ALYCE, minUi ve OBSERVER gibi çözümlerine Ultralytics YOLO'yu entegre ederek iki aylık geliştirme süresi kazandı ve daha akıllı kentsel ulaşım için maliyetleri azalttı.
Hareketli şehirler genellikle trafik sıkışıklığı, güncelliğini yitirmiş ulaşım sistemleri ve sürdürülebilirlik sorunlarıyla mücadele eder. ALYCE, şehirlerin nasıl hareket ettiğini anlamaya ve iyileştirmeye yönelik akıllı yapay zekâ destekli araçlar sunarak bu sorunları çözmeye odaklanıyor.
ALYCE, bu sorunun üstesinden gelmek için çalışıyor ve Ultralytics YOLO modelleri tarafından desteklenen çeşitli yenilikçi çözümler geliştirdi: davranışları analiz etmeye yönelik bir yapay zekâ aracı olan minUi ve gerçek zamanlı trafik izleme sistemi OBSERVER. Bu araçlar veri toplamayı daha hızlı ve doğru hâle getiriyor, maliyetleri azaltıyor ve şehirlerin daha akıllı, daha yeşil ve daha verimli ulaşım sistemleri oluşturmasına yardımcı oluyor.
Şekil 1. minUi, davranış analizi için Ultralytics YOLO modellerini kullanır.
Trafik Yönetimi için Görsel Yapay Zekâ Kullanımı#
ALYCE, 20 yılı aşkın süredir sürdürülebilirliğe güçlü bir odaklanmayla şehirlerin hareketliliği geliştirmesine yardımcı oluyor. Kentsel alanlar trafik sıkışıklığı, verimsiz ulaşım sistemleri ve acil karbonsuzlaşma ihtiyacı gibi kalıcı sorunlarla karşı karşıya. Hareketlilik verilerini toplamak ve analiz etmek için kullanılan geleneksel yöntemler genellikle yavaş ve yeterince doğru değil; bu da planlamayı zorlaştırıyor. ALYCE, bu engelleri aşmak için bilgisayarlı görü ve yapay zekâdan yararlanarak şehirlerin ulaşım sistemlerini optimize etmesine ve daha sürdürülebilir bir geleceğe ilerlemesine yardımcı olan yenilikçi, veriye dayalı çözümler geliştiriyor.
Şehirlerin neden daha akıllı, veriye dayalı hareketlilik çözümlerine ihtiyacı var#
Dünya genelinde şehirler giderek yoğunlaşıyor ve kentsel hareketliliği yönetmek daha karmaşık hâle geliyor. Kavşaklar ve dönel kavşaklar gibi yoğun alanlarda yayaları, araçları, bisikletleri ve diğer yol kullanıcılarını tespit edip analiz etmek; trafik akışını, güvenliği ve ulaşım planlamasını iyileştirmek için büyük önem taşıyor. Ancak manuel sayımlar veya güncelliğini yitirmiş izleme sistemleri gibi geleneksel yöntemler, bu karmaşıklığın üstesinden gelmek için gereken doğruluğu çoğu zaman sağlayamıyor.
Eski sistemler, farklı yol kullanıcılarını birbirinden ayırmakta veya hareketlerini etkili bir şekilde izlemekte zorlanıyor. Örneğin araçların yanı sıra yayaların ve bisikletlilerin güzergâhlarını gerçek zamanlı olarak izlemek, geleneksel araçların güvenilir bir şekilde gerçekleştiremediği bir işlem. Eksik veya hatalı veriler, şehir planlamacıları ve ulaşım işletmecilerinin bilinçli kararlar almasını zorlaştırabiliyor.
Bu sorunları çözmek için daha akıllı araçlara ihtiyaç var. İdeal olarak kapsamlı bir çözüm, birden fazla yol kullanıcısını aynı anda izleyebilmeli, gerçek zamanlı içgörüler sunabilmeli ve şehirlerin trafik düzenlerini daha iyi anlamasına yardımcı olmalı.
ALYCE'nin daha akıllı hareketlilik için yapay zekâ destekli çözümleri#
ALYCE, kentsel hareketlilik sorunlarını ele almak için yapay zekâ ve bilgisayarlı görü destekli gelişmiş araçlar geliştirdi. Bu araçlar, bilgisayarlı görü görevleri için gerçek zamanlı nesne tespiti gibi uygulamalarda Ultralytics YOLO modellerini kullanıyor. Özellikle YOLO modelleri; yayaların, araçların, bisikletlerin ve diğer yol kullanıcılarının doğru ve otomatik bir şekilde izlenmesini sağlıyor. Ultralytics YOLO kullanılarak elde edilen içgörüler, yoğun kavşaklar ve dönel kavşaklar gibi karmaşık ortamlarda bile güvenilir ve uygulanabilir nitelikte.
ALYCE'nin başlıca çözümleri şunları içeriyor:
- minUi: Yol kullanıcılarının davranışlarını analiz edebilen ve trafik güvenliğini ve verimliliğini artırmaya yönelik içgörüler sunabilen bir video analiz yapay zekâ aracı.
