استمع إلى رؤية يولو 2025!
25 سبتمبر 2025
10:00 صباحاً - 18:00 مساءً
حدث هجين
رؤية يولو 2024
العودة إلى قصص العملاء

تستفيد حلول حركة المرور الذكية من ALYCE من نماذج Ultralytics YOLO

المشكلة

كانت شركة ALYCE تبحث عن حلول ذكاء اصطناعي لتحليل بيانات التنقل للتعامل مع الازدحام المروري لأن الأساليب القديمة كانت تفتقر إلى الدقة والقدرة على التكيف.

الحل

قامت شركة ALYCE بدمج حل Ultralytics YOLO في حلول مثل minUi وOBSERVER مما وفر شهرين من وقت التطوير وخفض التكاليف من أجل تنقل حضري أكثر ذكاءً.

غالباً ما تعاني المدن المزدحمة من الازدحام المروري وأنظمة النقل القديمة وتحديات الاستدامة. وتركز ALYCE على حل هذه المشكلات من خلال توفير أدوات ذكية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لفهم كيفية تحرك المدن وتحسينها.

تعمل شركة ALYCE على معالجة هذه المشكلة، وقد قامت ببناء العديد من الحلول المبتكرة المدعومة بنماذج Ultralytics YOLO: أداة minUi، وهي أداة ذكاء اصطناعي لتحليل السلوك، وOBSERVER، وهو نظام مراقبة حركة المرور في الوقت الفعلي. هذه الأدوات تجعل جمع البيانات أسرع وأكثر دقة، وتقلل التكاليف، وتساعد المدن على إنشاء أنظمة نقل أكثر ذكاءً واخضراراً وكفاءة.

_w_f_reserved_nherit
الشكل 1. يستخدم برنامج minUi نماذج Ultralytics YOLO لتحليل السلوك.

استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لإدارة حركة المرور

على مدار أكثر من 20 عاماً، تساعد ALYCE المدن على تعزيز التنقل مع التركيز القوي على الاستدامة. تواجه المناطق الحضرية تحديات مستمرة مثل الازدحام المروري وأنظمة النقل غير الفعالة والحاجة الملحة إلى إزالة الكربون. غالباً ما تكون الطرق التقليدية لجمع بيانات التنقل وتحليلها بطيئة وتفتقر إلى الدقة، مما يجعل التخطيط صعباً. وقد اعتمدت ALYCE على الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي للتغلب على هذه العقبات، وتطوير حلول مبتكرة تعتمد على البيانات لمساعدة المدن على تحسين أنظمة النقل والعمل على تحقيق مستقبل أكثر استدامة.

لماذا تحتاج المدن إلى حلول تنقل أكثر ذكاءً وقائمة على البيانات؟

على الصعيد العالمي، أصبحت المدن أكثر ازدحامًا، وأصبحت إدارة التنقل في المناطق الحضرية أكثر تعقيدًا. يعد اكتشاف وتحليل المشاة والمركبات والدراجات الهوائية ومستخدمي الطرق الآخرين في المناطق المزدحمة مثل التقاطعات والدوارات أمرًا ضروريًا لتحسين تدفق حركة المرور والسلامة وتخطيط النقل. ومع ذلك، غالباً ما تفشل الطرق التقليدية، مثل المسوحات اليدوية أو أنظمة المراقبة القديمة، في توفير الدقة المطلوبة للتعامل مع هذا التعقيد.

تكافح الأنظمة القديمة للتمييز بين الأنواع المختلفة لمستخدمي الطرق أو تتبع تحركاتهم بفعالية. على سبيل المثال، فإن رصد مسارات المركبات إلى جانب المشاة وراكبي الدراجات في الوقت الفعلي هو أمر لا يمكن للأدوات التقليدية القيام به بشكل موثوق. فالبيانات غير المكتملة أو غير الدقيقة يمكن أن تجعل من الصعب على مخططي المدن ومشغلي النقل اتخاذ قرارات مستنيرة.

