ALYCE était à la recherche de solutions d'IA pour analyser les données de mobilité afin de gérer la congestion du trafic, car les méthodes obsolètes manquaient de précision et d'adaptabilité.
ALYCE a intégré Ultralytics YOLO dans des solutions telles que minUi et OBSERVER, ce qui a permis de gagner deux mois de développement et de réduire les coûts pour une mobilité urbaine plus intelligente.
Les villes animées sont souvent confrontées à des problèmes de congestion du trafic, de systèmes de transport obsolètes et de défis en matière de durabilité. ALYCE se concentre sur la résolution de ces problèmes en fournissant des outils intelligents basés sur l'IA pour comprendre et améliorer la façon dont les villes se déplacent.
ALYCE s'est donné pour mission de s'attaquer à ce problème et a mis au point plusieurs solutions innovantes basées sur les modèlesYOLO d 'Ultralytics : minUi, un outil d'IA pour l'analyse des comportements et OBSERVER, un système de surveillance du trafic en temps réel. Ces outils rendent la collecte de données plus rapide et plus précise, réduisent les coûts et aident les villes à créer des systèmes de transport plus intelligents, plus écologiques et plus efficaces.
Depuis plus de 20 ans, ALYCE aide les villes à améliorer la mobilité en mettant l'accent sur la durabilité. Les zones urbaines sont confrontées à des défis persistants tels que la congestion du trafic, les systèmes de transport inefficaces et le besoin urgent de décarbonisation. Les méthodes traditionnelles de collecte et d'analyse des données de mobilité sont souvent lentes et manquent de précision, ce qui rend la planification difficile. ALYCE a adopté la vision par ordinateur et l'IA pour surmonter ces obstacles, en développant des solutions innovantes, basées sur les données, pour aider les villes à optimiser les systèmes de transport et à œuvrer pour un avenir plus durable.
À l'échelle mondiale, les villes sont de plus en plus fréquentées et la gestion de la mobilité urbaine est devenue de plus en plus complexe. La détection et l'analyse des piétons, des véhicules, des vélos et des autres usagers de la route dans les zones très fréquentées comme les intersections et les ronds-points sont essentielles pour améliorer la fluidité du trafic, la sécurité et la planification des transports. Cependant, les méthodes traditionnelles, telles que les enquêtes manuelles ou les systèmes de surveillance obsolètes, ne permettent souvent pas d'obtenir la précision requise pour gérer cette complexité.
Les anciens systèmes ont du mal à distinguer les différents types d'usagers de la route ou à track leurs mouvements de manière efficace. Par exemple, le suivi en temps réel des trajectoires des véhicules à côté des piétons et des cyclistes est une chose que les outils traditionnels ne peuvent pas faire de manière fiable. Des données incomplètes ou inexactes peuvent empêcher les urbanistes et les opérateurs de transport de prendre des décisions éclairées.
Des outils plus intelligents sont nécessaires pour résoudre ces problèmes. Idéalement, une solution complète devrait permettre de track simultanément plusieurs usagers de la route, fournir des informations en temps réel et aider les villes à mieux comprendre les schémas de circulation.
Pour relever les défis de la mobilité urbaine, ALYCE a développé des outils avancés basés sur l'IA et la vision par ordinateur. Ces outils utilisent les modèlesYOLO d'Ultralytics pour des tâches de vision artificielle telles que la détection d'objets en temps réel. Plus précisément, les modèles YOLO permettent un suivi précis et automatisé des piétons, des véhicules, des vélos et des autres usagers de la route. Les informations recueillies grâce à Ultralytics YOLO sont fiables et exploitables, même dans des environnements complexes tels que les intersections très fréquentées et les ronds-points.
Les principales solutions d'ALYCE comprennent :
En intégrant les modèlesYOLO d'Ultralytics , ces outils automatisent les processus manuels lents et fournissent des données extrêmement précises. Avec Vision AI, ALYCE permet aux villes de réduire les embouteillages, d'optimiser le trafic et de créer des réseaux de transport urbain plus durables.
Les modèlesYOLO d'Ultralytics étaient un choix idéal pour les solutions de mobilité d'ALYCE parce qu'ils offraient des performances élevées là où c'était le plus important. Ils ont amélioré la précision avec une augmentation de 1 à 2 % de la précision moyennemAP et ont assuré un traitement en temps réel avec des vitesses d'inférence 20 % plus rapides que les autres modèles, fonctionnant constamment à 30 FPS. Leur efficacité est également inégalée, puisqu'ils utilisent 40 % de RAM du GPU en moins, ce qui les rend parfaits pour les environnements à ressources limitées.
