A ALYCE integrou o Ultralytics YOLO a soluções como minUi e OBSERVER, economizando dois meses de desenvolvimento e reduzindo custos para oferecer mobilidade urbana mais inteligente.
Cidades movimentadas costumam enfrentar congestionamentos, sistemas de transporte desatualizados e desafios de sustentabilidade. A ALYCE se dedica a resolver esses problemas com ferramentas inteligentes baseadas em IA para compreender e melhorar a mobilidade urbana.
A ALYCE está empenhada em enfrentar esse desafio e criou várias soluções inovadoras com tecnologia dos modelos Ultralytics YOLO: o minUi, uma ferramenta de IA para analisar comportamentos, e o OBSERVER, um sistema de monitoramento de tráfego em tempo real. Essas ferramentas tornam a coleta de dados mais rápida e precisa, reduzem custos e ajudam as cidades a criar sistemas de transporte mais inteligentes, ecológicos e eficientes.
Fig. 1. O minUi usa os modelos Ultralytics YOLO para analisar comportamentos.
Usando IA de visão para gerenciar o tráfego#
Há mais de 20 anos, a ALYCE ajuda cidades a melhorar a mobilidade, com forte foco na sustentabilidade. As áreas urbanas enfrentam desafios persistentes, como congestionamentos, sistemas de transporte ineficientes e a necessidade urgente de descarbonização. Os métodos tradicionais de coleta e análise de dados de mobilidade costumam ser lentos e pouco precisos, dificultando o planejamento. A ALYCE adotou a visão computacional e a IA para superar esses obstáculos, desenvolvendo soluções inovadoras e orientadas por dados para ajudar as cidades a otimizar os sistemas de transporte e avançar rumo a um futuro mais sustentável.
Por que as cidades precisam de soluções de mobilidade mais inteligentes e orientadas por dados#
As cidades estão cada vez mais movimentadas em todo o mundo, e gerenciar a mobilidade urbana se tornou cada vez mais complexo. Detectar e analisar pedestres, veículos, bicicletas e outros usuários das vias em áreas movimentadas, como cruzamentos e rotatórias, é essencial para melhorar o fluxo do tráfego, a segurança e o planejamento do transporte. No entanto, métodos tradicionais, como pesquisas manuais ou sistemas de monitoramento desatualizados, muitas vezes não oferecem a precisão necessária para lidar com essa complexidade.
Os sistemas antigos têm dificuldade para distinguir diferentes tipos de usuários das vias ou acompanhar seus movimentos com eficiência. Por exemplo, as ferramentas tradicionais não conseguem acompanhar de forma confiável, em tempo real, os trajetos de veículos junto aos de pedestres e ciclistas. Dados incompletos ou imprecisos podem dificultar a tomada de decisões informadas por parte de planejadores urbanos e operadores de transporte.
São necessárias ferramentas mais inteligentes para resolver esses problemas. O ideal é que uma solução abrangente consiga rastrear vários usuários das vias simultaneamente, fornecer insights em tempo real e ajudar as cidades a compreender melhor os padrões de tráfego.
As soluções da ALYCE baseadas em IA para uma mobilidade mais inteligente#
Para enfrentar os desafios da mobilidade urbana, a ALYCE desenvolveu ferramentas avançadas com tecnologia de IA e visão computacional. Essas ferramentas usam os modelos Ultralytics YOLO para tarefas de visão computacional, como a detecção de objetos em tempo real. Em particular, os modelos YOLO permitem rastrear pedestres, veículos, bicicletas e outros usuários das vias com precisão e de forma automatizada. Os insights obtidos com o Ultralytics YOLO são confiáveis e úteis, mesmo em ambientes complexos, como cruzamentos e rotatórias movimentados.
As principais soluções da ALYCE incluem:
- minUi: uma ferramenta de IA para análise de vídeo que analisa o comportamento dos usuários das vias e oferece insights para melhorar a segurança e a eficiência do tráfego.
