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ALYCE accelera l'inferenza IA del traffico del 20% con Ultralytics YOLO

ALYCE accelera l'inferenza IA del traffico del 20% con Ultralytics YOLO logo

Scopri come ALYCE utilizza i modelli Ultralytics YOLO per migliorare l'accuratezza dei dati, ottimizzare la mobilità urbana e creare soluzioni di traffico basate sull'IA per città più sostenibili e intelligenti.

ALYCE accelera l'inferenza IA del traffico del 20% con Ultralytics YOLO

Problem

ALYCE cercava soluzioni di IA per analizzare i dati sulla mobilità e aiutare a gestire la congestione del traffico, poiché i metodi obsoleti mancavano di precisione e adattabilità.

Solution

ALYCE ha integrato Ultralytics YOLO in soluzioni come minUi e OBSERVER, risparmiando due mesi di tempo di sviluppo e riducendo i costi per una mobilità urbana più intelligente.

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

ALYCE ha la missione di affrontare questo problema e ha costruito varie soluzioni innovative basate sui modelli Ultralytics YOLO: minUi, uno strumento di IA per l'analisi del comportamento, e OBSERVER, un sistema di monitoraggio del traffico in tempo reale. Questi strumenti rendono la raccolta dei dati più rapida e accurata, riducono i costi e aiutano le città a creare sistemi di trasporto più intelligenti, ecologici ed efficienti.

Fig 1. minUi utilizza i modelli Ultralytics YOLO per l'analisi del comportamento.

Link to this sectionUtilizzare la Vision AI per la gestione del traffico#

Da oltre 20 anni, ALYCE aiuta le città a migliorare la mobilità con un forte impegno verso la sostenibilità. Le aree urbane affrontano sfide persistenti come la congestione del traffico, 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 privi di precisione, rendendo la pianificazione difficile. ALYCE ha adottato la computer vision e l'IA per superare questi ostacoli, sviluppando soluzioni innovative e basate sui dati per aiutare le città a ottimizzare i sistemi di trasporto e lavorare verso un futuro più sostenibile.

Link to this sectionPerché le città hanno bisogno di soluzioni di mobilità più intelligenti e basate sui dati#

A livello globale, le città diventano sempre più affollate 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 riescono a fornire la precisione necessaria per gestire questa complessità.

I sistemi più vecchi faticano a distinguere tra i diversi tipi di utenti della strada o a tracciare efficacemente i loro movimenti. Ad esempio, monitorare i percorsi dei veicoli insieme a pedoni e ciclisti in tempo reale è qualcosa che gli strumenti tradizionali non possono fare in modo affidabile. Dati incompleti o imprecisi possono rendere più difficile per i pianificatori urbani e gli operatori dei trasporti prendere decisioni informate.

Sono necessari strumenti più intelligenti per risolvere questi problemi. Idealmente, una soluzione completa dovrebbe essere in grado di tracciare più utenti della strada contemporaneamente, fornire approfondimenti in tempo reale e aiutare le città a comprendere meglio i modelli di traffico.

Link to this sectionLe soluzioni basate sull'IA di ALYCE per una mobilità più intelligente#

Per affrontare le sfide della mobilità urbana, ALYCE ha sviluppato strumenti avanzati basati sull'IA e sulla computer vision. Questi strumenti utilizzano i modelli Ultralytics YOLO per attività di computer vision come il rilevamento di oggetti in tempo reale. Nello specifico, i modelli YOLO consentono il tracciamento accurato e automatizzato di pedoni, veicoli, biciclette e altri utenti della strada. Gli approfondimenti raccolti utilizzando Ultralytics YOLO sono affidabili e azionabili, anche in contesti complessi come incroci trafficati e rotatorie.

Le soluzioni chiave di ALYCE includono:

  • minUi: Uno strumento di IA per l'analisi video in grado di analizzare il comportamento degli utenti della strada e fornire approfondimenti 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 una gestione del traffico dinamica e un miglior processo decisionale.
  • MyGIS: Una piattaforma che visualizza i dati sulla mobilità, aiutando i pianificatori urbani a interpretare le tendenze e progettare sistemi di trasporto di maggiore impatto.

Integrando i modelli Ultralytics YOLO, questi strumenti automatizzano processi lenti e manuali e forniscono dati altamente accurati. Grazie agli approfondimenti guidati dalla Vision AI, ALYCE mette le città in condizione di ridurre la congestione, ottimizzare il flusso del traffico e creare reti di trasporto urbano più sostenibili.

Link to this sectionPerché scegliere i modelli Ultralytics YOLO?#

I modelli Ultralytics YOLO sono stati una scelta ideale per le soluzioni di mobilità di ALYCE perché hanno fornito prestazioni elevate dove contava di più. Hanno migliorato l'accuratezza con un aumento dell'1-2% nella precisione media (mAP) e garantito un'elaborazione in tempo reale con velocità di inferenza del 20% più veloci rispetto ad altri modelli, operando costantemente a 30 FPS. Anche la loro efficienza è senza pari, utilizzando il 40% in meno di RAM della GPU, rendendoli perfetti per ambienti con risorse limitate.

