文档处理
大规模数字化——自动分类、提取和验证纸质文档中的数据，精度高。
Ultralytics YOLO 如何助力文档处理
计算机视觉让从纸质到数字化的转换更加顺畅。通过识别文档结构并自动提取关键文本字段，企业可以将处理时间从几小时缩短到几秒，同时消除人工转录错误。
以变革性视觉 AI 赋能各行各业
从工厂车间到手术室，Ultralytics 助力全球要求最严苛的行业以前所未有的清晰度观察、理解并采取行动。
航空影像计算机视觉
借助 Ultralytics YOLO，将无人机和航空影像转化为实时洞察，应用于农业、水产养殖、环境监测、自然保护和地理空间分析。
航空航天中的计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 模型将视觉 AI 应用于航空监测。借助计算机视觉解决方案，赋能无人机、航空航天工作流、环境保护和地理空间行业。
安防领域的计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 模型守护每个场所。视觉 AI 可用于周界监控、威胁检测、车牌识别和工作场所安全。
机器人领域的计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 模型提升智能机器的能力。机器人领域的视觉 AI 可用于自主导航、感知、目标跟踪和实时控制。
物流中的计算机视觉
借助 Ultralytics YOLO 模型优化物流流程。视觉 AI 可用于包裹检查、分拣、车辆跟踪和仓库安全实时监控。
零售中的计算机视觉
借助 Ultralytics YOLO 模型重新构想零售。视觉 AI 可用于库存跟踪、货架监控、排队管理和更深入的客户洞察。
医疗领域的计算机视觉
借助 Ultralytics YOLO 模型构建医疗解决方案。医疗领域的视觉 AI 可加快医学影像处理、优化诊断并监测患者。
制造业中的计算机视觉
利用 Ultralytics YOLO 模型优化制造流程。视觉 AI 可用于质量控制、缺陷检测、个人防护装备合规检查和装配线自动化。
汽车领域的计算机视觉
利用 Ultralytics YOLO 模型在汽车领域应用计算机视觉。视觉 AI 可提升道路安全、驾驶辅助和车辆自动化水平，让道路更智能。
农业中的计算机视觉
借助 Ultralytics YOLO 模型，将视觉 AI 引入智慧农业。为作物监测、牲畜追踪和精准农业提供支持，从而提高产量并实现更智能的生产。
航空影像计算机视觉
借助 Ultralytics YOLO，将无人机和航空影像转化为实时洞察，应用于农业、水产养殖、环境监测、自然保护和地理空间分析。
航空航天中的计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 模型将视觉 AI 应用于航空监测。借助计算机视觉解决方案，赋能无人机、航空航天工作流、环境保护和地理空间行业。
安防领域的计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 模型守护每个场所。视觉 AI 可用于周界监控、威胁检测、车牌识别和工作场所安全。
机器人领域的计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 模型提升智能机器的能力。机器人领域的视觉 AI 可用于自主导航、感知、目标跟踪和实时控制。
物流中的计算机视觉
借助 Ultralytics YOLO 模型优化物流流程。视觉 AI 可用于包裹检查、分拣、车辆跟踪和仓库安全实时监控。
零售中的计算机视觉
借助 Ultralytics YOLO 模型重新构想零售。视觉 AI 可用于库存跟踪、货架监控、排队管理和更深入的客户洞察。
医疗领域的计算机视觉
借助 Ultralytics YOLO 模型构建医疗解决方案。医疗领域的视觉 AI 可加快医学影像处理、优化诊断并监测患者。
制造业中的计算机视觉
利用 Ultralytics YOLO 模型优化制造流程。视觉 AI 可用于质量控制、缺陷检测、个人防护装备合规检查和装配线自动化。
汽车领域的计算机视觉
利用 Ultralytics YOLO 模型在汽车领域应用计算机视觉。视觉 AI 可提升道路安全、驾驶辅助和车辆自动化水平，让道路更智能。
农业中的计算机视觉
借助 Ultralytics YOLO 模型，将视觉 AI 引入智慧农业。为作物监测、牲畜追踪和精准农业提供支持，从而提高产量并实现更智能的生产。
航空影像计算机视觉
借助 Ultralytics YOLO，将无人机和航空影像转化为实时洞察，应用于农业、水产养殖、环境监测、自然保护和地理空间分析。
航空航天中的计算机视觉
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安防领域的计算机视觉
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农业中的计算机视觉
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YOLO 任务如何助力你的日常工作
Ultralytics Platform 原生支持构建可投入生产的视觉 AI 所需的全部 7 项任务。
使用轴对齐边界框检测图像或视频中的目标。
生成像素级精确的掩码，突出显示画面中的目标。
为每个像素分配特定的类别标签。
使用单个 RGB 摄像头预测每个像素的距离，单位为米。
为整幅图像分配一个或多个标签。
检测并标注人体关键点，以监测身体姿态。
使用可识别角度的边界框检测旋转目标。
试用 YOLO26 推理
拖放图像，查看实时目标检测效果
计算机视觉在文档处理中的优势
01
大幅提升运营效率
自动提取数据后，你的团队可以专注于高价值分析，而不必繁琐地手动录入姓名、日期和数字。
02
加强合规性与安全性
即时标记缺失的签名或过期的身份证件，确保记录始终符合监管和审计标准。
查看我们的模型实际运行效果
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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SK Godelius 使用 Ultralytics YOLO 检测矿山传送带上的 3,400 处缺陷
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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%
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SOHGA 借助 Ultralytics YOLO 将停车场监控时间缩短 30%
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Scaleout 借助 Ultralytics YOLO 将模型更新周期从数周缩短至数小时
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常见问题
是的，结合 OCR 模块后，YOLO 可以识别手写区域并高精度提取文本，即使手写风格各异也能处理。
模型可以训练为识别低对比度或模糊图像中的特征；如果图像质量太差，甚至可以提醒用户重新拍照。
当然。处理可以完全在本地完成，也可以通过安全的“边缘”设备完成，确保敏感文档不会离开你的本地网络。