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Ultralytics Enterprise License wird unterstützt durch Ultralytics

Ultralytics hilft Teams dabei, Abläufe zu digitalisieren, indem es Bilder/Videos mithilfe der Ultralytics YOLO-Modelle in Echtzeit umsetzbare Erkenntnisse umwandelt, die Automatisierung, schnellere Entscheidungsfindung und sicherere Arbeitsabläufe ermöglichen, von den Daten über die training bis hin zur Bereitstellung.

Warum Moderne modulare Vision-KI für Cloud und Edge?

Das Angebot basiert auf modernen, modularen Ultralytics-YOLO-Architekturen, die Erkennung, Segmentierung, Klassifizierung, Posenschätzung und orientierte Bounding-Box-Aufgaben für mehrere Modellgrößen unterstützen. Es unterstützt sowohl Cloud- als auch Edge-Bereitstellungs-Workflows und ermöglicht es Kunden, Modelle für die gesamte Unternehmensinfrastruktur, private Cloud, eingebettete Systeme und Edge-KI-Hardware zu trainieren, zu exportieren und bereitzustellen.

Vorteile

  • Bildverarbeitungs-KI mit hoher Genauigkeit in Echtzeit: Ultralytics YOLO ermöglicht schnelles, genaues Computersehen für Erkennungs-, Segmentierungs-, Klassifizierungs-, Posen- und OBB-Aufgaben und hilft Siemens-Kunden dabei, Inspektions-, Überwachungs-, Robotik- und industrielle Arbeitsabläufe zu automatisieren.
  • Effiziente Edge-Inferenz: YOLO-Modelle können lokal auf Edge-KI-Hardware ausgeführt werden, wodurch Latenz, Bandbreite und Cloud-Abhängigkeit reduziert und gleichzeitig der Datenschutz für Fabriken, Infrastruktur, Robotik und andere Umgebungen vor Ort verbessert wird.
  • Produktionsbereite Integration: Ultralytics YOLO unterstützt den Export in Formate wie ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite und OpenVino, was die Integration leistungsstarker Bildverarbeitungs-KI in bestehende Unternehmens-, Edge-, Mobil- und Embedded-Systeme erleichtert.

Ausgewählte Funktionen

Praktische Anwendungsszenarien

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Qualitätsprüfung in der Luft- und Raumfahrt

Automatisieren Sie Flugzeug- und Komponenteninspektionen, um Risse, Dellen, Korrosion, Lackschäden, falsch ausgerichtete Nieten oder Montagefehler an Rumpfpaneelen, Tragflächen, Triebwerken und schwer zugänglichen Bereichen mithilfe von künstlicher Bildverarbeitung in Echtzeit zu erkennen.