Questi vantaggi hanno anche fatto risparmiare ad ALYCE due mesi di tempo di sviluppo. Con Ultralytics, le sessioni di training possono essere configurate e avviate in soli 5-10 minuti, rispetto a quasi un'ora con le configurazioni tradizionali, consentendo iterazioni più rapide. Nel complesso, utilizzando i modelli Ultralytics YOLO, ALYCE è riuscita a ridurre i costi concentrandosi sul perfezionamento delle proprie soluzioni basate sull'IA per creare sistemi di mobilità più intelligenti ed efficienti.

Link to this sectionRaccogliere nuovi approfondimenti comportamentali con Ultralytics YOLO#

L'utilizzo dei modelli Ultralytics YOLO ha aiutato ALYCE a portare le proprie soluzioni di mobilità al livello successivo. I loro strumenti ora forniscono preziosi approfondimenti, 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, inclusi costi di produzione ridotti grazie all'automazione, parametri di performance migliorati e tempi di consegna più brevi. Sono stati anche in grado di generare nuovi tipi di dati, come approfondimenti comportamentali dettagliati, che aumentano la loro capacità di supportare soluzioni di mobilità più intelligenti.

Fig 2. Utilizzando la computer vision ALYCE è stata in grado di generare nuovi approfondimenti comportamentali.

Nel frattempo, i clienti sono rimasti colpiti 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 condiviso: “In ALYCE, sfruttare Ultralytics è stato un punto di svolta per il training dei nostri modelli, consentendoci di migliorare l'accuratezza dei dati, fornire una qualità senza precedenti ai nostri clienti e assisterli nei loro progetti di mobilità sostenibile”.

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

Link to this sectionIl 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 Long Short-Term Memory (LSTM) per modelli basati su video. Queste innovazioni miglioreranno il riconoscimento degli oggetti e la continuità del tracciamento, rendendo le soluzioni di trasporto ancora più intelligenti e affidabili. Man mano che queste tecnologie si evolveranno, le città avranno strumenti migliori per gestire le sfide della mobilità.

Ti interessa sapere come la Vision AI può trasformare la tua città? Dai un'occhiata al nostro repository GitHub per esplorare le soluzioni specifiche per il settore di Ultralytics, come la computer vision in agricoltura e le auto a guida autonoma, e scopri le nostre licenze Ultralytics YOLO per iniziare oggi stesso!

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Domande frequenti

  • I repository di Ultralytics YOLO sono distribuiti per impostazione predefinita sotto la licenza AGPL-3.0. Questa licenza approvata dall'OSI è pensata per studenti, ricercatori e appassionati, promuovendo la collaborazione aperta e richiedendo che qualsiasi software che utilizzi componenti AGPL-3.0 sia anch'esso open-source. Sebbene ciò garantisca trasparenza e promuova l'innovazione, potrebbe non essere in linea con i casi d'uso commerciali.

    Se il tuo progetto prevede l'integrazione di software e modelli IA di Ultralytics in prodotti o servizi commerciali e desideri aggirare i requisiti open-source della AGPL-3.0, una Enterprise License è la soluzione ideale.

    I vantaggi dell'Enterprise License includono:

    • Flessibilità commerciale: Modifica e integra il codice sorgente e i modelli di Ultralytics YOLO in prodotti proprietari senza dover rispettare il requisito AGPL-3.0 di rendere open-source il tuo progetto.
    • Sviluppo proprietario: Ottieni piena libertà di sviluppare e distribuire applicazioni commerciali che includono codice e modelli di Ultralytics YOLO.

    Per garantire un'integrazione senza intoppi ed evitare vincoli AGPL-3.0, richiedi una Ultralytics Enterprise License utilizzando il modulo fornito. Il nostro team ti assisterà nell'adattare la licenza alle tue specifiche esigenze.

  • Il modello che sceglierai dipenderà dai requisiti del tuo progetto, tra cui prestazioni, precisione, target di distribuzione e vincoli hardware. Per la maggior parte dei nuovi progetti, Ultralytics YOLO26 è il punto di partenza consigliato perché offre gli ultimi miglioramenti in termini di velocità, precisione, esportabilità e supporto multi-task.

    Le precedenti famiglie di modelli YOLO rimangono disponibili per i team con flussi di lavoro esistenti o requisiti di compatibilità.

    Se stai partendo da zero, scegli prima YOLO26, quindi effettua il benchmarking delle varianti più piccole o più grandi per trovare il giusto equilibrio tra velocità e precisione per il tuo ambiente di distribuzione.

  • I modelli Ultralytics YOLO sono una famiglia di modelli di computer vision per attività come object detection, segmentazione, classificazione, pose estimation e oriented object detection. YOLO26 è l'ultima versione stabile ed è consigliata per la maggior parte dei nuovi progetti. Le versioni precedenti di YOLO rimangono disponibili per i team con flussi di lavoro esistenti o requisiti di compatibilità.

  • I modelli Ultralytics YOLO sono architetture di computer vision sviluppate per analizzare dati visivi da immagini e video. Questi modelli possono essere addestrati per attività che includono object detection, classificazione, pose estimation, tracking, instance segmentation e oriented object detection.

    L'ultima famiglia di modelli Ultralytics YOLO è YOLO26, con versioni YOLO precedenti disponibili per flussi di lavoro esistenti.

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