ALYCE интегрировала Ultralytics YOLO в такие решения, как minUi и OBSERVER, сэкономив два месяца разработки и снизив затраты на внедрение более интеллектуальных систем городской мобильности.
В крупных городах часто возникают проблемы с пробками, устаревшими транспортными системами и устойчивым развитием. ALYCE помогает решать эти проблемы с помощью интеллектуальных инструментов на базе ИИ, которые позволяют анализировать и улучшать городское движение.
ALYCE стремится решить эту задачу и создала несколько инновационных решений на базе моделей Ultralytics YOLO: minUi — инструмент ИИ для анализа поведения, и OBSERVER — система мониторинга дорожного движения в реальном времени. Эти инструменты ускоряют и повышают точность сбора данных, снижают затраты и помогают городам создавать более умные, экологичные и эффективные транспортные системы.
Рис. 1. minUi использует модели Ultralytics YOLO для анализа поведения.
Использование Vision AI для управления дорожным движением#
Уже более 20 лет ALYCE помогает городам развивать транспортную доступность, уделяя особое внимание устойчивому развитию. Городские районы сталкиваются с постоянными проблемами: пробками, неэффективными транспортными системами и острой необходимостью декарбонизации. Традиционные методы сбора и анализа данных о мобильности часто работают медленно и дают неточные результаты, что затрудняет планирование. ALYCE использовала компьютерное зрение и ИИ, чтобы преодолеть эти трудности и создать инновационные решения на основе данных, помогающие городам оптимизировать транспортные системы и двигаться к более устойчивому будущему.
Зачем городам нужны более интеллектуальные решения для мобильности на основе данных#
Города по всему миру становятся всё оживлённее, и управление городской мобильностью становится всё сложнее. Для улучшения дорожного движения, безопасности и транспортного планирования важно обнаруживать и анализировать пешеходов, автомобили, велосипеды и других участников дорожного движения в оживлённых местах, например на перекрёстках и круговых развязках. Однако традиционные методы, такие как ручные обследования или устаревшие системы мониторинга, часто не обеспечивают необходимую точность для решения таких сложных задач.
Устаревшим системам трудно различать разные типы участников дорожного движения и эффективно отслеживать их перемещения. Например, традиционные инструменты не могут надёжно отслеживать в реальном времени перемещения автомобилей, пешеходов и велосипедистов. Неполные или неточные данные затрудняют принятие обоснованных решений городскими планировщиками и транспортными операторами.
Для решения этих проблем нужны более интеллектуальные инструменты. В идеале комплексное решение должно одновременно отслеживать нескольких участников дорожного движения, предоставлять данные в реальном времени и помогать городам лучше понимать схемы транспортных потоков.
Решения ALYCE на базе ИИ для более интеллектуальной мобильности#
Для решения проблем городской мобильности ALYCE разработала передовые инструменты на базе ИИ и компьютерного зрения. В этих инструментах используются модели Ultralytics YOLO для задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов в реальном времени. В частности, модели YOLO обеспечивают точное автоматическое отслеживание пешеходов, автомобилей, велосипедов и других участников дорожного движения. Данные, полученные с помощью Ultralytics YOLO, надёжны и применимы на практике даже в сложных условиях, например на оживлённых перекрёстках и круговых развязках.
Ключевые решения ALYCE:
- minUi: инструмент ИИ для анализа видео, который анализирует поведение участников дорожного движения и помогает повышать безопасность и эффективность движения.
- OBSERVER: система мониторинга дорожного движения в реальном времени, которая автоматически обнаруживает и отслеживает участников дорожного движения, поддерживая динамическое управление дорожным движением и помогая принимать более обоснованные решения.
- MyGIS: платформа для визуализации данных о мобильности, которая помогает городским планировщикам интерпретировать тенденции и проектировать более эффективные транспортные системы.
Интеграция моделей Ultralytics YOLO позволяет этим инструментам автоматизировать медленные ручные процессы и получать высокоточные данные. Благодаря аналитике на базе Vision AI ALYCE помогает городам снижать загруженность дорог, оптимизировать транспортные потоки и создавать более устойчивые городские транспортные сети.
Почему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO?#
Модели Ultralytics YOLO идеально подошли для решений ALYCE в области мобильности, поскольку обеспечили высокую производительность там, где это важнее всего. Они повысили точность на 1–2% по метрике средней точности (mAP) и обеспечили обработку в реальном времени: скорость инференса оказалась на 20% выше, чем у других моделей, а частота обработки стабильно составляла 30 FPS. Кроме того, их эффективность не имеет себе равных: модели используют на 40% меньше памяти GPU, что делает их идеальными для сред с ограниченными ресурсами.
Эти преимущества также позволили ALYCE сэкономить два месяца разработки. С Ultralytics подготовка и запуск обучающих сессий занимают всего 5–10 минут по сравнению почти с часом при использовании традиционных решений, что ускоряет итерации. В целом благодаря моделям Ultralytics YOLO компании ALYCE удалось сократить расходы и сосредоточиться на совершенствовании решений на базе ИИ для создания более интеллектуальных и эффективных систем мобильности.
Получение новых данных о поведении с помощью Ultralytics YOLO#
Использование моделей Ultralytics YOLO помогло ALYCE вывести решения в области мобильности на новый уровень. Теперь её инструменты предоставляют ценную аналитику, например данные о поведении участников дорожного движения, которые помогают городам и транспортным операторам принимать более взвешенные решения.
После внедрения компьютерного зрения ALYCE добилась измеримых бизнес-результатов, включая снижение производственных затрат благодаря автоматизации, улучшение показателей производительности и сокращение сроков поставки. Компания также смогла собирать новые типы данных, например подробную аналитику поведения, что расширило её возможности по созданию более интеллектуальных решений для мобильности.
Рис. 2. Компьютерное зрение помогло ALYCE получить новые данные о поведении участников дорожного движения.
Клиенты высоко оценили качество и точность решений ALYCE, соответствующих самым строгим стандартам обработки данных, подтверждённым CEREMA. Технический директор Benoit Berthe поделился: «В ALYCE использование Ultralytics стало для нас переломным моментом в обучении моделей: оно помогло повысить точность данных и обеспечить беспрецедентное качество для наших клиентов, а также поддержать их проекты в области устойчивой мобильности».
Эти улучшения также повысили удовлетворённость клиентов. Они отмечают более высокие результаты и более слаженную работу как при самостоятельном использовании инструментов ALYCE, так и при участии специалистов.
Будущее компьютерного зрения в сфере мобильности#
ALYCE видит будущее компьютерного зрения в развитии моделей, таких как Ultralytics YOLO, и новых технологий, например долгой краткосрочной памяти (LSTMs) для моделей, работающих с видео. Эти инновации улучшат распознавание объектов и непрерывность отслеживания, сделав транспортные решения ещё более интеллектуальными и надёжными. По мере развития этих технологий у городов появятся более эффективные инструменты для решения проблем мобильности.
Хочешь узнать, как Vision AI может преобразить твой город? Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы познакомиться с отраслевыми решениями Ultralytics, например компьютерным зрением в сельском хозяйстве и беспилотными автомобилями, а также изучи лицензии Ultralytics YOLO, чтобы начать уже сегодня!
Автор
Создатель контента · Ultralytics
