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.
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.
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.
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.
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:
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.
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.
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.
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.
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!
AR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)