هناك حاجة إلى أدوات أكثر ذكاءً لحل هذه المشاكل. من الناحية المثالية، يجب أن يكون الحل الشامل قادراً على تتبع العديد من مستخدمي الطرق في وقت واحد، وتوفير رؤى في الوقت الحقيقي، ومساعدة المدن على فهم أنماط حركة المرور بشكل أفضل.

حلول ALYCE التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي للتنقل الأكثر ذكاءً

لمواجهة تحديات التنقل الحضري، طوّرت ALYCE أدوات متقدمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية. وتستخدم هذه الأدوات نماذج YOLO Ultralytics لمهام الرؤية الحاسوبية مثل اكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي. وعلى وجه التحديد، تتيح نماذج YOLO على وجه التحديد إمكانية التتبع الدقيق والآلي للمشاة والمركبات والدراجات ومستخدمي الطرق الآخرين. تُعد الرؤى التي يتم جمعها باستخدام Ultralytics YOLO موثوقة وقابلة للتنفيذ، حتى في البيئات المعقدة مثل التقاطعات والدوارات المزدحمة.

تشمل حلول ALYCE الرئيسية ما يلي:

  • minUi: أداة ذكاء اصطناعي لتحليل مقاطع الفيديو يمكنها تحليل سلوك مستخدمي الطريق وتقديم رؤى لتحسين السلامة والكفاءة المرورية.
  • OBSERVER: نظام مراقبة حركة المرور في الوقت الفعلي الذي يعمل على أتمتة اكتشاف وتتبع مستخدمي الطريق، مما يدعم الإدارة الديناميكية لحركة المرور واتخاذ قرارات أفضل.
  • MyGIS: منصة تصور بيانات التنقل، مما يساعد مخططي المدن على تفسير الاتجاهات وتصميم أنظمة نقل أكثر تأثيراً.

ومن خلال دمج نماذج Ultralytics YOLO، تعمل هذه الأدوات على أتمتة العمليات اليدوية البطيئة وتقديم بيانات عالية الدقة. ومن خلال الرؤى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي Vision، تزوّد ALYCE المدن بالقدرة على تقليل الازدحام وتحسين تدفق حركة المرور وإنشاء شبكات نقل حضري أكثر استدامة.

لماذا تختار نماذج Ultralytics YOLO؟

كانت نماذج Ultralytics YOLO خيارًا مثاليًا لحلول التنقل الخاصة بشركة ALYCE لأنها قدمت أداءً عاليًا في أكثر المجالات أهمية. لقد حسّنت الدقة مع زيادة بنسبة 1-2% في متوسط الدقة المتوسطة (mAP) وضمنت المعالجة في الوقت الفعلي بسرعات استدلال أسرع بنسبة 20% من النماذج الأخرى، وتعمل باستمرار بمعدل 30 إطارًا في الثانية. كما أن كفاءتها لا مثيل لها، حيث تستخدم 40٪ أقل من ذاكرة الوصول العشوائي لوحدة معالجة الرسومات، مما يجعلها مثالية للبيئات محدودة الموارد.

كما وفرت هذه المزايا على ALYCE شهرين من وقت التطوير. فباستخدام Ultralytics، يمكن إعداد جلسات التدريب وبدء جلسات التدريب في غضون 5 إلى 10 دقائق فقط، مقارنةً بما يقرب من ساعة مع الإعدادات التقليدية، مما يتيح إجراء عمليات تكرار أسرع. بشكل عام، باستخدام نماذج Ultralytics YOLO، تمكنت ALYCE من تقليل التكاليف مع التركيز على تحسين حلولها القائمة على الذكاء الاصطناعي لإنشاء أنظمة تنقل أكثر ذكاءً وكفاءة.

جمع رؤى سلوكية جديدة باستخدام Ultralytics YOLO

وقد ساعد استخدام نماذج Ultralytics YOLO شركة ALYCE على الارتقاء بحلول التنقل الخاصة بها إلى المستوى التالي. وتوفر أدواتها الآن رؤى قيمة، مثل تحليل سلوك مستخدمي الطرق، مما يساعد المدن ومشغلي النقل على اتخاذ قرارات أفضل.

