ALYCE'nin akıllı trafik çözümleri Ultralytics YOLO modellerinden yararlanıyor

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 odaklı araçlar sağlayarak bu sorunları çözmeye odaklanır.

ALYCE bu sorunun üstesinden gelmek için Ultralytics YOLO modellerinden güç alan çeşitli yenilikçi çözümler geliştirmiştir: 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 daha doğru hale getirmekte, maliyetleri düşürmekte ve şehirlerin daha akıllı, daha çevreci ve daha verimli ulaşım sistemleri oluşturmasına yardımcı olmaktadır.

‍

Trafik Yönetimi için Görüntü İşleme Yapay Zekası kullanma

ALYCE, 20 yılı aşkın süredir şehirlerin sürdürülebilirliğe güçlü bir şekilde odaklanarak hareketliliği artırmasına yardımcı oluyor. Kentsel alanlar, trafik sıkışıklığı, verimsiz ulaşım sistemleri ve karbondan arındırma ihtiyacı gibi kalıcı zorluklarla karşı karşıyadır. Hareketlilik verilerini toplama ve analiz etme yöntemleri genellikle yavaştır ve doğruluktan yoksundur, bu da planlamayı zorlaştırır. ALYCE, şehirlerin ulaşım sistemlerini optimize etmelerine ve daha sürdürülebilir bir geleceğe doğru çalışmalarına yardımcı olmak için yenilikçi, veri odaklı çözümler geliştirerek bu engellerin üstesinden gelmek için bilgisayarlı görmeyi ve yapay zekayı benimsedi.

Şehirlerin neden daha akıllı, veri odaklı mobilite çözümlerine ihtiyacı var?

Küresel olarak şehirler giderek daha yoğun hale geliyor ve kentsel hareketliliği yönetmek giderek karmaşıklaşıyor. Kavşaklar ve döner kavşaklar gibi yoğun bölgelerde yayaları, araçları, bisikletleri ve diğer yol kullanıcılarını tespit etmek ve analiz etmek, trafik akışını, güvenliği ve ulaşım planlamasını iyileştirmek için çok önemlidir. Ancak, manuel anketler veya güncel olmayan izleme sistemleri gibi geleneksel yöntemler, genellikle bu karmaşıklığın üstesinden gelmek için gereken doğruluğu sağlayamaz.

Eski sistemler farklı yol kullanıcılarını ayırt etmekte veya hareketlerini etkili bir şekilde track etmekte zorlanmaktadır. Örneğin, araçların yayalar ve bisikletlilerle birlikte izlediği yolları gerçek zamanlı olarak izlemek, geleneksel araçların güvenilir bir şekilde yapamayacağı bir şeydir. Eksik veya yanlış veriler, şehir planlamacılarının ve ulaşım operatörlerinin bilinçli kararlar almasını zorlaştırabilir.

Bu sorunları çözmek için daha akıllı araçlara ihtiyaç vardır. İdeal olarak, kapsamlı bir çözüm şunları yapabilmelidir track birden fazla yol kullanıcısını aynı anda görebilir, gerçek zamanlı bilgiler sağlayabilir ve şehirlerin trafik düzenlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir.

ALYCE'nin daha akıllı hareketlilik için yapay zeka odaklı çözümleri

ALYCE, kentsel hareketliliğin zorluklarını ele almak için yapay zeka ve bilgisayar görüşü ile desteklenen gelişmiş araçlar geliştirmiştir. Bu araçlar, gerçek zamanlı nesne algılama gibi bilgisayarla görme görevleri için Ultralytics YOLO modellerini kullanır. Özellikle, YOLO modelleri yayaların, araçların, bisikletlerin ve diğer yol kullanıcılarının doğru ve otomatik olarak izlenmesini sağlar. Ultralytics YOLO kullanılarak toplanan bilgiler, yoğun kavşaklar ve döner kavşaklar gibi karmaşık ortamlarda bile güvenilir ve eyleme geçirilebilir.

ALYCE'nin temel çözümleri şunları içerir:

• minUi: Yol kullanıcı davranışını analiz edebilen ve trafik güvenliğini ve verimliliğini artırmak için içgörüler sağlayabilen bir video analizine yönelik yapay zeka aracıdır.
• OBSERVER: Dinamik trafik yönetimi ve daha iyi karar almayı destekleyen, yol kullanıcılarının tespitini ve takibini otomatik hale getiren gerçek zamanlı bir trafik izleme sistemi.
• MyGIS: Şehir planlamacılarının eğilimleri yorumlamasına ve daha etkili ulaşım sistemleri tasarlamasına yardımcı olan, mobilite verilerini görselleştiren bir platform.

