ALYCE ускоряет транспортный ИИ-инференс на 20% с помощью Ultralytics YOLO

Шумные города часто сталкиваются с пробками, устаревшими транспортными системами и проблемами устойчивого развития. ALYCE фокусируется на решении этих вопросов, предоставляя умные инструменты на базе ИИ для понимания и улучшения городской среды.

ALYCE стремится решить эту задачу и создала различные инновационные решения на базе Ultralytics YOLO models: minUi, инструмент искусственного интеллекта для анализа поведения, и OBSERVER, систему 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#

Более 20 лет ALYCE помогает городам улучшать мобильность, уделяя особое внимание устойчивому развитию. Городские районы сталкиваются с постоянными проблемами, такими как заторы на дорогах, неэффективные транспортные системы и острая необходимость декарбонизации. Традиционные методы сбора и анализа данных о мобильности часто работают медленно и не отличаются точностью, что затрудняет планирование. ALYCE внедрила computer vision и искусственный интеллект для преодоления этих препятствий, разработав инновационные решения на основе данных, которые помогают городам оптимизировать транспортные системы и двигаться к более устойчивому будущему.

Почему городам нужны более умные мобильные решения, основанные на данных#

Города по всему миру становятся всё более оживленными, а управление городской мобильностью — всё более сложным. Обнаружение и анализ пешеходов, транспортных средств, велосипедов и других участников дорожного движения в оживленных местах, таких как перекрестки и круговые развязки, имеют важное значение для улучшения транспортного потока, безопасности и планирования. Однако традиционные методы, такие как ручные опросы или устаревшие системы мониторинга, часто не обеспечивают точность, необходимую для работы в таких сложных условиях.

Старые системы с трудом отличают одни типы участников дорожного движения от других или эффективно отслеживают их перемещения. Например, мониторинг траекторий транспортных средств наряду с пешеходами и велосипедистами в режиме реального времени — задача, с которой традиционные инструменты не справляются надежно. Неполные или неточные данные могут затруднить принятие обоснованных решений городскими планировщиками и транспортными операторами.

Для решения этих проблем нужны более умные инструменты. В идеале комплексное решение должно уметь track нескольких участников дорожного движения одновременно, предоставлять аналитику в реальном времени и помогать городам лучше понимать схемы движения.

ИИ-решения ALYCE для более умной мобильности#

Чтобы справиться с трудностями городской мобильности, ALYCE разработала передовые инструменты на базе искусственного интеллекта и computer vision. Эти инструменты используют модели Ultralytics YOLO для таких computer vision tasks, как real-time object detection. В частности, модели YOLO обеспечивают точное и автоматизированное отслеживание пешеходов, транспортных средств, велосипедов и других участников дорожного движения. Получаемые с помощью Ultralytics YOLO данные надежны и применимы на практике даже в сложных условиях, таких как загруженные перекрестки и круговое движение.

Ключевые решения ALYCE включают:

• minUi: ИИ-инструмент для анализа видео, который может анализировать поведение участников дорожного движения и предоставлять данные для повышения безопасности и эффективности движения.
• OBSERVER: Система мониторинга дорожного движения в реальном времени, которая автоматизирует обнаружение и отслеживание участников дорожного движения, поддерживая динамическое traffic management и принятие более эффективных решений.
• MyGIS: Платформа, визуализирующая данные о мобильности, помогающая городским планировщикам интерпретировать тенденции и проектировать более эффективные транспортные системы.

Интегрируя модели Ultralytics YOLO, эти инструменты автоматизируют медленные ручные процессы и предоставляют высокоточные данные. Благодаря аналитике на базе Vision AI, ALYCE помогает городам уменьшать заторы, оптимизировать транспортные потоки и создавать более устойчивые городские транспортные сети.

Почему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO?#

Модели Ultralytics YOLO стали идеальным выбором для мобильных решений ALYCE, поскольку обеспечили высокую производительность именно там, где это было критически важно. Они повысили точность на 1–2% по показателю mean average precision (mAP) и обеспечили обработку в реальном времени со скоростью вывода на 20% быстрее, чем у других моделей, стабильно работая на 30 FPS. Их эффективность также непревзойденна: они потребляют на 40% меньше оперативной памяти GPU, что делает их идеальными для условий с ограниченными ресурсами.

Эти преимущества также сэкономили ALYCE два месяца разработки. С Ultralytics сеансы обучения можно настроить и запустить всего за 5–10 минут, по сравнению с почти часом при использовании традиционных настроек, что позволяет ускорить итерации. В целом, используя модели Ultralytics YOLO, ALYCE смогла сократить расходы, сфокусировавшись на доработке своих ИИ-решений для создания более умных и эффективных систем мобильности.

Получение новых данных о поведении с помощью Ultralytics YOLO#

Использование моделей Ultralytics YOLO помогло ALYCE вывести свои мобильные решения на новый уровень. Их инструменты теперь предоставляют ценные сведения, такие как анализ поведения участников дорожного движения, что помогает городам и транспортным операторам принимать более взвешенные решения.

С момента внедрения компьютерного зрения ALYCE достигла измеримых бизнес-результатов, включая снижение производственных затрат за счет автоматизации, улучшение показателей производительности и сокращение сроков поставки. Они также смогли генерировать новые типы данных, например подробную поведенческую аналитику, что повысило их способность поддерживать более умные мобильные решения.

Рис. 2. Используя компьютерное зрение, ALYCE смогла получить новые данные о поведении.

Между тем, клиенты остались впечатлены качеством и точностью решений ALYCE, которые соответствуют высочайшим стандартам данных, подтвержденным CEREMA. Технический директор Бенуа Берт поделился: «Для ALYCE использование Ultralytics стало переломным моментом в обучении наших моделей, позволив нам повысить точность данных и обеспечить непревзойденное качество для наших клиентов, а также помогать им в реализации проектов по устойчивой мобильности».

Эти улучшения также привели к повышению удовлетворенности клиентов. Клиенты сообщают о более высоких результатах и более плавной работе, как при самостоятельном использовании инструментов ALYCE, так и при поддержке человеческого контроля.

Будущее компьютерного зрения в мобильности#

ALYCE видит будущее computer vision в развитии таких моделей, как Ultralytics YOLO, наряду с новыми технологиями, например Long Short-Term Memory (LSTMs) для видеомоделей. Эти инновации улучшат распознавание объектов и повысят непрерывность отслеживания, сделав транспортные решения еще более интеллектуальными и надежными. По мере развития этих технологий у городов появятся лучшие инструменты для решения проблем мобильности.

Хочешь узнать, как Vision AI может преобразить твой город? Загляни в наш GitHub repository, чтобы изучить отраслевые решения Ultralytics, такие как computer vision in agriculture и self-driving cars, а также узнай про our Ultralytics YOLO licenses, чтобы начать работу уже сегодня!