منذ دمج الرؤية الحاسوبية، حققت شركة ALYCE نتائج أعمال قابلة للقياس، بما في ذلك خفض تكاليف الإنتاج من خلال الأتمتة وتحسين مقاييس الأداء وتقليل الجداول الزمنية للتسليم. كما تمكّنت الشركة من توليد أنواع جديدة من البيانات، مثل الرؤى السلوكية المفصّلة، التي تعزز قدرتها على دعم حلول التنقل الأكثر ذكاءً.

_w_f_reserved_nherit
الشكل 2. باستخدام الرؤية الحاسوبية تمكنت ALYCE من توليد رؤى سلوكية جديدة.

وفي الوقت نفسه، أُعجب العملاء بجودة ودقة حلول ALYCE، والتي تلبي أعلى معايير البيانات التي تم التحقق منها من قبل CEREMA. وقال بينوا بيرثي، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا: "في شركة ALYCE، كانت الاستفادة من تقنية Ultralytics بمثابة تغيير جذري في تدريب نماذجنا، مما مكننا من تعزيز دقة البيانات وتقديم جودة لا مثيل لها لعملائنا ومساعدتهم في مشاريع التنقل المستدام الخاصة بهم."

أدت هذه التحسينات أيضًا إلى زيادة رضا العملاء. فقد أبلغ العملاء عن نتائج أفضل وعمليات أكثر سلاسة، سواء باستخدام أدوات ALYCE بمفردها أو إلى جانب الإشراف البشري.

مستقبل الرؤية الحاسوبية في مجال التنقل

وترى ALYCE أن مستقبل الرؤية الحاسوبية يتقدم مع نماذج مثل Ultralytics YOLO، إلى جانب التقنيات الجديدة مثل الذاكرة طويلة المدى قصيرة المدى (LSTMs) للنماذج القائمة على الفيديو. ستعمل هذه الابتكارات على تعزيز التعرف على الأشياء وتحسين استمرارية التتبع، مما يجعل حلول النقل أكثر ذكاءً وموثوقية. ومع تطور هذه التقنيات، سيكون لدى المدن أدوات أفضل لإدارة تحديات التنقل. 

هل أنت مهتم بمعرفة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المرئي أن يحول مدينتك؟ اطّلع على مستودع GitHub الخاص بنا لاستكشاف حلول Ultralytics الخاصة بالصناعة، مثل الرؤية الحاسوبية في الزراعة والسيارات ذاتية القيادة، وتعرّف على تراخيص Ultralytics YOLO لتبدأ اليوم!

الحل الذي نقدمه لصناعتك

عرض الكل

الأسئلة المتداولة

ما هي نماذج Ultralytics YOLO؟

نماذج Ultralytics YOLO عبارة عن بنيات رؤية حاسوبية تم تطويرها لتحليل البيانات المرئية من الصور ومدخلات الفيديو. يمكن تدريب هذه النماذج على مهام تشمل اكتشاف الكائنات وتصنيفها وتقدير الوضعية والتتبع وتجزئة النماذج:

  • أولتراليتكس YOLOv5
  • أولتراليتكس YOLOv8
  • أولتراليتكس YOLO11

ما الفرق بين نماذج Ultralytics YOLO؟

Ultralytics YOLO11 هو أحدث إصدار من نماذج الرؤية الحاسوبية لدينا. تمامًا مثل إصداراته السابقة، فهو يدعم جميع مهام الرؤية الحاسوبية التي أحبها مجتمع الذكاء الاصطناعي للرؤية في YOLOv8. ومع ذلك، يأتي YOLO11 الجديد بأداء ودقة أكبر، مما يجعله أداة قوية وحليفًا مثاليًا لتحديات الصناعة في العالم الحقيقي.

