Die intelligenten Verkehrslösungen von ALYCE nutzen die YOLO-Modelle von Ultralytics

Lebendige Städte kämpfen oft mit Verkehrsstaus, veralteten Verkehrssystemen und Problemen der Nachhaltigkeit. ALYCE konzentriert sich auf die Lösung dieser Probleme, indem es intelligente, KI-gesteuerte Tools bereitstellt, um zu verstehen und zu verbessern, wie sich Städte bewegen.

ALYCE hat es sich zur Aufgabe gemacht, dieses Problem anzugehen und hat verschiedene innovative Lösungen entwickelt, die auf den YOLO-Modellen von Ultralytics basieren: minUi, ein KI-Tool zur Verhaltensanalyse und OBSERVER, ein Echtzeit-Verkehrsüberwachungssystem. Diese Tools machen die Datenerfassung schneller und genauer, senken die Kosten und helfen den Städten, intelligentere, grünere und effizientere Verkehrssysteme zu schaffen.

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Einsatz von Vision AI für das Verkehrsmanagement

Seit mehr als 20 Jahren unterstützt ALYCE Städte bei der Verbesserung der Mobilität mit einem starken Fokus auf Nachhaltigkeit. Städtische Gebiete stehen vor anhaltenden Herausforderungen wie Verkehrsstaus, ineffizienten Verkehrssystemen und dem dringenden Bedarf an Dekarbonisierung. Herkömmliche Methoden zur Erfassung und Analyse von Mobilitätsdaten sind oft langsam und ungenau, was die Planung erschwert. ALYCE setzt auf Computer Vision und KI, um diese Hindernisse zu überwinden, und entwickelt innovative, datengesteuerte Lösungen, die den Städten helfen, ihre Verkehrssysteme zu optimieren und auf eine nachhaltigere Zukunft hinzuarbeiten.

Warum Städte intelligentere, datengesteuerte Mobilitätslösungen brauchen

Weltweit werden die Städte immer belebter, und das Management der städtischen Mobilität wird immer komplexer. Die Erkennung und Analyse von Fußgängern, Fahrzeugen, Fahrrädern und anderen Verkehrsteilnehmern in stark frequentierten Bereichen wie Kreuzungen und Kreisverkehren ist für die Verbesserung des Verkehrsflusses, der Sicherheit und der Verkehrsplanung unerlässlich. Herkömmliche Methoden wie manuelle Erhebungen oder veraltete Überwachungssysteme bieten jedoch oft nicht die erforderliche Genauigkeit, um diese Komplexität zu bewältigen.

Ältere Systeme haben Schwierigkeiten, zwischen verschiedenen Arten von Verkehrsteilnehmern zu unterscheiden oder ihre Bewegungen effektiv zu verfolgen. Die Überwachung der Wege von Fahrzeugen neben Fußgängern und Radfahrern in Echtzeit ist beispielsweise etwas, was herkömmliche Instrumente nicht zuverlässig leisten können. Unvollständige oder ungenaue Daten können es Stadtplanern und Verkehrsbetreibern erschweren, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Um diese Probleme zu lösen, sind intelligentere Instrumente erforderlich. Im Idealfall sollte eine umfassende Lösung in der Lage sein, mehrere Verkehrsteilnehmer gleichzeitig zu erfassen, Einblicke in Echtzeit zu geben und den Städten zu helfen, Verkehrsmuster besser zu verstehen.

ALYCEs KI-gesteuerte Lösungen für intelligentere Mobilität

Um die Herausforderungen der urbanen Mobilität zu bewältigen, hat ALYCE fortschrittliche Tools entwickelt, die auf KI und Computer Vision basieren. Diese Tools nutzen Ultralytics YOLO-Modelle für Computer-Vision-Aufgaben wie die Objekterkennung in Echtzeit. Insbesondere ermöglichen die YOLO-Modelle eine genaue und automatische Verfolgung von Fußgängern, Fahrzeugen, Fahrrädern und anderen Verkehrsteilnehmern. Die mit Ultralytics YOLO gewonnenen Erkenntnisse sind zuverlässig und umsetzbar, selbst in komplexen Umgebungen wie belebten Kreuzungen und Kreisverkehren.

