了解Ultralytics YOLO11 如何利用人工智能驱动的计算机视觉技术帮助企业监控遗留系统，提高效率并降低升级成本。
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许多企业，尤其是制造业、工业自动化、航空航天、电信和能源行业的企业，日常运营都依赖于传统系统。然而，维护这些旧系统往往需要高昂的成本和技术挑战。尽管如此，企业继续使用旧系统的主要原因是它们已深深嵌入企业的工作流程。
近三分之二的企业在维护和升级旧系统上的花费超过 200 万美元。这些旧系统是为不同的时代建立的，当时自动化和实时分析并不是优先考虑的问题。企业过去依赖人工流程或过时的监控工具，这导致了效率低下和更高的运营风险。因此，许多企业发现自己被这些过时的系统所束缚，无法在不造成重大干扰的情况下轻松过渡到更现代化的解决方案。
这就是人工智能和计算机视觉能够帮助计算机理解和分析视觉数据的地方。具体来说，计算机视觉模型如 Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型可用于检测和监控仪表和压力表等传统系统。
在本文中，我们将探讨YOLO11 如何用于遗留系统监控、其优势以及企业如何将其轻松集成到现有工作流程中。
传统系统对许多行业都至关重要，但将其转化为数字系统并非易事。这些系统的现代化对于提高效率和降低风险非常重要。以下是企业在更新传统系统时面临的一些技术和环境挑战：
许多传统机器使用无法连接到数字系统的模拟刻度盘、仪表和量表。视觉人工智能解决方案可使用摄像头监控这些设备，并可实时处理图像，将读数转换为数字记录，便于跟踪和报告。
使用计算机视觉技术的好处之一是几乎可以立即发现运行问题。在紧急情况下，当数值超过安全限值时，自动警报可通知操作员。
除此之外，计算机视觉也是一种更经济的选择。与传统的升级或人工监控方法相比，安装摄像头并实施人工智能系统来分析这些图像更具成本效益。与昂贵的基础设施升级相比，YOLO11 等视觉人工智能模型可与现有设备配合使用，使现代化改造更加经济实惠。
如今，人工智能正在蓬勃发展，在实施人工智能解决方案时，有各种各样的模型和技术值得考虑。那么，你可能想知道，是什么让YOLO11 这样的模型如此特别？
YOLO11 支持对象检测、实例分割和对象跟踪等各种计算机视觉任务，是实时监控的理想选择。其主要优势之一是能够在边缘设备上高效运行。这意味着它可以在本地处理数据，而无需依赖强大的网络连接或云基础设施。
在工厂车间或网络薄弱或不可靠的工业环境中，在边缘设备上部署YOLO11 可确保不间断地进行连续实时监控，减少对昂贵的云解决方案的需求，使其成为企业更经济、更实用的选择。
除此以外，YOLO11 在精度和速度方面均优于前代产品。与YOLOv8m 相比，YOLO11m 减少了 22% 的参数，在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度 (mAP)。
简而言之，即使处理能力较低，YOLO11 也能更准确、更快速地检测对象。这使它在发现问题和实时监控系统方面更加高效，同时使用更少的资源，这对传统系统尤其有用。
接下来，让我们探讨一些实际应用案例，在这些案例中，YOLO11 利用计算机视觉技术跟踪和分析读数，无需改装现有设备即可实现流程自动化。
各种工业机器利用模拟仪表测量压力、温度和液位。手动读数耗时且经常导致不一致，尤其是在大规模操作中。YOLO11 可以改善这些流程。
下面将详细介绍使用YOLO11 监测模拟仪表的工作原理：
虽然这是一般方法，但具体步骤可能会因仪器类型、环境条件、捕捉图像的角度或质量等因素而有所不同。可根据这些变量进行调整，以确保读数准确。
许多公用事业提供商仍然依赖机械计量表来跟踪水、燃气和电力的消耗情况。在某些情况下，需要人工到现场采集读数，这既费时又增加了成本。
YOLO11 利用计算机视觉来检测和裁剪仪表盘的相关部分，从而实现监控过程的自动化。这样，表盘上的数值就可以被分离出来，并使用 OCR 进行读取。
利用计算机视觉收集的数据，公用事业供应商可以更有效地分析消费模式。将数据分析整合到监控过程中，有助于跟踪历史使用趋势、识别异常情况并检测异常现象，如消耗量突然激增或下降，这可能表明存在泄漏或计量表故障等问题。
工业控制装置、电网监控器和工厂自动化面板等传统系统依靠带有开关、按钮和指示灯的模拟控制面板来显示机器状态和错误代码。一般情况下，操作员需要手动检查这些面板，既费时又增加了延迟响应的风险。
YOLO11 可以准确识别和跟踪控制面板组件，从而优化这一过程。它可以检测开关、标签和指示灯，并确定其位置和状态。它还能识别指示灯显示的是警告还是正常操作。
例如，如果警报灯被激活，YOLO11 可以立即检测到变化，并向操作员发出警报，从而加快响应速度，降低遗漏关键问题的风险。
计算机视觉是在不更换现有硬件的情况下监控传统系统的一种实用方法。不过，与其他技术一样，它也有优势和局限性。让我们探讨一下这两方面的问题，以便更好地了解如何有效地应用计算机视觉技术。
以下是 Vision AI 对传统系统监控产生积极影响的几种方式：
同时，以下是需要牢记的一些注意事项：
有效监控遗留系统并不总是需要更换现有硬件。许多企业都在使用过时的设备，但 Vision AI 提供了一种无需进行重大改动即可跟踪性能的方法。
YOLO11 利用物体检测和其他计算机视觉任务实现了这一点。它可以读取带有摄像头的仪表和控制面板，进行实时监控，而无需修改系统。该模型可在边缘设备上流畅运行，非常适合云连接有限的行业。这样，企业就可以在现场处理数据，快速解决运营问题。
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