ALYCE integrierte Ultralytics YOLO in Lösungen wie minUi und OBSERVER, sparte dadurch zwei Monate Entwicklungszeit und senkte die Kosten für eine intelligentere urbane Mobilität.
Belebte Städte haben häufig mit Verkehrsstaus, veralteten Verkehrssystemen und Herausforderungen im Bereich der Nachhaltigkeit zu kämpfen. ALYCE konzentriert sich darauf, diese Probleme zu lösen, indem das Unternehmen intelligente, KI-gestützte Werkzeuge bereitstellt, um zu verstehen und zu verbessern, wie sich Menschen und Fahrzeuge in Städten bewegen.
ALYCE hat es sich zur Aufgabe gemacht, diese Herausforderung anzugehen, und verschiedene innovative Lösungen entwickelt, die auf Ultralytics YOLO models basieren: minUi, ein KI-Werkzeug zur Verhaltensanalyse, und OBSERVER, ein Echtzeit-Verkehrsüberwachungssystem. Diese Werkzeuge machen die Datenerfassung schneller und genauer, senken die Kosten und helfen Städten, intelligentere, umweltfreundlichere und effizientere Verkehrssysteme zu schaffen.
Abb. 1. minUi verwendet Ultralytics-YOLO-Modelle zur Verhaltensanalyse.
Vision AI für das Verkehrsmanagement einsetzen#
Seit über 20 Jahren unterstützt ALYCE Städte dabei, die Mobilität zu verbessern, 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 häufig langsam und ungenau, was die Planung erschwert. ALYCE setzt auf computer vision und KI, um diese Hindernisse zu überwinden, und entwickelt innovative, datengestützte Lösungen, die Städten helfen, ihre Verkehrssysteme zu optimieren und auf eine nachhaltigere Zukunft hinzuarbeiten.
Warum Städte intelligentere, datengestützte Mobilitätslösungen benötigen#
Weltweit werden Städte geschäftiger, und die Steuerung der urbanen Mobilität wird zunehmend komplexer. Die Erkennung und Analyse von Fußgängern, Fahrzeugen, Fahrrädern und anderen Verkehrsteilnehmern in stark frequentierten Bereichen wie Kreuzungen und Kreisverkehren ist entscheidend, um den Verkehrsfluss und die Sicherheit zu verbessern sowie die Verkehrsplanung zu unterstützen. Herkömmliche Methoden wie manuelle Erhebungen oder veraltete Überwachungssysteme liefern jedoch häufig 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. So können herkömmliche Werkzeuge beispielsweise die Wege von Fahrzeugen sowie Fußgängern und Radfahrern in Echtzeit nicht zuverlässig überwachen. Unvollständige oder ungenaue Daten können es Stadtplanern und Verkehrsbetrieben erschweren, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Um diese Probleme zu lösen, werden intelligentere Werkzeuge benötigt. Eine umfassende Lösung sollte idealerweise in der Lage sein, mehrere Verkehrsteilnehmer gleichzeitig zu track, Echtzeiteinblicke bereitzustellen und Städten zu helfen, Verkehrsmuster besser zu verstehen.
Die KI-gestützten Lösungen von ALYCE für intelligentere Mobilität#
Um die Herausforderungen der urbanen Mobilität zu bewältigen, hat ALYCE fortschrittliche Werkzeuge entwickelt, die auf KI und computer vision basieren. Diese Werkzeuge verwenden Ultralytics-YOLO-Modelle für computer vision tasks wie real-time object detection. Insbesondere ermöglichen YOLO-Modelle eine genaue und automatisierte Verfolgung von Fußgängern, Fahrzeugen, Fahrrädern und anderen Verkehrsteilnehmern. Die mit Ultralytics YOLO gewonnenen Erkenntnisse sind selbst in komplexen Umgebungen wie stark frequentierten Kreuzungen und Kreisverkehren zuverlässig und direkt nutzbar.
Zu den wichtigsten Lösungen von ALYCE gehören:
- minUi: Ein KI-Werkzeug zur 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 ein dynamisches traffic management sowie bessere Entscheidungsfindung unterstützt.
- MyGIS: Eine Plattform zur Visualisierung von Mobilitätsdaten, die Stadtplanern hilft, Trends zu interpretieren und wirkungsvollere Verkehrssysteme zu entwerfen.