Zu den wichtigsten Lösungen von ALYCE gehören:

• minUi: Ein KI-Tool für die Videoanalyse, das das Verhalten von Verkehrsteilnehmern analysieren und Erkenntnisse zur Verbesserung der Verkehrssicherheit und -effizienz liefern kann.
• OBSERVER: Ein Echtzeit-Verkehrsüberwachungssystem, das die Erkennung und Verfolgung von Verkehrsteilnehmern automatisiert und so ein dynamisches Verkehrsmanagement und eine bessere Entscheidungsfindung unterstützt.
• MyGIS: Eine Plattform zur Visualisierung von Mobilitätsdaten, die Stadtplanern hilft, Trends zu interpretieren und effektivere Verkehrssysteme zu entwerfen.

Durch die Integration von Ultralytics YOLO-Modellen automatisieren diese Tools langsame, manuelle Prozesse und liefern hochpräzise Daten. Mit Vision AI-gesteuerten Erkenntnissen rüstet ALYCE Städte aus, um Staus zu reduzieren, den Verkehrsfluss zu optimieren und nachhaltigere städtische Verkehrsnetze zu schaffen.

Warum die YOLO-Modelle von Ultralytics?

Die YOLO-Modelle von Ultralytics waren die ideale Wahl für die Mobilitätslösungen von ALYCE, da sie dort, wo es am wichtigsten ist, eine hohe Leistung erbrachten. Sie verbesserten die Genauigkeit mit einer 1-2%igen Steigerung der mittleren durchschnittlichen Genauigkeit (mAP) und gewährleisteten eine Echtzeitverarbeitung mit 20 % schnelleren Inferenzgeschwindigkeiten als andere Modelle, die durchgängig mit 30 FPS arbeiten. Ihre Effizienz ist ebenfalls unübertroffen, da sie 40 % weniger GPU-RAM benötigen, was sie perfekt für ressourcenbeschränkte Umgebungen macht.

Dank dieser Vorteile konnte ALYCE zwei Monate Entwicklungszeit einsparen. Mit Ultralytics können Schulungssitzungen in nur 5-10 Minuten eingerichtet und gestartet werden, im Vergleich zu fast einer Stunde bei herkömmlichen Einrichtungen, was schnellere Iterationen ermöglicht. Insgesamt konnte ALYCE durch den Einsatz von Ultralytics YOLO-Modellen die Kosten senken und sich gleichzeitig auf die Verfeinerung seiner KI-gesteuerten Lösungen konzentrieren, um intelligentere, effizientere Mobilitätssysteme zu schaffen.

Gewinnung neuer Erkenntnisse über das Verhalten mit Ultralytics YOLO

Der Einsatz der YOLO-Modelle von Ultralytics hat ALYCE geholfen, seine Mobilitätslösungen auf die nächste Stufe zu heben. Ihre Tools liefern nun wertvolle Erkenntnisse, wie z. B. die Analyse des Verhaltens von Verkehrsteilnehmern, die Städten und Verkehrsbetrieben helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Seit der Integration von Computer Vision hat ALYCE messbare Geschäftsergebnisse erzielt, darunter geringere Produktionskosten durch Automatisierung, verbesserte Leistungskennzahlen und kürzere Lieferfristen. Außerdem konnte das Unternehmen neue Arten von Daten generieren, wie z. B. detaillierte Einblicke in das Verhalten, was die Fähigkeit zur Unterstützung intelligenterer Mobilitätslösungen verbessert.

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Inzwischen sind die Kunden von der Qualität und Genauigkeit der ALYCE-Lösungen beeindruckt, die den höchsten von CEREMA geprüften Datenstandards entsprechen. CTO Benoit Berthe teilte mit: "Für ALYCE war der Einsatz von Ultralytics ein entscheidender Faktor bei der Schulung unserer Modelle, der es uns ermöglicht, die Datengenauigkeit zu verbessern und unseren Kunden eine unvergleichliche Qualität zu liefern und sie bei ihren nachhaltigen Mobilitätsprojekten zu unterstützen."

Diese Verbesserungen haben auch zu einer höheren Kundenzufriedenheit geführt. Die Kunden berichten von besseren Ergebnissen und reibungsloseren Abläufen, unabhängig davon, ob sie die ALYCE-Tools allein oder zusammen mit menschlicher Aufsicht einsetzen.

Die Zukunft der Computer Vision in der Mobilität

ALYCE sieht die Zukunft der Computer Vision mit Modellen wie Ultralytics YOLO und neuen Technologien wie Long Short-Term Memory (LSTMs) für videobasierte Modelle vorankommen. Diese Innovationen werden die Objekterkennung verbessern und die Kontinuität der Verfolgung erhöhen, wodurch Verkehrslösungen noch intelligenter und zuverlässiger werden. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien werden die Städte über bessere Instrumente zur Bewältigung der Mobilitätsprobleme verfügen. 

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