ALYCE acelera la inferencia de IA de tráfico en un 20% con Ultralytics YOLO

Las ciudades con mucho movimiento a menudo luchan contra la congestión del tráfico, sistemas de transporte obsoletos y retos de sostenibilidad. ALYCE se centra en resolver estos problemas proporcionando herramientas inteligentes basadas en IA para entender y mejorar cómo se mueven las ciudades.

ALYCE tiene la misión de abordar este problema y ha construido varias soluciones innovadoras impulsadas por Ultralytics YOLO models: minUi, una herramienta de IA para analizar el comportamiento, y OBSERVER, un sistema de monitorización de tráfico en tiempo real. Estas herramientas hacen que la recogida de datos sea más rápida y precisa, reducen los costes y ayudan a las ciudades a crear sistemas de transporte más inteligentes, ecológicos y eficientes.

Fig 1. minUi utiliza modelos de Ultralytics YOLO para el análisis del comportamiento.

Uso de visión artificial para la gestión del tráfico#

Durante más de 20 años, ALYCE ha ayudado a las ciudades a mejorar la movilidad con un fuerte enfoque en la sostenibilidad. Las zonas urbanas se enfrentan a retos persistentes como la congestión del tráfico, los sistemas de transporte ineficientes y la necesidad urgente de descarbonización. Los métodos tradicionales de recogida y análisis de datos de movilidad suelen ser lentos y carecen de precisión, lo que dificulta la planificación. ALYCE adoptó la computer vision y la IA para superar estos obstáculos, desarrollando soluciones innovadoras basadas en datos para ayudar a las ciudades a optimizar los sistemas de transporte y trabajar hacia un futuro más sostenible.

Por qué las ciudades necesitan soluciones de movilidad más inteligentes y basadas en datos#

A nivel mundial, las ciudades están cada vez más concurridas y la gestión de la movilidad urbana se ha vuelto cada vez más compleja. Detectar y analizar peatones, vehículos, bicicletas y otros usuarios de la vía en zonas concurridas como intersecciones y rotondas es fundamental para mejorar el flujo del tráfico, la seguridad y la planificación del transporte. Sin embargo, los métodos tradicionales, como las encuestas manuales o los sistemas de monitorización obsoletos, a menudo no proporcionan la precisión necesaria para manejar esta complejidad.

Los sistemas antiguos tienen dificultades para distinguir entre diferentes tipos de usuarios de la vía o para realizar un seguimiento eficaz de sus movimientos. Por ejemplo, monitorizar las trayectorias de los vehículos junto con las de los peatones y ciclistas en tiempo real es algo que las herramientas tradicionales no pueden hacer de forma fiable. Los datos incompletos o inexactos pueden dificultar que los planificadores urbanos y los operadores de transporte tomen decisiones informadas.

Se necesitan herramientas más inteligentes para resolver estos problemas. Lo ideal es que una solución integral sea capaz de track múltiples usuarios de la vía pública simultáneamente, proporcionar información en tiempo real y ayudar a las ciudades a comprender mejor los patrones de tráfico.

Las soluciones de ALYCE impulsadas por IA para una movilidad más inteligente#

Para abordar los retos de la movilidad urbana, ALYCE ha desarrollado herramientas avanzadas impulsadas por IA y computer vision. Estas herramientas utilizan modelos de Ultralytics YOLO para computer vision tasks como real-time object detection. En concreto, los modelos YOLO permiten el seguimiento preciso y automatizado de peatones, vehículos, bicicletas y otros usuarios de la vía. Los datos recopilados con Ultralytics YOLO son fiables y prácticos, incluso en entornos complejos como intersecciones concurridas y rotondas.

Las soluciones clave de ALYCE incluyen:

• minUi: Una herramienta de IA para el análisis de vídeo que puede analizar el comportamiento de los usuarios de la vía y proporcionar información para mejorar la seguridad y la eficiencia del tráfico.
• OBSERVER: Un sistema de monitorización de tráfico en tiempo real que automatiza la detección y el seguimiento de los usuarios de la vía, apoyando la traffic management dinámica y una mejor toma de decisiones.
• MyGIS: Una plataforma que visualiza los datos de movilidad, ayudando a los planificadores urbanos a interpretar tendencias y diseñar sistemas de transporte con mayor impacto.

