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Yolov8n Forklift Detection

keremberkeによって開発
YOLOv8nベースの物体検出モデルで、フォークリフトと作業員の検出に特化しています。
ダウンロード数 270
リリース時間 : 1/15/2023

モデル概要

このモデルはYOLOv8アーキテクチャに基づく物体検出モデルで、産業環境におけるフォークリフトと作業員の検出に特化しており、安全監視や物流管理シナリオに適しています。

モデル特徴

高精度検出
検証データセットで83.8%のmAP@0.5精度を達成し、フォークリフトと作業員を正確に識別できます。
軽量アーキテクチャ
YOLOv8nベースの軽量設計で、リアルタイム検出アプリケーションに適しています。
産業環境向け最適化
産業環境でのフォークリフトと作業員検出に特化して最適化されています。

モデル能力

フォークリフト検出
作業員検出
リアルタイム物体検出

使用事例

産業安全
フォークリフト区域の安全監視
倉庫や工場でフォークリフトの稼働区域をリアルタイムに監視し、作業員とフォークリフトの位置関係を検出します。
フォークリフトと人の衝突事故を減少させることが可能
物流管理
フォークリフト作業効率分析
フォークリフトの位置と数量を検出することで、物流作業の効率を分析します。
倉庫物流プロセスの最適化
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