Ces avantages ont également permis à ALYCE d'économiser deux mois de développement. Avec Ultralytics, les sessions de formation peuvent être mises en place et démarrées en seulement 5 à 10 minutes, contre près d'une heure avec les configurations traditionnelles, ce qui permet des itérations plus rapides. Dans l'ensemble, en utilisant les modèlesYOLO 'Ultralytics , ALYCE a pu réduire ses coûts tout en se concentrant sur le perfectionnement de ses solutions basées sur l'IA afin de créer des systèmes de mobilité plus intelligents et plus efficaces.
L'utilisation des modèlesYOLO 'Ultralytics a aidé ALYCE à faire passer ses solutions de mobilité au niveau supérieur. Leurs outils fournissent désormais des informations précieuses, telles que l'analyse du comportement des usagers de la route, ce qui aide les villes et les opérateurs de transport à prendre de meilleures décisions.
Depuis l'intégration de la vision par ordinateur, ALYCE a obtenu des résultats commerciaux mesurables, notamment une réduction des coûts de production grâce à l'automatisation, une amélioration des indicateurs de performance et des délais de livraison plus courts. Ils ont également été en mesure de générer de nouveaux types de données, comme des informations comportementales détaillées, qui renforcent leur capacité à prendre en charge des solutions de mobilité plus intelligentes.
Les clients ont été impressionnés par la qualité et la précision des solutions d'ALYCE, qui répondent aux normes de données les plus élevées vérifiées par le CEREMA. Benoit Berthe, directeur technique, a déclaré : "Chez ALYCE, l'utilisation d'Ultralytics a changé la donne pour l'entraînement de nos modèles, nous permettant d'améliorer la précision des données et d'offrir une qualité inégalée à nos clients et de les aider dans leurs projets de mobilité durable."
Ces améliorations ont également conduit à une plus grande satisfaction client. Les clients signalent de meilleurs résultats et des opérations plus fluides, qu'ils utilisent les outils d'ALYCE seuls ou avec une supervision humaine.
ALYCE voit l'avenir de la vision par ordinateur progresser avec des modèles tels que Ultralytics YOLO, ainsi qu'avec de nouvelles technologies telles que la mémoire à long terme (LSTM) pour les modèles basés sur la vidéo. Ces innovations amélioreront la reconnaissance des objets et la continuité du suivi, ce qui rendra les solutions de transport encore plus intelligentes et plus fiables. Au fur et à mesure que ces technologies évolueront, les villes disposeront de meilleurs outils pour gérer les problèmes de mobilité.
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Les modèlesYOLO d'Ultralytics sont des architectures de vision par ordinateur développées pour analyser des données visuelles à partir d'images et d'entrées vidéo. Ces modèles peuvent être entraînés pour des tâches telles que la détection d'objets, la classification, l'estimation de la pose, le suivi et la segmentation d'instancesUltralytics
Ultralytics YOLO11 est la dernière version de nos modèles de vision par ordinateur. Comme ses versions précédentes, elle prend en charge toutes les tâches de vision par ordinateur que la communauté Vision AI a appris à apprécier dans YOLOv8. Cependant, le nouveau YOLO11 est plus performant et plus précis, ce qui en fait un outil puissant et un allié parfait pour relever les défis industriels du monde réel.
Le modèle que vous choisissez d'utiliser dépend des exigences spécifiques de votre projet. Il est essentiel de prendre en compte des facteurs tels que les performances, la précision et les besoins de déploiement. Voici un aperçu rapide :
Les dépôtsYOLO d'Ultralytics , tels que YOLOv5 et YOLO11, sont distribués par défaut sous la licence AGPL-3.0 Cette licence approuvée par l'OSI est conçue pour les étudiants, les chercheurs et les passionnés. Elle encourage la collaboration ouverte et exige que tout logiciel utilisant des composants AGPL-3.0 soit également mis à disposition en libre accès. Bien que cette licence assure la transparence et favorise l'innovation, elle peut ne pas correspondre aux cas d'utilisation commerciale.
Si votre projet implique l'intégration du logiciel Ultralytics et des modèles d'IA dans des produits ou services commerciaux et que vous souhaitez contourner les exigences d'open-source de l'AGPL-3.0, une Licence Entreprise est idéale.
Les avantages de la licence Enterprise incluent :
Pour garantir une intégration transparente et éviter les contraintes de l'AGPL-3.0 , demandez une licence d'entreprise Ultralytics en utilisant le formulaire prévu à cet effet. Notre équipe vous aidera à adapter la licence à vos besoins spécifiques.
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