A ALYCE integrou o Ultralytics YOLO em soluções como o minUi e o OBSERVER, poupando dois meses de tempo de desenvolvimento e reduzindo os custos para uma mobilidade urbana mais inteligente.
As cidades movimentadas enfrentam frequentemente congestionamentos de trânsito, sistemas de transporte desatualizados e desafios de sustentabilidade. A ALYCE concentra-se em resolver estes problemas através de ferramentas inteligentes baseadas em IA para compreender e melhorar a forma como as cidades se movimentam.
A ALYCE tem como missão enfrentar este desafio e desenvolveu várias soluções inovadoras baseadas em modelos Ultralytics YOLO: o minUi, uma ferramenta de IA para analisar comportamentos, e o OBSERVER, um sistema de monitorização do tráfego em tempo real. Estas ferramentas tornam a recolha de dados mais rápida e precisa, reduzem os custos e ajudam as cidades a criar sistemas de transporte mais inteligentes, ecológicos e eficientes.
Fig. 1. O minUi utiliza modelos Ultralytics YOLO para a análise de comportamentos.
Utilizar IA de visão para a gestão do tráfego#
Há mais de 20 anos, a ALYCE ajuda as cidades a melhorar a mobilidade, com um forte foco na sustentabilidade. As áreas urbanas enfrentam desafios persistentes, como congestionamentos de trânsito, sistemas de transporte ineficientes e a necessidade urgente de descarbonização. Os métodos tradicionais de recolha e análise de dados de mobilidade são frequentemente lentos e pouco precisos, dificultando o planeamento. A ALYCE adotou a visão computacional e a IA para superar estes obstáculos, desenvolvendo soluções inovadoras baseadas em dados para ajudar as cidades a otimizar os sistemas de transporte e a trabalhar rumo a um futuro mais sustentável.
Porque é que as cidades precisam de soluções de mobilidade mais inteligentes e baseadas em dados#
A nível global, as cidades estão cada vez mais movimentadas e a gestão da mobilidade urbana tornou-se cada vez mais complexa. Detetar e analisar peões, veículos, bicicletas e outros utilizadores das vias em zonas movimentadas, como cruzamentos e rotundas, é essencial para melhorar o fluxo do trânsito, a segurança e o planeamento dos transportes. No entanto, os métodos tradicionais, como inquéritos manuais ou sistemas de monitorização desatualizados, muitas vezes não fornecem a precisão necessária para lidar com esta complexidade.
Os sistemas mais antigos têm dificuldade em distinguir entre diferentes tipos de utilizadores das vias ou em acompanhar eficazmente os seus movimentos. Por exemplo, monitorizar em tempo real as trajetórias de veículos juntamente com as de peões e ciclistas é algo que as ferramentas tradicionais não conseguem fazer de forma fiável. Dados incompletos ou imprecisos podem dificultar a tomada de decisões informadas por parte dos planeadores urbanos e operadores de transportes.
São necessárias ferramentas mais inteligentes para resolver estes problemas. Idealmente, uma solução abrangente deve conseguir acompanhar vários utilizadores das vias em simultâneo, fornecer informações em tempo real e ajudar as cidades a compreender melhor os padrões do trânsito.
As soluções de IA da ALYCE para uma mobilidade mais inteligente#
Para enfrentar os desafios da mobilidade urbana, a ALYCE desenvolveu ferramentas avançadas baseadas em IA e visão computacional. Estas ferramentas utilizam modelos Ultralytics YOLO para tarefas de visão computacional, como a deteção de objetos em tempo real. Especificamente, os modelos YOLO permitem o acompanhamento preciso e automatizado de peões, veículos, bicicletas e outros utilizadores das vias. As informações obtidas com o Ultralytics YOLO são fiáveis e acionáveis, mesmo em contextos complexos, como cruzamentos e rotundas movimentados.
