ALYCE, Ultralytics YOLO ile trafik yapay zeka çıkarımını %20 hızlandırıyor

Hareketli şehirler genellikle trafik sıkışıklığı, eski ulaşım sistemleri ve sürdürülebilirlik zorluklarıyla mücadele eder. ALYCE, şehirlerin nasıl hareket ettiğini anlamak ve iyileştirmek için akıllı, yapay zeka destekli araçlar sunarak bu sorunları çözmeye odaklanıyor.

ALYCE bu sorunu çözmeyi kendine görev edindi ve Ultralytics YOLO modelleri ile desteklenen çeşitli yenilikçi çözümler geliştirdi: davranış analizi için bir yapay zeka aracı olan minUi ve gerçek zamanlı bir trafik izleme sistemi olan OBSERVER. Bu araçlar veri toplamayı daha hızlı ve doğru hale getiriyor, maliyetleri düşürüyor ve şehirlerin daha akıllı, daha çevreci ve daha verimli ulaşım sistemleri oluşturmasına yardımcı oluyor.

Şekil 1. minUi, davranış analizi için Ultralytics YOLO modellerini kullanır.

Link to this sectionTrafik Yönetimi için Görüntü Yapay Zekası Kullanımı#

20 yılı aşkın süredir ALYCE, sürdürülebilirliğe güçlü bir odaklanarak şehirlerin hareketliliğini geliştirmelerine yardımcı oluyor. Kentsel alanlar, trafik sıkışıklığı, verimsiz ulaşım sistemleri ve acil karbonsuzlaştırma ihtiyacı gibi kalıcı zorluklarla karşı karşıya. Hareketlilik verilerini toplama ve analiz etmenin geleneksel yöntemleri genellikle yavaştır ve doğruluktan yoksundur, bu da planlamayı zorlaştırır. ALYCE, bu engelleri aşmak için bilgisayarlı görü ve yapay zekayı benimseyerek şehirlerin ulaşım sistemlerini optimize etmelerine ve daha sürdürülebilir bir geleceğe doğru çalışmalarına yardımcı olacak yenilikçi, veri odaklı çözümler geliştirdi.

Link to this sectionŞehirlerin neden daha akıllı ve veri odaklı hareketlilik çözümlerine ihtiyacı var?#

Küresel çapta şehirler giderek yoğunlaşıyor ve kentsel hareketliliği yönetmek giderek daha karmaşık hale geliyor. Kavşaklar ve döner kavşaklar gibi yoğun alanlarda yayaları, araçları, bisikletleri ve diğer yol kullanıcılarını tespit edip analiz etmek, trafik akışını, güvenliği ve ulaşım planlamasını iyileştirmek için gereklidir. Ancak manuel anketler veya eski izleme sistemleri gibi geleneksel yöntemler, genellikle bu karmaşıklığı ele almak için gereken doğruluğu sağlamakta yetersiz kalıyor.

Eski sistemler, farklı yol kullanıcısı türlerini ayırt etmekte veya hareketlerini etkili bir şekilde takip etmekte zorlanıyor. Örneğin, araçların rotalarını yayalar ve bisikletlilerle birlikte gerçek zamanlı olarak izlemek, geleneksel araçların güvenilir bir şekilde yapamadığı bir şeydir. Eksik veya hatalı veriler, şehir plancılarının ve ulaşım operatörlerinin bilinçli kararlar almasını zorlaştırabilir.

Bu sorunları çözmek için daha akıllı araçlara ihtiyaç var. İdeal olarak, kapsamlı bir çözüm birden fazla yol kullanıcısını aynı anda takip edebilmeli, gerçek zamanlı içgörüler sunabilmeli ve şehirlerin trafik düzenlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olmalıdır.

Link to this sectionALYCE'nin daha akıllı hareketlilik için yapay zeka destekli çözümleri#

To address the challenges of urban mobility, ALYCE has developed advanced tools powered by AI and computer vision. These tools use Ultralytics YOLO models for computer vision tasks like real-time object detection. Specifically, YOLO models enable accurate and automated tracking of pedestrians, vehicles, bicycles, and other road users. The insights gathered using Ultralytics YOLO are reliable and actionable, even in complex settings like busy intersections and roundabouts.

ALYCE'nin temel çözümleri şunları içerir:

• minUi: Yol kullanıcısı davranışını analiz edebilen ve trafik güvenliğini ve verimliliğini artırmaya yönelik içgörüler sağlayabilen bir video analizi yapay zeka aracı.
• OBSERVER: Dinamik trafik yönetimi ve daha iyi karar verme süreçlerini destekleyen, yol kullanıcılarının tespitini ve takibini otomatikleştiren gerçek zamanlı bir trafik izleme sistemi.
• MyGIS: Hareketlilik verilerini görselleştiren, şehir plancılarının eğilimleri yorumlamasına ve daha etkili ulaşım sistemleri tasarlamasına yardımcı olan bir platform.