Durch die Integration von Ultralytics-YOLO-Modellen automatisieren diese Werkzeuge langsame, manuelle Prozesse und liefern hochpräzise Daten. Mit den durch Vision AI gewonnenen Erkenntnissen versetzt ALYCE Städte in die Lage, Staus zu reduzieren, den Verkehrsfluss zu optimieren und nachhaltigere städtische Verkehrsnetze zu schaffen.
Warum Ultralytics YOLO-Modelle wählen?#
Ultralytics-YOLO-Modelle waren für die Mobilitätslösungen von ALYCE die ideale Wahl, weil sie dort eine hohe Leistung erbrachten, wo es am wichtigsten war. Sie verbesserten die Genauigkeit mit einer Steigerung der mittleren durchschnittlichen Präzision (mAP) um 1–2 % und ermöglichten Echtzeitverarbeitung mit Inferenzgeschwindigkeiten, die 20 % über denen anderer Modelle lagen, bei konstant 30 FPS. Auch ihre Effizienz ist unübertroffen: Sie benötigen 40 % weniger GPU-RAM und eignen sich damit ideal für Umgebungen mit begrenzten Ressourcen.
Diese Vorteile sparten ALYCE außerdem zwei Monate Entwicklungszeit. Mit Ultralytics lassen sich Trainingssitzungen im Vergleich zu fast einer Stunde bei herkömmlichen Setups in nur 5–10 Minuten einrichten und starten, wodurch schnellere Iterationen möglich werden. Insgesamt konnte ALYCE durch den Einsatz von Ultralytics-YOLO-Modellen die Kosten senken und sich zugleich auf die Weiterentwicklung der KI-gestützten Lösungen konzentrieren, um intelligentere und effizientere Mobilitätssysteme zu schaffen.
Neue Erkenntnisse zum Verhalten mit Ultralytics YOLO gewinnen#
Der Einsatz von Ultralytics-YOLO-Modellen hat ALYCE geholfen, seine Mobilitätslösungen auf die nächste Stufe zu heben. Die Werkzeuge liefern nun wertvolle Erkenntnisse, etwa zur Analyse des Verhaltens von Verkehrsteilnehmern, und helfen Städten und Verkehrsbetrieben dadurch, bessere Entscheidungen zu treffen.
Seit der Integration von computer vision hat ALYCE messbare Geschäftsergebnisse erzielt, darunter niedrigere Produktionskosten durch Automatisierung, verbesserte Leistungskennzahlen und kürzere Lieferzeiten. Außerdem konnte das Unternehmen neue Datentypen erzeugen, etwa detaillierte Erkenntnisse zum Verhalten, und dadurch seine Fähigkeit verbessern, intelligentere Mobilitätslösungen zu unterstützen.
Abb. 2. Durch den Einsatz von computer vision konnte ALYCE neue Erkenntnisse zum Verhalten gewinnen.
Unterdessen waren die Kunden von der Qualität und Genauigkeit der Lösungen von ALYCE beeindruckt, die den höchsten Datenstandards entsprechen, wie CEREMA bestätigt hat. CTO Benoit Berthe erklärte: „Bei ALYCE hat der Einsatz von Ultralytics das Training unserer Modelle grundlegend verändert. Dadurch können wir die Datengenauigkeit verbessern, unseren Kunden eine beispiellose Qualität liefern und sie bei ihren Projekten für nachhaltige Mobilität unterstützen.“
Diese Verbesserungen haben auch zu einer höheren Kundenzufriedenheit geführt. Kunden berichten von besseren Ergebnissen und reibungsloseren Abläufen, unabhängig davon, ob sie die Werkzeuge von ALYCE allein oder zusammen mit menschlicher Kontrolle einsetzen.
Die Zukunft von computer vision in der Mobilität#
ALYCE sieht die Zukunft von computer vision in der Weiterentwicklung mit Modellen wie Ultralytics YOLO sowie neuen Technologien wie Langzeitgedächtnis (LSTMs) für videobasierte Modelle. Diese Innovationen werden die Objekterkennung verbessern und die Kontinuität der Verfolgung erhöhen, sodass Verkehrslösungen noch intelligenter und zuverlässiger werden. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien werden Städte bessere Werkzeuge zur Bewältigung ihrer Mobilitätsprobleme erhalten.
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