC 鉴证
ISO 27001:2022
经认证的信息安全管理体系
GDPR 与 CCPA
符合全球数据保护法规
常见问题
航空航天计算机视觉利用摄像头和 AI 模型，自动执行飞机、机场和卫星图像中的检查、监控和识别任务。Ultralytics YOLO 模型可在边缘硬件上实时运行，让团队无需人工审查或依赖云端，即可检测缺陷、识别跑道异物并监控地面运营。
航空航天检查中的计算机视觉，是指利用 AI 模型解读摄像头和传感器采集的视觉数据，自动执行缺陷检测、零部件计数和结构分析等任务。Ultralytics YOLO 运用深度学习识别细微裂纹、腐蚀和异常，这些问题可能会被人工检查员遗漏，从而减少错误并缩短检查时间。
跑道异物检测使用目标检测模型实时扫描跑道和滑行道上的碎片、工具及其他异物。Ultralytics YOLO 以低延迟处理实时摄像头画面，在危险出现时立即标记，并且无需依赖中央服务器即可即时发出警报。
Ultralytics Platform 在一个平台上覆盖完整的计算机视觉工作流，从数据标注和模型训练到导出与部署，缩短从图像数据到可投入生产的模型所需的时间。平台支持边缘端部署、22 种导出格式，并提供专为受监管环境打造的企业许可，帮助航空航天团队无需切换工具，即可构建、迭代和扩展视觉 AI。
让实时视觉覆盖航空航天领域。
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