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有了Ultralytics YOLO11 ，仓库可以利用物流中的物体检测功能简化库存检查。
YOLO11 可以实时分割包裹、标签、徽标和送货人员，以加强跟踪。
像YOLO11 这样的计算机视觉模型可以毫不费力地对库存进行分类，从而简化工作流程。
视觉人工智能可以帮助监控仓库工人的姿势，识别不安全的操作。
通过定向边界框对象检测监控仓库物流，减少错误。
计算机视觉可以监控和跟踪分拣系统中的包裹，改善库存管理。
人工智能在物流领域的应用帮助企业节省了 15% 的成本，优化了 35% 的库存，并大幅提高了服务水平。
利用YOLO11 等技术，物流领域的自主移动机器人 (AMR) 正在提高生产率，并创造出接近 "零缺陷 "的工作流程。
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仓库中的计算机视觉技术有助于跟踪库存、发现受损物品、引导机器人进行拣选和分类、确保工人安全，并通过实时分析操作提高效率。
人工智能有助于管理供应链、预测需求、跟踪货物和更快地分拣包裹。它还能提高交付效率，减少物流错误。
物流领域的计算机视觉是人工智能的一个子领域，它将摄像头和图像分析用于检查包裹是否损坏、正确分类和跟踪车辆等应用。
视觉人工智能可以实时检测仓库地面上的危险，如溢出物或障碍物，向工人发出警报，并在事故发生前加以预防，从而提高物流安全。
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