Ultralytics YOLO modellerini entegre ederek, bu araçlar yavaş ve manuel süreçleri otomatikleştirir ve son derece doğru veriler sunar. Görüntü Yapay Zekası destekli içgörülerle ALYCE, şehirlerin sıkışıklığı azaltmasını, trafik akışını optimize etmesini ve daha sürdürülebilir kentsel ulaşım ağları oluşturmasını sağlar.

Link to this sectionNeden Ultralytics YOLO modellerini seçmelisin?#

Ultralytics YOLO modelleri, en önemli noktalarda yüksek performans sunduğu için ALYCE'nin hareketlilik çözümleri adına ideal bir seçimdi. Ortalama kesinlikte (mAP) %1-2'lik bir artışla doğruluğu geliştirdiler ve diğer modellerden %20 daha hızlı çıkarım hızlarıyla, sürekli olarak 30 FPS'de çalışarak gerçek zamanlı işlemeyi garanti altına aldılar. Verimlilikleri de eşsizdir; %40 daha az GPU RAM kullanarak kaynak kısıtlı ortamlar için mükemmel hale gelirler.

Bu avantajlar ayrıca ALYCE'ye iki aylık geliştirme süresi kazandırdı. Ultralytics ile eğitim oturumları, geleneksel kurulumlarda yaklaşık bir saat süren işlemlere kıyasla sadece 5-10 dakikada kurulup başlatılabilir ve bu da daha hızlı iterasyonlar sağlar. Genel olarak, Ultralytics YOLO modellerini kullanarak ALYCE, daha akıllı ve daha verimli hareketlilik sistemleri oluşturmak için yapay zeka destekli çözümlerini iyileştirmeye odaklanırken maliyetleri düşürmeyi başardı.

Link to this sectionUltralytics YOLO ile yeni davranışsal içgörüler toplama#

Ultralytics YOLO modellerini kullanmak, ALYCE'nin hareketlilik çözümlerini bir üst seviyeye taşımasına yardımcı oldu. Araçları artık şehirlerin ve ulaşım operatörlerinin daha iyi kararlar almasına yardımcı olan yol kullanıcısı davranışlarını analiz etmek gibi değerli içgörüler sunuyor.

Bilgisayarlı görüyü entegre ettiğinden bu yana ALYCE, otomasyon yoluyla azalan üretim maliyetleri, iyileştirilmiş performans metrikleri ve daha kısa teslimat süreleri dahil olmak üzere ölçülebilir iş sonuçları elde etti. Ayrıca, daha akıllı hareketlilik çözümlerini destekleme yeteneklerini artıran ayrıntılı davranışsal içgörüler gibi yeni veri türleri oluşturmayı da başardılar.

Şekil 2. Bilgisayarlı görü kullanan ALYCE, yeni davranışsal içgörüler oluşturmayı başardı.

Bu arada müşteriler, CEREMA tarafından doğrulanan en yüksek veri standartlarını karşılayan ALYCE'nin çözümlerinin kalitesinden ve doğruluğundan etkilendiler. CTO Benoit Berthe, “ALYCE'de Ultralytics'ten yararlanmak, modellerimizi eğitmek için bir oyun değiştirici oldu; bu sayede veri doğruluğunu artırabildik, müşterilerimize benzersiz bir kalite sunabildik ve onları sürdürülebilir hareketlilik projelerinde destekleyebildik,” dedi.

Bu iyileştirmeler aynı zamanda daha yüksek müşteri memnuniyetine yol açtı. Müşteriler, ALYCE'nin araçlarını ister kendi başlarına ister insan gözetimi ile birlikte kullanıyor olsunlar, daha iyi sonuçlar ve daha sorunsuz operasyonlar bildiriyor.

Link to this sectionHareketlilikte bilgisayarlı görünün geleceği#

ALYCE, bilgisayarlı görünün geleceğinin, video tabanlı modeller için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM'ler) gibi yeni teknolojilerin yanı sıra Ultralytics YOLO gibi modellerle ilerlediğini görüyor. Bu yenilikler, nesne tanımayı geliştirecek ve takip sürekliliğini iyileştirerek ulaşım çözümlerini daha da akıllı ve güvenilir hale getirecektir. Bu teknolojiler geliştikçe, şehirler hareketlilik zorluklarını yönetmek için daha iyi araçlara sahip olacak.

Interested in how Vision AI can transform your city? Check out our GitHub repository to explore Ultralytics' industry-specific solutions, such as computer vision in agriculture and self-driving cars, and learn about our Ultralytics YOLO licenses to get started today!