ALYCE интегрировала Ultralytics YOLO в такие решения, как minUi и OBSERVER, сэкономив два месяца разработки и снизив затраты для более интеллектуальной городской мобильности.
В оживлённых городах часто возникают проблемы с пробками, устаревшими транспортными системами и обеспечением устойчивого развития. ALYCE стремится решить эти проблемы, предоставляя интеллектуальные инструменты на базе ИИ, которые помогают понять и улучшить перемещение людей и транспорта по городу.
ALYCE стремится решить эту задачу и разработала несколько инновационных решений на базе моделей Ultralytics YOLO: minUi — инструмент на базе 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 интеллектуальные, 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 постоянно сталкиваются с такими проблемами, как пробки, неэффективные транспортные системы и острая необходимость декарбонизации. Традиционные методы сбора и анализа данных о мобильности часто работают медленно и недостаточно точны, что затрудняет планирование. ALYCE внедрила компьютерное зрение и ИИ, чтобы преодолеть эти препятствия, разработав инновационные решения на основе данных, которые помогают городам оптимизировать транспортные системы и двигаться к более устойчивому будущему.
Зачем городам нужны более интеллектуальные решения для мобильности на основе данных#
Во всём мире города становятся всё более оживлёнными, а управление городской мобильностью — всё более сложным. Обнаружение и анализ пешеходов, транспортных средств, велосипедов и других участников дорожного движения в оживлённых местах, таких как перекрёстки и круговые развязки, необходимы для улучшения транспортных потоков, безопасности и планирования перевозок. Однако традиционные методы, такие как ручные обследования или устаревшие системы мониторинга, часто не обеспечивают точность, необходимую для работы с такой сложностью.
Старые системы с трудом различают разные типы участников дорожного движения и неэффективно отслеживают их перемещения. Например, традиционные инструменты не могут надёжно отслеживать в реальном времени траектории транспортных средств одновременно с пешеходами и велосипедистами. Неполные или неточные данные могут затруднить принятие обоснованных решений городскими планировщиками и операторами транспортных систем.
Для решения этих проблем нужны более интеллектуальные инструменты. В идеале комплексное решение должно уметь одновременно отслеживать нескольких участников дорожного движения, предоставлять аналитические данные в реальном времени и помогать городам лучше понимать схемы движения.
Решения ALYCE на базе ИИ для более интеллектуальной мобильности#
Для решения проблем городской мобильности ALYCE разработала передовые инструменты на базе ИИ и компьютерного зрения. Эти инструменты используют модели Ultralytics YOLO для таких задач компьютерного зрения, как обнаружение объектов в реальном времени. В частности, модели YOLO обеспечивают точное автоматическое отслеживание пешеходов, транспортных средств, велосипедов и других участников дорожного движения. Данные, полученные с помощью Ultralytics YOLO, надёжны и пригодны для практического применения даже в сложных условиях, например на оживлённых перекрёстках и круговых развязках.
Ключевые решения ALYCE:
- minUi: инструмент на базе ИИ для анализа видео, который анализирует поведение участников дорожного движения и предоставляет данные для повышения безопасности и эффективности дорожного движения.
- OBSERVER: система мониторинга дорожного движения в реальном времени, которая автоматизирует обнаружение и отслеживание участников дорожного движения, поддерживая динамическое управление дорожным движением и принятие более обоснованных решений.
- MyGIS: платформа для визуализации данных 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. Аналитические данные на базе Vision AI помогают ALYCE снижать загруженность дорог, оптимизировать транспортные потоки и создавать более устойчивые городские транспортные сети.
Почему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO?#
Модели Ultralytics YOLO стали идеальным выбором для решений ALYCE в сфере мобильности, поскольку обеспечили высокую производительность там, где это было особенно важно. Они повысили точность на 1–2% за счёт улучшения средней точности (mAP) и обеспечили обработку в реальном времени: скорость инференса оказалась на 20% выше, чем у других моделей, при стабильной работе на скорости 30 FPS. Их эффективность также не имеет аналогов: они используют на 40% меньше видеопамяти GPU, что делает их идеальными для сред с ограниченными ресурсами.
Эти преимущества также сэкономили ALYCE два месяца разработки. С Ultralytics обучающие сессии можно настроить и запустить всего за 5–10 минут вместо почти часа при использовании традиционных конфигураций, что ускоряет итерации. В целом благодаря использованию моделей Ultralytics YOLO ALYCE смогла снизить затраты 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 сфере мобильности на новый уровень. Теперь её инструменты предоставляют ценные данные, например результаты анализа поведения участников дорожного движения, что помогает городам и операторам транспортных систем принимать более обоснованные решения.
После внедрения компьютерного зрения ALYCE достигла измеримых бизнес-результатов, включая снижение производственных затрат благодаря автоматизации, улучшение показателей производительности и сокращение сроков поставки. Компания также смогла получать новые типы данных, например подробные сведения о поведении, что расширило её возможности по поддержке более интеллектуальных решений для мобильности.
Рис. 2. Благодаря использованию компьютерного зрения ALYCE смогла получать новые данные о поведении.
Тем временем клиенты высоко оценили качество и точность решений ALYCE, которые соответствуют самым высоким стандартам обработки данных, подтверждённым CEREMA. Технический директор Benoit Berthe поделился своим мнением: «В ALYCE использование Ultralytics стало переломным моментом в обучении наших моделей, позволив нам повысить точность данных, обеспечить беспрецедентное качество для наших клиентов и помочь им в реализации проектов устойчивой мобильности».
Эти улучшения также повысили удовлетворённость клиентов. Клиенты отмечают более высокие результаты и более стабильную работу независимо от того, используют ли они инструменты ALYCE самостоятельно или вместе с контролем со стороны специалистов.
Будущее компьютерного зрения в сфере мобильности#
ALYCE видит будущее компьютерного зрения в развитии моделей, таких как Ultralytics YOLO, наряду с новыми технологиями, например сетями с долгой кратковременной памятью (LSTMs) для моделей на основе 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? Посети наш репозиторий GitHub, чтобы изучить отраслевые решения Ultralytics, такие как компьютерное зрение в сельском хозяйстве и беспилотные автомобили, а также ознакомиться с лицензиями Ultralytics YOLO, чтобы начать уже сегодня!
