安防领域的计算机视觉
从周界监控到盗窃检测，Ultralytics YOLO 为新一代安防智能系统提供支持。
深受全球领先机构信赖
Ultralytics YOLO 如何应对安防挑战
与你的团队协作的实时 AI
Ultralytics YOLO 专为安防运营打造，可在你现有的摄像头、VMS 和服务器上运行，简化工作流，提供精准、快速且可用于生产环境的计算机视觉。
- 即插即用部署：兼容你现有的摄像头和 VMS，将集成时间缩短至几天。
- 检测精度：在物体、环境和动态场景检测方面实现先进的实时检测性能。
- 推理延迟低于 5 毫秒：支持边缘、云端或本地部署，并提供 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。
安防领域的可靠成果
从威胁检测到访问控制和工作场所安全，近期研究展示了 Ultralytics YOLO 能为安防团队带来什么。
试用 YOLO26 推理
拖放图像，查看实时目标检测效果
覆盖安防各个阶段的视觉 AI
为生产流程的每个阶段量身打造解决方案。
周界监控
使用 Ultralytics YOLO 监控入侵行为
利用 Ultralytics YOLO，在有人进入限制区域时立即获知。直接在现有视频画面中定义区域，并在发生入侵、尾随或未经授权的进入行为时收到警报。
- 基于区域的检测：监控限制区域，并在有人越界时收到警报。
- 访问凭证滥用：发现重复使用同一凭证或门禁卡的情况。
- 徘徊与方向分析：标记可疑的停留时间或偏离预期流向的移动。
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
了解 Videologic Analytics 如何集成 Ultralytics YOLO 模型以增强视频监控、提高检测准确率、减少误报并优化实时威胁监控。
Prezent 借助 Ultralytics YOLO 将幻灯片检测准确率提高 34%
了解 Prezent 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动检测幻灯片元素，在保留结构和设计的同时，将处理时间缩短至 10 秒以内。
ALYCE 借助 Ultralytics YOLO 将交通 AI 推理速度提升 20%
了解 ALYCE 如何利用 Ultralytics YOLO 模型提高数据准确性、优化城市交通，并打造 AI 驱动的交通解决方案，助力城市实现可持续发展与智能化。
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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Camerite 使用 Ultralytics YOLO 将开发时间缩短 25.2%
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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%
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
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SiteAssist 借助 Ultralytics YOLO 处理超过 77 万张图像，提升现场安全
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Chef Robotics 借助 Ultralytics YOLO 将食品赠送量减少 67%
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安全与合规
企业级安全认证
经独立认证和审计，确保你的数据在传输和静态存储过程中都受到保护。
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
Ultralytics YOLO 模型通过实时目标检测、跟踪和分类，支持广泛的安防应用。常见用例包括个人防护装备和工作场所安全合规检查、人员与车辆检测和跟踪、周界与入侵监控、访问控制和车牌识别、人群与人员占用监测、威胁与违禁物品检测，以及盗窃或异常检测。由于 YOLO 模型可以在自定义数据集上训练，通常会针对特定环境进行微调，例如工厂车间、停车楼或零售店，而不是部署一个通用的、适用于所有场景的检测器。大多数安防团队会先从一项定义明确的检测任务入手，随着需求增长，再扩展为结合跟踪、行为规则和自动警报的综合平台。
可以。Ultralytics YOLO 专为实时目标检测打造，非常适合实时监控 CCTV 和 IP 摄像头。它可以以低延迟检测视频流中的人员、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，无需将画面发送到云端。因此，对于需要在入侵、未经授权的访问或不安全行为发生时立即收到警报，而不是事后回看的安防团队来说，它是常见的选择。
传统运动传感器和光幕系统可以检测移动，但无法区分人员、车辆、动物或碎片，因此经常误报。基于 YOLO 的周界和入侵检测利用计算机视觉判断触发事件的对象、应用区域规则，并分析移动方向或徘徊行为。这能大幅减少误报，让安防团队设置更精准的规则，例如仅在有人闯入限制区域时发出警报，而不是对任何移动都报警。
Ultralytics YOLO 采用 AGPL-3.0 开源许可证或商业企业许可证。如果你正在开发商业安防或监控产品，例如销售、授权或为客户运营的软件，并且不想公开应用程序的源代码，就需要使用企业许可证，而不能依赖 AGPL。安防供应商经常提出这个问题，因为如果你在商业环境中分发或托管软件，AGPL 义务可能要求你公开整个应用程序的源代码。
立即为安防带来实时视觉能力。
立即利用 Ultralytics YOLO 实现实时安防。