Ultralytics YOLO modellerini entegre ederek, bu araçlar yavaş, manuel süreçleri otomatikleştirir ve son derece doğru veriler sunar. Vision AI odaklı içgörülerle ALYCE, şehirleri tıkanıklığı azaltmak, trafik akışını optimize etmek ve daha sürdürülebilir kentsel ulaşım ağları oluşturmak için donatıyor.

Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmelisiniz?

Ultralytics YOLO modelleri, ALYCE'in mobilite çözümleri için ideal bir seçimdi çünkü en önemli olduğu yerde yüksek performans sunuyorlardı. Ortalama ortalama hassasiyettemAP) %1-2'lik bir artışla doğruluğu geliştirdiler ve diğer modellerden %20 daha hızlı çıkarım hızlarıyla gerçek zamanlı işleme sağladılar ve sürekli olarak 30 FPS'de çalıştılar. Verimlilikleri de eşsizdir, %40 daha az GPU RAM kullanır, bu da onları kaynak sınırlı ortamlar için mükemmel hale getirir.

Bu avantajlar aynı zamanda ALYCE'ye iki aylık geliştirme süresi kazandırdı. Ultralytics ile eğitim oturumları, geleneksel kurulumlarla yaklaşık bir saate kıyasla sadece 5-10 dakika içinde kurulabilir ve başlatılabilir, bu da daha hızlı yinelemelere olanak tanır. Genel olarak, Ultralytics YOLO modellerini kullanarak ALYCE, daha akıllı, daha verimli mobilite sistemleri oluşturmak için yapay zeka odaklı çözümlerini geliştirmeye odaklanırken maliyetleri azaltabildi.

Ultralytics YOLO ile yeni davranışsal içgörüler elde etme

Ultralytics YOLO modellerini kullanmak ALYCE'nin mobilite çözümlerini bir üst seviyeye taşımasına yardımcı oldu. Araçları artık şehirlerin ve ulaşım operatörlerinin daha iyi kararlar almasına yardımcı olan yol kullanıcı davranışını analiz etmek gibi değerli bilgiler sağlıyor.

Bilgisayarlı görü entegrasyonundan bu yana ALYCE, otomasyon yoluyla azaltılmış üretim maliyetleri, iyileştirilmiş performans metrikleri ve daha kısa teslimat süreleri dahil olmak üzere ölçülebilir iş sonuçları elde etti. Ayrıca, daha akıllı mobilite çözümlerini destekleme yeteneklerini artıran ayrıntılı davranışsal içgörüler gibi yeni veri türleri de oluşturabildiler.

‍

Bu arada müşteriler, ALYCE'nin CEREMA tarafından doğrulanan en yüksek veri standartlarını karşılayan çözümlerinin kalitesi ve doğruluğundan etkilendiler. CTO Benoit Berthe, "ALYCE'de Ultralytics 'ten yararlanmak, modellerimizi eğitmek için oyunun kurallarını değiştirdi, veri doğruluğunu artırmamızı ve müşterilerimize benzersiz bir kalite sunmamızı ve sürdürülebilir mobilite projelerinde onlara yardımcı olmamızı sağladı" dedi.

Bu iyileştirmeler ayrıca daha yüksek müşteri memnuniyetine yol açmıştır. Müşteriler, ALYCE'in araçlarını kendi başlarına veya insan gözetimiyle birlikte kullanırken daha iyi sonuçlar ve daha sorunsuz operasyonlar bildirmektedir.

Mobilitede bilgisayarlı görünün geleceği

ALYCE, bilgisayarla görmenin geleceğinin Ultralytics YOLO gibi modellerin yanı sıra video tabanlı modeller için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM'ler) gibi yeni teknolojilerle ilerlediğini düşünüyor. Bu yenilikler nesne tanımayı geliştirecek ve izleme sürekliliğini artırarak ulaşım çözümlerini daha da akıllı ve güvenilir hale getirecektir. Bu teknolojiler geliştikçe, şehirler mobilite zorluklarını yönetmek için daha iyi araçlara sahip olacak. 

Vision AI'nın şehrinizi nasıl dönüştürebileceğiyle ilgileniyor musunuz? Ultralytics' in tarımda bilgisayarla görme ve sürücüsüz arabalar gibi sektöre özel çözümlerini keşfetmek için GitHub depomuza göz atın ve bugün başlamak için Ultralytics YOLO lisanslarımız hakkında bilgi edinin!