Las soluciones de tráfico inteligente de ALYCE aprovechan los modelos YOLO de Ultralytics

Las bulliciosas ciudades se enfrentan a menudo a atascos, sistemas de transporte obsoletos y problemas de sostenibilidad. ALYCE se centra en resolver estos problemas proporcionando herramientas inteligentes basadas en IA para comprender y mejorar cómo se mueven las ciudades.

ALYCE tiene la misión de hacer frente a esta situación y ha creado varias soluciones innovadoras basadas en los modelos YOLO de Ultralytics: minUi, una herramienta de IA para analizar el comportamiento, y OBSERVER, un sistema de control del 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.

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Utilización de Vision AI para la gestión del tráfico

Desde hace más de 20 años, ALYCE ayuda a las ciudades a mejorar la movilidad haciendo especial hincapié en la sostenibilidad. Las zonas urbanas se enfrentan a retos persistentes como la congestión del tráfico, la ineficiencia de los sistemas de transporte y la urgente necesidad de descarbonización. Los métodos tradicionales de recogida y análisis de datos sobre movilidad suelen ser lentos y poco precisos, lo que dificulta la planificación. ALYCE ha adoptado la visión por ordenador 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 por un futuro más sostenible.

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

En todo el mundo, las ciudades están cada vez más concurridas y la gestión de la movilidad urbana es cada vez más compleja. Detectar y analizar peatones, vehículos, bicicletas y otros usuarios de la vía pública en zonas muy transitadas, como intersecciones y rotondas, es esencial para mejorar la fluidez del tráfico, la seguridad y la planificación del transporte. Sin embargo, los métodos tradicionales, como las encuestas manuales o los anticuados sistemas de vigilancia, no suelen ofrecer la precisión necesaria para gestionar esta complejidad.

Los sistemas antiguos tienen dificultades para distinguir entre los distintos tipos de usuarios de la carretera o seguir sus movimientos con eficacia. Por ejemplo, controlar en tiempo real las trayectorias de los vehículos junto a peatones y ciclistas es algo que las herramientas tradicionales no pueden hacer con fiabilidad. Los datos incompletos o inexactos pueden dificultar la toma de decisiones informadas por parte de los urbanistas y los operadores de transporte.

Se necesitan herramientas más inteligentes para resolver estos problemas. En el mejor de los casos, una solución integral debería ser capaz de hacer un seguimiento simultáneo de múltiples usuarios de la vía pública, proporcionar información en tiempo real y ayudar a las ciudades a comprender mejor los patrones de tráfico.

Soluciones ALYCE basadas en IA para una movilidad más inteligente

Para hacer frente a los retos de la movilidad urbana, ALYCE ha desarrollado herramientas avanzadas basadas en IA y visión por ordenador. Estas herramientas utilizan los modelos YOLO de Ultralytics para tareas de visión por ordenador como la detección de objetos en tiempo real. En concreto, los modelos YOLO permiten un seguimiento preciso y automatizado de peatones, vehículos, bicicletas y otros usuarios de la vía pública. Los datos obtenidos con Ultralytics YOLO son fiables y procesables, incluso en entornos complejos como intersecciones y rotondas con mucho tráfico.

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 pública y proporcionar información para mejorar la seguridad y la eficiencia del tráfico.
• OBSERVER: un sistema de vigilancia del tráfico en tiempo real que automatiza la detección y el seguimiento de los usuarios de la carretera, apoyando una gestión dinámica del tráfico y una mejor toma de decisiones.
• MyGIS: Una plataforma que visualiza datos de movilidad, ayudando a los urbanistas a interpretar tendencias y diseñar sistemas de transporte más impactantes.

Gracias a la integración de los modelos YOLO de Ultralytics, estas herramientas automatizan los lentos procesos manuales y proporcionan datos de gran precisión. Con Vision AI, ALYCE equipa a las ciudades para reducir la congestión, optimizar el flujo de tráfico y crear redes de transporte urbano más sostenibles.

¿Por qué elegir los modelos YOLO de Ultralytics?

Los modelos YOLO de Ultralytics fueron la 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 también es incomparable, ya que utilizan un 40% menos de RAM de la GPU, lo que los hace perfectos para entornos con recursos limitados.

Estas ventajas también ahorraron a ALYCE dos meses de tiempo de desarrollo. Con Ultralytics, las sesiones de formación pueden configurarse e iniciarse en tan solo 5-10 minutos, frente a casi una hora con las configuraciones tradicionales, lo que permite iteraciones más rápidas. En general, gracias a los modelos YOLO de Ultralytics, ALYCE pudo reducir costes mientras se centraba en perfeccionar sus soluciones basadas en IA para crear sistemas de movilidad más inteligentes y eficientes.

Obtención de nuevos conocimientos sobre el comportamiento con Ultralytics YOLO

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

Desde la integración de la visión por ordenador, ALYCE ha logrado resultados empresariales cuantificables, como la reducción de los costes de producción gracias a la automatización, la mejora de las métricas de rendimiento y la reducción de los plazos de entrega. También ha podido generar nuevos tipos de datos, como información detallada sobre el comportamiento, que aumentan su capacidad para ofrecer soluciones de movilidad más inteligentes.

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Por su parte, los clientes han quedado impresionados con la calidad y precisión de las soluciones de ALYCE, que cumplen las normas de datos más estrictas verificadas por CEREMA. Benoit Berthe, director técnico de ALYCE, afirma: "En ALYCE, el uso de Ultralytics ha supuesto un cambio radical en la formación de nuestros modelos, ya que nos ha permitido mejorar la precisión de los datos y ofrecer una calidad inigualable a nuestros clientes, ayudándoles en sus proyectos de movilidad sostenible."

Estas mejoras también se han traducido en una mayor satisfacción de los clientes. Los clientes informan de mejores resultados y operaciones más fluidas, ya utilicen las herramientas de ALYCE por sí solas o junto con la supervisión humana.

El futuro de la visión por ordenador en la movilidad

ALYCE considera que el futuro de la visión por ordenador avanza con modelos como Ultralytics YOLO, junto con nuevas tecnologías como la memoria a largo plazo (LSTM) para modelos basados en vídeo. Estas innovaciones potenciarán el reconocimiento de objetos y mejorarán la continuidad del seguimiento, haciendo que las soluciones de transporte sean aún más inteligentes y fiables. A medida que evolucionen estas tecnologías, las ciudades dispondrán de mejores herramientas para gestionar los retos de la movilidad. 

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