Le soluzioni di traffico intelligenti di ALYCE sfruttano i modelli Ultralytics YOLO

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 ha la missione di affrontare questo problema e ha creato 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.

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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 datati faticano a distinguere tra 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 informazioni in tempo reale e 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 su IA e computer vision. Questi strumenti utilizzano i modelli YOLO di Ultralytics 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. Le informazioni raccolte utilizzando Ultralytics YOLO sono affidabili e utilizzabili, anche in contesti complessi come incroci trafficati e 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 modelli Ultralytics YOLO, questi strumenti automatizzano i processi manuali lenti e forniscono dati altamente accurati. Grazie agli insight basati sulla 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 modelli YOLO di Ultralytics?

I modelli Ultralytics YOLO sono stati una scelta ideale per le soluzioni di mobilità di ALYCE perché offrivano prestazioni elevate dove contava di più. Hanno migliorato l'accuratezza con un aumento dell'1-2% nella mean average precision (mAP) e hanno garantito l'elaborazione in tempo reale con velocità di inferenza del 20% superiori rispetto ad altri modelli, operando costantemente a 30 FPS. La loro efficienza è inoltre impareggiabile, con un utilizzo del 40% in meno di RAM della GPU, il che li rende perfetti per ambienti con risorse limitate.

Questi vantaggi hanno anche permesso ad ALYCE di risparmiare due mesi di tempo di sviluppo. Con Ultralytics, le sessioni di training possono essere impostate 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 YOLO di Ultralytics, ALYCE è stata in grado di ridurre i costi concentrandosi al contempo sul perfezionamento delle proprie soluzioni basate sull'AI per creare sistemi di mobilità più intelligenti ed efficienti.

Raccolta di nuove informazioni comportamentali con Ultralytics YOLO

L'utilizzo dei modelli Ultralytics YOLO ha aiutato ALYCE a portare le sue soluzioni di mobilità a un livello superiore. I loro strumenti ora forniscono preziose informazioni, come l'analisi del comportamento degli utenti della strada, che aiuta 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 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 ha cambiato le carte in tavola per l'addestramento dei nostri modelli, consentendoci di migliorare l'accuratezza dei dati e fornire una qualità senza pari ai nostri clienti e assisterli 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 Long Short-Term Memory (LSTM) per i 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. Con l'evolversi di queste tecnologie, le città avranno strumenti migliori per gestire le sfide della mobilità. 

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