Le soluzioni ALYCE per il traffico intelligente sfruttano i modelliYOLO di Ultralytics

Le città frenetiche spesso lottano con la congestione del traffico, i sistemi di trasporto obsoleti e le sfide di sostenibilità. ALYCE si concentra sulla risoluzione di questi problemi fornendo strumenti intelligenti basati sull'intelligenza artificiale per comprendere e migliorare il modo in cui le città si muovono.

ALYCE è in missione per affrontare questo problema e ha realizzato diverse soluzioni innovative basate sui modelliYOLO diUltralytics : minUi, uno strumento di intelligenza artificiale per l'analisi dei comportamenti e OBSERVER, un sistema di monitoraggio del traffico in tempo reale. Questi strumenti rendono la raccolta dei dati più veloce e accurata, riducono i costi e aiutano le città a creare sistemi di trasporto più intelligenti, ecologici ed efficienti.

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Utilizzo della Vision AI per la gestione del traffico

Da oltre 20 anni, ALYCE aiuta le città a migliorare la mobilità con una forte attenzione alla sostenibilità. Le aree urbane devono affrontare sfide persistenti come la congestione del traffico, i sistemi di trasporto inefficienti e l'urgente necessità di decarbonizzazione. I metodi tradizionali di raccolta e analisi dei dati sulla mobilità sono spesso lenti e imprecisi, il che rende difficile la pianificazione. ALYCE ha abbracciato la computer vision e l'IA per superare questi ostacoli, sviluppando soluzioni innovative basate sui dati per aiutare le città a ottimizzare i sistemi di trasporto e lavorare per un futuro più sostenibile.

Perché le città hanno bisogno di soluzioni di mobilità più intelligenti e basate sui dati?

A livello globale, le città sono sempre più trafficate e la gestione della mobilità urbana è diventata sempre più complessa. Rilevare e analizzare pedoni, veicoli, biciclette e altri utenti della strada in aree trafficate come incroci e rotatorie è essenziale per migliorare il flusso del traffico, la sicurezza e la pianificazione dei trasporti. Tuttavia, i metodi tradizionali, come i sondaggi manuali o i sistemi di monitoraggio obsoleti, spesso non forniscono l'accuratezza necessaria per gestire questa complessità.

I sistemi più vecchi faticano a distinguere i diversi tipi di utenti della strada o a track efficacemente i movimenti. Ad esempio, monitorare in tempo reale il percorso dei veicoli accanto a pedoni e ciclisti è un'operazione che gli strumenti tradizionali non possono fare in modo affidabile. Dati incompleti o imprecisi possono rendere più difficile per gli urbanisti e gli operatori dei trasporti prendere decisioni informate.

Per risolvere questi problemi sono necessari strumenti più intelligenti. Idealmente, una soluzione completa dovrebbe essere in grado di track di tracciare simultaneamente più utenti della strada, di fornire informazioni in tempo reale e di aiutare le città a comprendere meglio i modelli di traffico.

Le soluzioni di ALYCE basate sull'IA per una mobilità più intelligente

Per affrontare le sfide della mobilità urbana, ALYCE ha sviluppato strumenti avanzati basati sull'intelligenza artificiale e sulla computer vision. Questi strumenti utilizzano i modelliYOLO Ultralytics per compiti di computer vision come il rilevamento degli oggetti in tempo reale. In particolare, i modelli YOLO consentono di tracciare in modo accurato e automatico pedoni, veicoli, biciclette e altri utenti della strada. Le informazioni raccolte grazie a Ultralytics YOLO sono affidabili e utilizzabili, anche in contesti complessi come gli incroci e le rotatorie.

Le soluzioni chiave di ALYCE includono:

• minUi: Uno strumento di intelligenza artificiale per l'analisi video in grado di analizzare il comportamento degli utenti della strada e fornire informazioni per migliorare la sicurezza e l'efficienza del traffico.
• OBSERVER: Un sistema di monitoraggio del traffico in tempo reale che automatizza il rilevamento e il tracciamento degli utenti della strada, supportando la gestione dinamica del traffico e un processo decisionale più efficace.
• MyGIS: Una piattaforma che visualizza i dati sulla mobilità, aiutando gli urbanisti a interpretare le tendenze e a progettare sistemi di trasporto più efficaci.