ما هو نموذج Ultralytics YOLO الذي يجب أن أختاره لمشروعي؟

يعتمد النموذج الذي تختار استخدامه على متطلبات مشروعك المحددة. من المهم أن تأخذ في الاعتبار عوامل مثل الأداء والدقة واحتياجات النشر. إليك نظرة عامة سريعة:

  • بعض ميزات Ultralytics YOLOv8 الرئيسية:
  1. النضج والاستقرار: YOLOv8 هو إطار عمل مثبت ومستقر مع توثيق واسع النطاق وتوافق مع إصدارات YOLO السابقة، مما يجعله مثاليًا للاندماج في عمليات سير العمل الحالية.
  2. سهولة الاستخدام: يُعد YOLOv8 مثاليًا للفرق من جميع مستويات المهارة بفضل إعداده الملائم للمبتدئين وتثبيته المباشر.
  3. الفعالية من حيث التكلفة: تتطلب موارد حاسوبية أقل، مما يجعلها خيارًا رائعًا للمشاريع ذات الميزانية المحدودة.
  • بعض ميزات Ultralytics YOLO11 الرئيسية:
  1. دقة أعلى: يتفوق YOLO11 على YOLOv8 في المعايير، محققًا دقة أفضل بمعلمات أقل.
  2. ميزات متقدمة: يدعم المهام المتطورة مثل تقدير الوضع، وتتبع الأجسام، والمربعات المحدودة الموجهة (OBB)، مما يوفر تنوعًا لا مثيل له.
  3. الكفاءة في الوقت الحقيقي: يوفر YOLO11، المُحسَّن للتطبيقات في الوقت الفعلي، أوقات استدلال أسرع ويتفوق على الأجهزة المتطورة والمهام الحساسة لوقت الاستجابة.
  4. قابلية التكيف: بفضل التوافق الواسع مع الأجهزة، فإن YOLO11 مناسب تمامًا للنشر عبر الأجهزة المتطورة والمنصات السحابية ووحدات معالجة الرسومات NVIDIA

ما هو الترخيص الذي أحتاجه؟

تُوزَّع مستودعات Ultralytics YOLO، مثل YOLOv5 و YOLO11، بموجب رخصة AGPL-3.0 افتراضيًا. صُممت هذه الرخصة المعتمدة من OSI للطلاب والباحثين والمتحمسين، وهي مصممة للطلاب والباحثين والمتحمسين، وتعزز التعاون المفتوح وتتطلب أن تكون أي برمجيات تستخدم مكونات AGPL-3.0 مفتوحة المصدر أيضًا. وعلى الرغم من أن هذا يضمن الشفافية ويعزز الابتكار، إلا أنه قد لا يتماشى مع حالات الاستخدام التجاري.
إذا كان مشروعك يتضمن تضمين برمجيات Ultralytics ونماذج الذكاء الاصطناعي في المنتجات أو الخدمات التجارية وترغب في تجاوز متطلبات المصدر المفتوح لرخصة AGPL-3.0، فإن رخصة المؤسسة هي الحل الأمثل.

‍تشمل مزاياترخيص المؤسسة ما يلي:

  • المرونة التجارية: قم بتعديل ودمج كود مصدر ونماذج Ultralytics YOLO في المنتجات المسجلة الملكية دون الالتزام بمتطلبات AGPL-3.0 لفتح مصدر مشروعك.
  • تطوير الملكية: احصل على الحرية الكاملة لتطوير وتوزيع التطبيقات التجارية التي تتضمن كود ونماذج Ultralytics YOLO.

لضمان التكامل السلس وتجنب قيود AGPL-3.0، اطلب ترخيص Ultralytics للمؤسسات باستخدام النموذج المقدم. سيساعدك فريقنا في تكييف الترخيص مع احتياجاتك الخاصة.

عزز قوتك مع Ultralytics YOLO

احصل على رؤية متقدمة للذكاء الاصطناعي لمشاريعك. اعثر على الترخيص المناسب لأهدافك اليوم.

استكشاف خيارات الترخيص
تم نسخ الرابط إلى الحافظة