UltralyticsのYOLOモデルを活用したALYCEのスマート・トラフィック・ソリューション

活気あふれる都市は、交通渋滞や時代遅れの交通システム、持続可能性の課題にしばしば悩まされている。ALYCEは、都市の動きを理解し改善するためのスマートなAI駆動ツールを提供することで、これらの問題の解決に注力している。

ALYCEはこの問題に取り組むことを使命としており、UltralyticsのYOLOモデルを活用した様々な革新的ソリューションを構築してきた。行動分析用AIツールのminUiや、リアルタイム交通監視システムのOBSERVERなどである。これらのツールは、データ収集をより迅速かつ正確にし、コストを削減し、都市がよりスマートで環境に優しく、効率的な交通システムを構築するのに役立つ。

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交通管理にビジョンAIを活用

ALYCEは20年以上にわたり、持続可能性に重点を置きながら、都市のモビリティ向上を支援してきた。都市部は、交通渋滞、非効率的な交通システム、脱炭素化の急務といった持続的な課題に直面している。モビリティ・データを収集・分析する従来の方法は、時間がかかり正確性に欠けることが多く、計画立案を困難にしている。ALYCEは、こうした障害を克服するためにコンピュータ・ビジョンとAIを採用し、都市が交通システムを最適化し、より持続可能な未来に向けて取り組むのを支援する革新的なデータ主導型ソリューションを開発した。

都市がよりスマートでデータ主導のモビリティ・ソリューションを必要とする理由

世界的に、都市はますます混雑しており、都市のモビリティ管理はますます複雑になっている。交差点やラウンドアバウトのような交通量の多い場所で、歩行者、車両、自転車、その他の道路利用者を検出・分析することは、交通の流れ、安全性、交通計画の改善に不可欠です。しかし、手作業による調査や時代遅れの監視システムといった従来の方法では、この複雑な状況に対応するために必要な精度が得られないことが多い。

旧式のシステムでは、さまざまなタイプの道路利用者を区別したり、彼らの動きを効果的に追跡したりするのに苦労している。例えば、歩行者や自転車と並走する車両の進路をリアルタイムで監視することは、従来のツールでは信頼性を確保できない。データが不完全であったり不正確であったりすると、都市計画担当者や交通事業者は情報に基づいた意思決定を行うことが難しくなる。

こうした問題を解決するためには、よりスマートなツールが必要である。複数の道路利用者を同時に追跡し、リアルタイムの洞察を提供し、都市が交通パターンをよりよく理解できるような包括的なソリューションが理想的だ。

よりスマートなモビリティを実現するALYCEのAI主導型ソリューション

都市モビリティの課題に対処するため、ALYCEはAIとコンピュータビジョンを活用した先進的なツールを開発した。これらのツールは、リアルタイムの物体検出などの コンピュータビジョンタスクにUltralyticsのYOLOモデルを使用しています。具体的には、YOLOモデルは歩行者、車両、自転車、その他の道路利用者の正確で自動化された追跡を可能にします。Ultralytics YOLOを使用して収集された洞察は、交通量の多い交差点やラウンドアバウトのような複雑な環境であっても、信頼性が高く実用的です。

ALYCEの主なソリューションは以下の通り：

• minUi：道路利用者の行動を分析し、交通の安全性と効率性を向上させるための洞察を提供できるビデオ分析用AIツール。
• OBSERVER: リアルタイムの交通監視システムで、道路利用者の検出と追跡を自動化し、ダイナミックな交通管理とより良い意思決定をサポートする。
• MyGIS：モビリティ・データを可視化するプラットフォームで、都市計画担当者がトレンドを解釈し、よりインパクトのある交通システムを設計するのに役立つ。

Ultralytics YOLOモデルを統合することで、これらのツールは時間のかかる手作業のプロセスを自動化し、精度の高いデータを提供します。ビジョンAI主導の洞察により、ALYCEは都市が渋滞を緩和し、交通の流れを最適化し、より持続可能な都市交通網を構築できるようにします。

なぜウルトラリティクスのYOLOモデルを選ぶのか？

UltralyticsのYOLOモデルは、ALYCEのモビリティ・ソリューションにとって理想的な選択でした。平均平均精度(mAP)を1-2%向上させることで精度を向上させ、他のモデルよりも20%速い推論速度でリアルタイム処理を保証し、常に30 FPSで動作します。その効率性も比類なく、GPU RAMの使用量が40%少ないため、リソースが限られた環境に最適です。

これらの利点により、ALYCEは2ヶ月の開発時間を節約することができました。Ultralyticsを使えば、従来のセットアップに1時間近くかかっていたトレーニングセッションをわずか5～10分でセットアップして開始できるため、より迅速な反復が可能になる。全体として、UltralyticsのYOLOモデルを使用することで、ALYCEは、よりスマートで効率的なモビリティシステムを作成するためのAI駆動型ソリューションの改良に集中しながら、コストを削減することができました。

Ultralytics YOLOで新たな行動インサイトを収集する

UltralyticsのYOLOモデルを使うことで、ALYCEはモビリティ・ソリューションを次のレベルに引き上げることができました。彼らのツールは現在、道路利用者の行動を分析するなど、貴重な洞察を提供し、都市や交通事業者がより良い意思決定を行うのに役立っています。

コンピュータビジョンを統合して以来、ALYCEは自動化による生産コストの削減、パフォーマンス指標の改善、納期短縮など、測定可能なビジネス成果を達成している。また、詳細な行動インサイトなど、新しいタイプのデータを生成できるようになり、よりスマートなモビリティ・ソリューションをサポートする能力が向上しました。

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一方、顧客は、CEREMAによって検証された最高のデータ標準を満たすALYCEのソリューションの品質と精度に感銘を受けている。CTOのBenoit Berthe氏は、"ALYCEでは、Ultralyticsを活用することで、モデルのトレーニングが大きく変わりました。"と話しています。

こうした改善は、顧客満足度の向上にもつながっている。クライアントは、ALYCEのツールを単独で使用しても、人間の監督と並行して使用しても、より良い結果とスムーズなオペレーションを報告している。

モビリティにおけるコンピュータビジョンの未来

ALYCEは、Ultralytics YOLOのようなモデルや、ビデオベースのモデルのためのLong Short-Term Memory（LSTM）のような新技術によって、コンピュータビジョンの未来が前進すると見ている。これらの技術革新は、物体認識を強化し、追跡の継続性を向上させ、輸送ソリューションをよりスマートで信頼性の高いものにする。これらの技術が進化するにつれて、都市はモビリティの課題を管理するためのより良いツールを手に入れることになる。 

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