Integrando i modelliYOLO di Ultralytics , questi strumenti automatizzano i processi lenti e manuali e forniscono dati altamente precisi. Grazie alle intuizioni di Vision AI, ALYCE consente alle città di ridurre la congestione, ottimizzare il flusso del traffico e creare reti di trasporto urbano più sostenibili.

Perché scegliere i modelliYOLO di Ultralytics ?

I modelliYOLO Ultralytics sono stati la scelta ideale per le soluzioni di mobilità di ALYCE, in quanto hanno fornito prestazioni elevate dove era più importante. Hanno migliorato l'accuratezza con un aumento dell'1-2% della precisione mediamAP) e hanno garantito l'elaborazione in tempo reale con velocità di inferenza superiori del 20% rispetto agli altri modelli, operando costantemente a 30 FPS. La loro efficienza è impareggiabile: utilizzano il 40% in meno di RAM GPU , rendendoli perfetti per gli ambienti con risorse limitate.

Questi vantaggi hanno fatto risparmiare ad ALYCE due mesi di tempo per lo sviluppo. Con Ultralytics, le sessioni di formazione possono essere impostate e avviate in soli 5-10 minuti, rispetto a quasi un'ora con le impostazioni tradizionali, consentendo iterazioni più rapide. Nel complesso, utilizzando i modelliYOLO Ultralytics , ALYCE ha potuto ridurre i costi concentrandosi sul perfezionamento delle proprie soluzioni AI per creare sistemi di mobilità più intelligenti ed efficienti.

Raccogliere nuovi insight comportamentali con Ultralytics YOLO

L'utilizzo dei modelliYOLO di Ultralytics ha aiutato ALYCE a portare le sue soluzioni di mobilità a un livello superiore. I loro strumenti forniscono ora informazioni preziose, come l'analisi del comportamento degli utenti della strada, che aiutano le città e gli operatori dei trasporti a prendere decisioni migliori.

Dall'integrazione della computer vision, ALYCE ha ottenuto risultati aziendali misurabili, tra cui la riduzione dei costi di produzione attraverso l'automazione, il miglioramento delle metriche di performance e tempi di consegna più brevi. Sono anche stati in grado di generare nuovi tipi di dati, come approfondimenti comportamentali dettagliati, che aumentano la loro capacità di supportare soluzioni di mobilità più intelligenti.

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Nel frattempo, i clienti sono rimasti impressionati dalla qualità e dall'accuratezza delle soluzioni di ALYCE, che soddisfano i più elevati standard di dati verificati da CEREMA. Il CTO Benoit Berthe ha dichiarato: "In ALYCE, l'utilizzo di Ultralytics ha cambiato le carte in tavola per l'addestramento dei nostri modelli, permettendoci di migliorare l'accuratezza dei dati e di fornire una qualità senza pari ai nostri clienti, assistendoli nei loro progetti di mobilità sostenibile".

Questi miglioramenti hanno portato anche a una maggiore soddisfazione del cliente. I clienti segnalano risultati migliori e operazioni più fluide, sia che utilizzino gli strumenti di ALYCE da soli, sia che li affianchino alla supervisione umana.

Il futuro della computer vision nella mobilità

ALYCE vede il futuro della computer vision avanzare con modelli come Ultralytics YOLO, insieme a nuove tecnologie come le memorie a breve termine (LSTM) per i modelli basati sui video. Queste innovazioni miglioreranno il riconoscimento degli oggetti e la continuità di tracciamento, rendendo le soluzioni di trasporto ancora più intelligenti e affidabili. Con l'evoluzione di queste tecnologie, le città avranno a disposizione strumenti migliori per gestire le sfide della mobilità. 

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