Ultralytics Enterprise License

Hvorfor Moderne modulopbygget Vision AI til cloud og edge?

Tilbuddet er bygget op omkring moderne, modulære Ultralytics YOLO-arkitekturer, der understøtter detektion, segmentering, klassificering, stillingsestimering og orienterede afgrænsningsboksopgaver på tværs af flere modelstørrelser. Det understøtter både cloud- og edge-implementeringsarbejdsgange, hvilket gør det muligt for kunder at træne, eksportere og implementere modeller på tværs af virksomhedsinfrastruktur, privat cloud, indlejrede systemer og edge AI-hardware.

Fordele

AI i realtid med høj nøjagtighed: Ultralytics YOLO muliggør hurtig, nøjagtig computervision til detektion, segmentering, klassificering, position og OBB-opgaver, hvilket hjælper Siemens kunder med at automatisere inspektions-, overvågnings-, robotik- og industrielle arbejdsgange.
Effektiv edge inferens: YOLO-modeller kan køre lokalt på edge AI-hardware, hvilket reducerer ventetid, båndbredde og skyafhængighed, samtidig med at privatlivets fred for fabrikker, infrastruktur, robotik og andre miljøer på stedet forbedres.
Produktionsklar integration: Ultralytics YOLO understøtter eksport til formater som ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite og OpenVINO, hvilket gør det lettere at integrere højtydende vision AI i eksisterende virksomheds-, edge-, mobil- og indlejrede systemer.

Udvalgte funktioner

Multitask-computersynsmodeller

Understøtter objektdetektering, segmentering, klassificering, stillingsestimering og orienterede afgrænsningsfelter, hvilket gør det muligt for kunderne at løse en bred vifte af industrielle vision-AI-brugssager med Ultralytics YOLO-modeller.

Én platform til hele modelens livscyklus.

Arbejdsgang til cloud-til-edge udrulning

Træn i cloud- eller virksomhedsmiljøer, og eksporter og udrul derefter optimerede YOLO-modeller til kantenheder og produktionssystemer til lokal inferens i realtid med lavere båndbreddebrug og stærkere databeskyttelse.

Optimeret modeleksport

Eksporter Ultralytics YOLO-modeller til produktionsklare formater som ONNX, TensorRT, CoreML, TFlite, OpenVINO og andre validerede mål, hvilket muliggør effektiv implementering på tværs af cloud-, mobil-, indlejrede og edge AI-miljøer.

Applikationer fra den virkelige verden

Select...

Luftfartskvalitetsinspektion

Automatiser inspektioner af fly og komponenter for at opdage revner, buler, korrosion, malingsskader, forkert justerede nitter eller monteringsfejl på skrogpaneler, vinger, motorer og svært tilgængelige områder ved hjælp af AI i realtid.