Загрузка моделей...
Модели машинного обучения для транспорта и логистики
Маркетплейс ИИ-моделей — отраслевые решения и ведущие нейросети мира
Готовые решения для реального бизнеса и передовые мировые модели на одной платформе. Используйте в браузере, интегрируйте по API или публикуйте свою модель.
Модели по отраслям
Использование через API
Тестирование в веб-интерфейсе
Портфолио кейсов
Публикация задач
Модели по отраслям
Использование через API
Тестирование в веб-интерфейсе
Портфолио кейсов
Публикация задач
Новичок в мире ML-моделей?
Откройте для себя мир готовых ML-решений!
Узнайте, как модели экономят время, деньги и трансформируют бизнес-процессы.
Найдено моделей: 24
Детектор дорожных происшествий
Обнаружение аварий на дорожных сценах, основанная на архитектуре DETR (Detection Transformer). Модель анализирует фотографию или кадр видеосъёмки и определяет, есть ли на нём признаки ДТП, а также локализует объекты (например, автомобили и место происшествия), что позволяет реализовать системы автоматического мониторинга, предупреждения аварий и аналитики поведения транспорта на дорогах.
Inference
Транспорт и логистика
Object Detection
17
Система оценки глубины объектов
Модель компьютерного зрения, которая по одному изображению предсказывает глубину (относительную высоту/дистанцию) до объектов в сцене. Она даёт карту глубины, которая помогает роботам ориентироваться в пространстве, проверять правильность упаковки, оценивать геометрию деталей и анализировать трёхмерную структуру сцены. Решение подходит для инспекции на линиях, навигации роботов и визуальной аналитики процессов.
Inference
Транспорт и логистика
Computer Vision
Depth Estimation
21
Система автоматического обнаружения штрих‑кодов на изображениях
«Система автоматического обнаружения штрих‑кодов на изображениях» — модель компьютерного зрения, которая анализирует фото и выявляет позиции штрих‑кодов на предметах, упаковке или на производственной линии. Она генерирует координаты коробок, где расположен код, что позволяет автоматизировать процессы распознавания и считывания, снизить ручную работу и ускорить обработку товаров. Решение подходит для ритейла, складов, логистики и автоматизации производства.
Inference
Транспорт и логистика
Object Detection
Computer Vision
52
Классификатор состояния дорог
Классифицирует состояние дорожного покрытия на хорошее и повреждённое по фотографиям
Inference
Транспорт и логистика
Image Classification
31
Детектор паллет для склада на базе YOLOv11
Модель YOLOv11 для обнаружения паллет на складе в реальном времени, оптимизированная для промышленных условий.
Inference
Транспорт и логистика
Object Detection
33
Обнаружение паллетов на изображениях
Модель, которая по фото или видеокадру находит и отмечает поддоны (паллеты) на складе или в логистическом пространстве. Она генерирует координаты найденных объектов, что позволяет автоматизировать учёт, отслеживание и управление складскими запасами. Решение подходит для складских систем, автономных роботов, контроля отгрузки и оптимизации логистических процессов.
Inference
Розничная торговля
Image Segmentation
16
Детектор объектов для беспилотников
Обнаруживает автомобили, пешеходов и велосипедистов на основе YOLOv10. Обучен на KITTI для автономного вождения.
Inference
Автомобильная отрасль
Object Detection
7
YOLOv8: Подсчет грузовых упаковок и машин
Модель YOLOv8 для обнаружения и подсчета грузовых упаковок, вилочных погрузчиков и грузовиков.
Inference
Транспорт и логистика
Object Detection
3
Классификатор модификаций самолётов
Распознаёт 100 модификаций самолётов по фото со 84.5% Top-1 точностью.
Inference
Аэрокосмическая сфера
Image Classification
4
YOLOv11s: Детектор объектов VisDrone
Обнаруживает 10 видов объектов на видео с дронов и камер наблюдения. mAP50 0.377 на VisDrone2019.
Inference
Безопасность и охрана
Object Detection
34
Детектор судов на спутниковых снимках
Обнаруживает морские суда на снимках Sentinel-2 (10м) без оператора. mAP@0.5 = 0.88.
Inference
Безопасность и охрана
Image Classification
5
Определение усталости водителя
Модель MobileViT v2 для классификации состояния водителя: сонный или бодрый. Точность 98.18% на независимой тестовой выборке. Применяется в системах безопасности транспортных средств.
Inference
Транспорт и логистика
Image Classification
mobilevit
+3
4
Загружаем…
Модели машинного обучения для транспорта и логистики оптимизируют маршруты доставки, прогнозируют спрос и управляют цепочками поставок. Алгоритмы маршрутизации сокращают время доставки и расход топлива, а предиктивная аналитика позволяет заранее планировать загрузку складов и транспортных средств.