- OBSERVER: um sistema de monitoramento de tráfego em tempo real que automatiza a detecção e o rastreamento de usuários das vias, apoiando a gestão do tráfego dinâmica e uma tomada de decisões melhor.
- MyGIS: uma plataforma que visualiza dados de mobilidade e ajuda planejadores urbanos a interpretar tendências e projetar sistemas de transporte com maior impacto.
Ao integrar os modelos Ultralytics YOLO, essas ferramentas automatizam processos manuais e lentos e fornecem dados altamente precisos. Com insights obtidos por meio da IA de visão, a ALYCE capacita as cidades a reduzir congestionamentos, otimizar o fluxo do tráfego e criar redes de transporte urbano mais sustentáveis.
Por que escolher os modelos Ultralytics YOLO?#
Os modelos Ultralytics YOLO foram a escolha ideal para as soluções de mobilidade da ALYCE porque ofereceram alto desempenho onde ele era mais importante. Eles aumentaram a precisão em 1–2% na precisão média (mAP) e garantiram processamento em tempo real, com velocidades de inferência 20% maiores que as de outros modelos, operando consistentemente a 30 FPS. Sua eficiência também é incomparável: usam 40% menos RAM da GPU, o que os torna ideais para ambientes com recursos limitados.
Estas vantagens também pouparam à ALYCE dois meses de desenvolvimento. Com a Ultralytics, é possível configurar e iniciar sessões de treino em apenas 5–10 minutos, em comparação com quase uma hora nas configurações tradicionais, permitindo iterações mais rápidas. No geral, ao utilizar modelos Ultralytics YOLO, a ALYCE conseguiu reduzir os custos e concentrar-se no aperfeiçoamento das suas soluções com IA para criar sistemas de mobilidade mais inteligentes e eficientes.
Obtendo novos insights sobre comportamentos com Ultralytics YOLO#
O uso dos modelos Ultralytics YOLO ajudou a ALYCE a levar suas soluções de mobilidade a outro nível. Agora, suas ferramentas oferecem insights valiosos, como a análise do comportamento dos usuários das vias, ajudando cidades e operadores de transporte a tomar decisões melhores.
Desde a integração da visão computacional, a ALYCE alcançou resultados comerciais mensuráveis, incluindo a redução dos custos de produção por meio da automação, a melhoria das métricas de desempenho e a redução dos prazos de entrega. A empresa também passou a gerar novos tipos de dados, como insights comportamentais detalhados, que ampliam sua capacidade de apoiar soluções de mobilidade mais inteligentes.
Fig. 2. Com a visão por computador, a ALYCE conseguiu gerar novas informações sobre o comportamento.
Enquanto isso, os clientes ficaram impressionados com a qualidade e a precisão das soluções da ALYCE, que atendem aos mais altos padrões de dados verificados pelo CEREMA. O CTO Benoit Berthe afirmou: “Na ALYCE, aproveitar a Ultralytics mudou completamente nossa forma de treinar modelos, permitindo aprimorar a precisão dos dados, oferecer qualidade incomparável aos nossos clientes e ajudá-los em seus projetos de mobilidade sustentável.”
Essas melhorias também elevaram a satisfação dos clientes. Os clientes relatam melhores resultados e operações mais tranquilas, usando as ferramentas da ALYCE por conta própria ou com supervisão humana.
O futuro da visão computacional na mobilidade#
A ALYCE acredita que o futuro da visão computacional avançará com modelos como o Ultralytics YOLO e novas tecnologias, como a memória de longo e curto prazo (LSTMs), para modelos baseados em vídeo. Essas inovações aprimorarão o reconhecimento de objetos e a continuidade do rastreamento, tornando as soluções de transporte ainda mais inteligentes e confiáveis. À medida que essas tecnologias evoluírem, as cidades terão ferramentas melhores para gerenciar os desafios da mobilidade.
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