Al integrar modelos de Ultralytics YOLO, estas herramientas automatizan procesos lentos y manuales y ofrecen datos de gran precisión. Con la información impulsada por la visión artificial, ALYCE equipa a las ciudades para reducir la congestión, optimizar el flujo del tráfico y crear redes de transporte urbano más sostenibles.

¿Por qué elegir los modelos Ultralytics YOLO?#

Los modelos de Ultralytics YOLO fueron una elección ideal para las soluciones de movilidad de ALYCE porque ofrecían un alto rendimiento donde más importaba. Mejoraron la precisión con un aumento del 1-2% en la precisión media (mAP) y garantizaron el procesamiento en tiempo real con velocidades de inferencia un 20% más rápidas que otros modelos, funcionando constantemente a 30 FPS. Su eficiencia es también inigualable, utilizando un 40% menos de RAM de GPU, lo que los hace perfectos para entornos con recursos limitados.

Estos beneficios también ahorraron a ALYCE dos meses de tiempo de desarrollo. Con Ultralytics, las sesiones de entrenamiento se pueden configurar e iniciar en solo 5-10 minutos, en comparación con casi una hora con configuraciones tradicionales, permitiendo iteraciones más rápidas. En general, al utilizar modelos de Ultralytics YOLO, ALYCE pudo reducir costes mientras se centraba en perfeccionar sus soluciones impulsadas por IA para crear sistemas de movilidad más inteligentes y eficientes.

Recopilación de nuevos conocimientos sobre el comportamiento con Ultralytics YOLO#

El uso de modelos de Ultralytics YOLO ha ayudado a ALYCE a llevar sus soluciones de movilidad al siguiente nivel. Sus herramientas ahora proporcionan información valiosa, como el análisis del comportamiento de los usuarios de la vía, lo que ayuda a las ciudades y a los operadores de transporte a tomar mejores decisiones.

Desde que integró la visión artificial, ALYCE ha logrado resultados empresariales cuantificables, incluyendo una reducción de los costes de producción mediante la automatización, mejores métricas de rendimiento y plazos de entrega más cortos. También han sido capaces de generar nuevos tipos de datos, como conocimientos detallados sobre el comportamiento, que potencian su capacidad para respaldar soluciones de movilidad más inteligentes.

Fig 2. Mediante el uso de visión artificial, ALYCE ha podido generar nuevos conocimientos sobre el comportamiento.

Mientras tanto, los clientes han quedado impresionados con la calidad y precisión de las soluciones de ALYCE, que cumplen con los estándares de datos más exigentes verificados por CEREMA. El CTO Benoit Berthe compartió: “En ALYCE, aprovechar Ultralytics ha sido un punto de inflexión para el entrenamiento de nuestros modelos, permitiéndonos mejorar la precisión de los datos y ofrecer una calidad inigualable a nuestros clientes y asistirles en sus proyectos de movilidad sostenible”.

Estas mejoras también han conducido a una mayor satisfacción del cliente. Los clientes informan de mejores resultados y operaciones más fluidas, tanto si utilizan las herramientas de ALYCE por su cuenta como junto con la supervisión humana.

El futuro de la visión artificial en la movilidad#

ALYCE ve el futuro de la computer vision avanzando con modelos como Ultralytics YOLO, junto con nuevas tecnologías como Long Short-Term Memory (LSTMs) para modelos basados en vídeo. Estas innovaciones mejorarán el reconocimiento de objetos y la continuidad del seguimiento, haciendo que las soluciones de transporte sean aún más inteligentes y fiables. A medida que estas tecnologías evolucionen, las ciudades dispondrán de mejores herramientas para gestionar los retos de la movilidad.

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