计算机视觉是如何用于安全应用的？

Ultralytics YOLO 模型通过实时目标检测、追踪和分类支持广泛的安全应用。常见的用例包括 PPE 和工作场所安全合规、人员和车辆检测与追踪、周界和入侵监控、访问控制和车牌识别、人群和占用监控、威胁和违禁品检测以及盗窃或异常检测。由于 YOLO 模型可以在自定义数据集上进行训练，它们通常针对特定环境（如工厂车间、停车场或零售店）进行微调，而不是作为通用的、一刀切的检测器部署。大多数安全团队从单个、明确定义的检测任务开始，随着需求增长，扩展到结合追踪、行为规则和自动警报的更广泛平台。

YOLO 可以用于实时安全摄像头监控吗？

可以。Ultralytics YOLO 专为实时目标检测而构建，非常适合实时 CCTV 和 IP 摄像头监控。它能够以低延迟跨视频流检测人员、车辆和物体，并在边缘设备、本地服务器或现有 NVR/DVR 基础设施上运行，而无需将录像发送到云端。这使其成为需要对入侵、未授权访问或不安全行为进行即时警报而不是事后复核的安全团队的常见选择。

基于 YOLO 的入侵检测与传统运动传感器有什么区别？

传统的运动传感器和光幕系统可以检测运动，但无法区分人、车辆、动物或碎片，这会导致频繁误报。基于 YOLO 的周界和入侵检测使用计算机视觉来分类是什么触发了事件、应用基于区域的规则并分析方向或徘徊行为。这显着减少了误报，并允许安全团队设置更精确的规则，例如仅在人员闯入受限区域时发出警报，而不是对任何运动都发出警报。

将 YOLO 用于商业安全产品需要什么许可证？

Ultralytics YOLO 根据 AGPL-3.0 开源许可证或商业企业许可证提供。如果你正在构建商业安全或监控产品（例如你向客户销售、授权或运营的软件），并且不想开源你的应用程序，那么你需要企业许可证，而不是依赖 AGPL。这是安全供应商最常见的问题之一，因为如果你在商业上分发或托管软件，AGPL 义务可能会要求共享你的完整的应用程序源代码。

安全领域的计算机视觉

从周界监控到防盗检测，Ultralytics YOLO 赋能新一代安全智能。

深受全球领先组织信赖

Ultralytics YOLO 如何应对安全领域

适配你团队的实时 AI

Ultralytics YOLO 专为安全运营打造，简化了工作流，可实现精确、快速且随时可投入生产的计算机视觉，并能在你现有的摄像头、VMS 和服务器上运行。

即插即用部署：与你现有的摄像头和 VMS 配合使用，将集成时间缩短至几天。
检测精度：在物体、环境和动态场景中实现业界领先的实时检测。
亚 5 毫秒推理：支持边缘端、云端或本地部署，并提供 20 种导出格式。
数小时内即可用于生产：完成标注、训练和部署，缩短上市时间。

申请许可证

安全领域的实战成果

从威胁检测到访问控制和工作场所安全，最新研究展示了 Ultralytics YOLO 为安全团队带来的成果。

威胁检测95.4%

在实时视频中发现武器

Ultralytics YOLO26 在监控录像中检测武器的 mAP 为 95.4%，并且在相同的边缘硬件上，每秒处理的帧数是早期 YOLO 模型的两倍以上。

Fierro Silva 等人，《计算机科学前沿》，2026 年

访问控制与 LPR89%

单次读取车牌和车辆

Ultralytics YOLO 流水线以 89% 的 AP 检测车牌，并以每秒 18 到 22 帧的速度将每辆车转化为包含车牌、颜色、品牌和型号的记录。

Islas-Yañez 等人，《传感器》，2026 年

工作场所安全7.3 毫秒

实时检查 PPE 合规性

Ultralytics YOLO11 安全监控器标记未佩戴安全帽、反光背心和护目镜的情况，mAP 达到 96.9%，每帧耗时 7.3 毫秒，而在相同数据集上早期方法需要 170 毫秒。

Rahman 等人，《计算机》，2026 年

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置信度

0.25

IoU

0.70

图像尺寸

640

API 文档

部署你的模型，以获取一个配备 API 密钥身份验证的专用推理端点，然后将下方的占位 URL 和密钥替换为你的部署值。部署文档

注意： 这是示例代码。请先部署你的模型，以获取端点 URL 和 API 密钥。

import requests

# Replace with your deployment URL and API key
url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"

# Optional inference parameters (conf, iou, imgsz)
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        url,
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        data=args,
        files={"file": f},
    )

print(response.json())