As principais soluções da ALYCE incluem:
- minUi: uma ferramenta de IA para análise de vídeo que pode analisar o comportamento dos utilizadores das vias e fornecer informações para melhorar a segurança e a eficiência do trânsito.
- OBSERVER: um sistema de monitorização do tráfego em tempo real que automatiza a deteção e o acompanhamento dos utilizadores das vias, apoiando a gestão dinâmica do tráfego e uma melhor tomada de decisões.
- MyGIS: uma plataforma que visualiza dados de mobilidade, ajudando os planeadores urbanos a interpretar tendências e a conceber sistemas de transporte com maior impacto.
Ao integrarem modelos Ultralytics YOLO, estas ferramentas automatizam processos lentos e manuais e fornecem dados altamente precisos. Com informações baseadas em IA de visão, a ALYCE equipa as cidades para reduzir os congestionamentos, otimizar o fluxo do trânsito e criar redes de transporte urbano mais sustentáveis.
Porquê escolher os modelos Ultralytics YOLO?#
Os modelos Ultralytics YOLO foram a escolha ideal para as soluções de mobilidade da ALYCE porque proporcionaram um elevado desempenho onde este era mais importante. Melhoraram a precisão com um aumento de 1–2% na precisão média (mAP) e garantiram o processamento em tempo real, com velocidades de inferência 20% superiores às de outros modelos, operando consistentemente a 30 FPS. A sua eficiência também não tem paralelo: utilizam 40% menos RAM da GPU, o que os torna perfeitos para ambientes com recursos limitados.
Estes benefícios também pouparam à ALYCE dois meses de tempo de desenvolvimento. Com o Ultralytics, as sessões de treino podem ser configuradas e iniciadas 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 enquanto se concentrava no aperfeiçoamento das suas soluções baseadas em IA para criar sistemas de mobilidade mais inteligentes e eficientes.
Obter novos conhecimentos sobre comportamentos com o Ultralytics YOLO#
A utilização de modelos Ultralytics YOLO ajudou a ALYCE a elevar as suas soluções de mobilidade a um novo nível. As suas ferramentas fornecem agora informações valiosas, como análises do comportamento dos utilizadores das vias, ajudando as cidades e os operadores de transportes a tomar melhores decisões.
Desde a integração da visão computacional, a ALYCE alcançou resultados empresariais mensuráveis, incluindo a redução dos custos de produção através da automatização, a melhoria das métricas de desempenho e a redução dos prazos de entrega. Também conseguiu gerar novos tipos de dados, como informações detalhadas sobre comportamentos, reforçando a sua capacidade de apoiar soluções de mobilidade mais inteligentes.
Fig. 2. Ao utilizar visão computacional, a ALYCE conseguiu gerar novos conhecimentos sobre comportamentos.
Entretanto, os clientes ficaram impressionados com a qualidade e a precisão das soluções da ALYCE, que cumprem os mais elevados padrões de dados verificados pelo CEREMA. Benoit Berthe, CTO, partilhou: “Na ALYCE, tirar partido do Ultralytics foi revolucionário para o treino dos nossos modelos, permitindo-nos melhorar a precisão dos dados, fornecer uma qualidade incomparável aos nossos clientes e ajudá-los nos seus projetos de mobilidade sustentável.”
Estas melhorias também resultaram numa maior satisfação dos clientes. Os clientes relatam melhores resultados e operações mais fluidas, quer utilizem as ferramentas da ALYCE de forma autónoma, quer em conjunto com supervisão humana.
O futuro da visão computacional na mobilidade#
A ALYCE considera que o futuro da visão computacional avançará com modelos como o Ultralytics YOLO, juntamente com novas tecnologias, como a memória de curto e longo prazo (LSTMs), para modelos baseados em vídeo. Estas inovações irão melhorar o reconhecimento de objetos e a continuidade do acompanhamento, tornando as soluções de transporte ainda mais inteligentes e fiáveis. À medida que estas tecnologias evoluem, as cidades terão ferramentas melhores para gerir os desafios da mobilidade.
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