- OBSERVER: Yol kullanıcılarının tespitini ve izlenmesini otomatikleştiren, dinamik trafik yönetimini ve daha iyi karar almayı destekleyen gerçek zamanlı trafik izleme sistemi.
- MyGIS: Hareketlilik verilerini görselleştiren ve şehir planlamacılarının eğilimleri yorumlayarak daha etkili ulaşım sistemleri tasarlamasına yardımcı olan bir platform.
Ultralytics YOLO modellerini entegre eden bu araçlar, yavaş ve manuel süreçleri otomatikleştirerek son derece doğru veriler sunuyor. Görsel yapay zekâ destekli içgörüler sayesinde ALYCE, şehirlerin trafik sıkışıklığını azaltmasına, trafik akışını optimize etmesine ve daha sürdürülebilir kentsel ulaşım ağları oluşturmasına yardımcı oluyor.
Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmelisin?#
Ultralytics YOLO modelleri, en çok ihtiyaç duyulan noktalarda yüksek performans sundukları için ALYCE'nin hareketlilik çözümleri açısından ideal bir seçimdi. Ortalama kesinlikte (mAP) %1–2 artış sağlayarak doğruluğu iyileştirdiler ve diğer modellere kıyasla %20 daha hızlı çıkarım hızlarıyla gerçek zamanlı işlemeyi mümkün kıldılar; sürekli olarak 30 FPS hızında çalıştılar. Ayrıca %40 daha az GPU RAM kullanmaları sayesinde verimlilikleri rakipsiz ve kaynakları sınırlı ortamlar için son derece uygunlar.
Bu avantajlar ALYCE'ye iki aylık geliştirme süresi de kazandırdı. Ultralytics ile eğitim oturumları yalnızca 5-10 dakikada kurulup başlatılabilirken geleneksel kurulumlarda bu süre neredeyse bir saati buluyor; böylece daha hızlı yinelemeler mümkün oluyor. Genel olarak ALYCE, Ultralytics YOLO modellerini kullanarak maliyetleri azaltırken daha akıllı ve verimli hareketlilik sistemleri oluşturmak için yapay zekâ destekli çözümlerini geliştirmeye odaklanabildi.
Ultralytics YOLO ile yeni davranış içgörüleri elde etmek#
Ultralytics YOLO modellerinin kullanılması, ALYCE'nin hareketlilik çözümlerini bir üst seviyeye taşımasına yardımcı oldu. Araçları artık yol kullanıcılarının davranışlarını analiz etmek gibi değerli içgörüler sunuyor ve bu da şehirlerin ve ulaşım işletmecilerinin daha iyi kararlar almasına yardımcı oluyor.
ALYCE, bilgisayarlı görü entegrasyonundan bu yana otomasyon sayesinde üretim maliyetlerinin azalması, performans ölçümlerinin iyileşmesi ve teslimat sürelerinin kısalması gibi ölçülebilir iş sonuçları elde etti. Ayrıca ayrıntılı davranış içgörüleri gibi yeni veri türleri üretebildi ve bu da daha akıllı hareketlilik çözümlerini destekleme becerilerini güçlendirdi.
Şekil 2. ALYCE, bilgisayarlı görü kullanarak yeni davranış içgörüleri üretebildi.
Bu arada müşteriler, CEREMA tarafından doğrulanan en yüksek veri standartlarını karşılayan ALYCE çözümlerinin kalitesinden ve doğruluğundan etkilendi. CTO Benoit Berthe şunları paylaştı: “ALYCE'de Ultralytics'ten yararlanmak, modellerimizi eğitme biçimimizde oyunun kurallarını değiştirdi; veri doğruluğunu artırmamızı, müşterilerimize benzersiz kalitede hizmet sunmamızı ve sürdürülebilir hareketlilik projelerinde onlara yardımcı olmamızı sağladı.”
Bu iyileştirmeler müşteri memnuniyetinin de artmasını sağladı. Müşteriler, ALYCE araçlarını tek başına veya insan gözetimiyle birlikte kullandıklarında daha iyi sonuçlar ve daha sorunsuz operasyonlar elde ettiklerini bildiriyor.
Hareketlilikte bilgisayarlı görünün geleceği#
ALYCE, bilgisayarlı görünün geleceğinin Ultralytics YOLO gibi modellerle ve video tabanlı modeller için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTMs) gibi yeni teknolojilerle ilerleyeceğini düşünüyor. Bu yenilikler nesne tanımayı geliştirecek ve izleme sürekliliğini artırarak ulaşım çözümlerini daha akıllı ve güvenilir hâle getirecek. Bu teknolojiler geliştikçe şehirler, hareketlilik sorunlarını yönetmek için daha iyi araçlara sahip olacak.
Görsel yapay zekânın şehrini nasıl dönüştürebileceğini merak ediyor musun? Ultralytics'in GitHub deposunu inceleyerek tarımda bilgisayarlı görü ve otonom araçlar gibi sektöre özel çözümlerini keşfet ve bugün başlamak için Ultralytics YOLO lisanslarımız hakkında bilgi edin!
