ALYCE, minUi ve OBSERVER gibi çözümlerine Ultralytics YOLO'yu entegre ederek akıllı kentsel ulaşım için geliştirme süresinden iki ay tasarruf etti ve maliyetleri düşürdü.
Hareketli şehirler çoğu zaman trafik sıkışıklığı, güncelliğini yitirmiş ulaşım sistemleri ve sürdürülebilirlik sorunlarıyla mücadele ediyor. ALYCE, şehirlerin nasıl hareket ettiğini anlamak ve iyileştirmek için akıllı, yapay zekâ destekli araçlar sunarak bu sorunları çözmeye odaklanıyor.
ALYCE bu sorunu çözmeyi amaçlıyor ve Ultralytics YOLO modelleri tarafından desteklenen çeşitli yenilikçi çözümler geliştirdi: davranışları analiz eden bir yapay zekâ aracı olan minUi ve gerçek zamanlı trafik izleme sistemi OBSERVER. Bu araçlar veri toplamayı hızlandırıp doğruluğunu artırıyor, maliyetleri düşürüyor ve şehirlerin daha akıllı, daha yeşil ve daha verimli ulaşım sistemleri oluşturmasına yardımcı oluyor.
Şekil 1. minUi, davranış analizi için Ultralytics YOLO modellerini kullanıyor.
Trafik Yönetimi için Görüntü Yapay Zekâsını Kullanmak#
ALYCE, 20 yılı aşkın süredir sürdürülebilirliğe güçlü bir şekilde odaklanarak şehirlerin hareketliliği geliştirmesine yardımcı oluyor. Kentsel alanlar trafik sıkışıklığı, verimsiz ulaşım sistemleri ve acil karbonsuzlaşma ihtiyacı gibi kalıcı sorunlarla karşı karşıya. Hareketlilik verilerini toplama ve analiz etme yöntemleri genellikle yavaş ve hatalı olduğundan planlama zorlaşıyor. ALYCE bu engelleri aşmak için bilgisayarlı görü ve yapay zekâdan yararlanarak şehirlerin ulaşım sistemlerini optimize etmesine ve daha sürdürülebilir bir geleceğe yönelmesine yardımcı olan yenilikçi, veriye dayalı çözümler geliştirdi.
Şehirlerin neden daha akıllı, veriye dayalı hareketlilik çözümlerine ihtiyacı var?#
Dünya genelinde şehirler kalabalıklaşıyor ve kentsel hareketliliği yönetmek giderek daha karmaşık hâle geliyor. Trafik akışını, emniyeti ve ulaşım planlamasını iyileştirmek için kavşaklar ve döner kavşaklar gibi yoğun bölgelerde yayaları, araçları, bisikletleri ve diğer yol kullanıcılarını tespit edip analiz etmek gerekiyor. Ancak manuel anketler 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 biçimde takip etmekte zorlanıyor. Örneğin araçların yanı sıra yayaların ve bisikletlilerin izlediği yolları gerçek zamanlı takip etmek, geleneksel araçların güvenilir biçimde yapamadığı bir iş. Eksik veya hatalı veriler, şehir plancılarının ve ulaşım işletmecilerinin bilinçli kararlar almasını zorlaştırabiliyor.
Bu sorunları çözmek için daha akıllı araçlara ihtiyaç var. İdeal bir kapsamlı çözüm, birden fazla yol kullanıcısını aynı anda takip edebilmeli, gerçek zamanlı içgörüler sunmalı ve şehirlerin trafik düzenlerini daha iyi anlamasına yardımcı olmalı.
ALYCE'nin daha akıllı hareketlilik için yapay zekâ destekli çözümleri#
ALYCE, kentsel hareketlilik sorunlarını çözmek için yapay zekâ ve bilgisayarlı görü destekli gelişmiş araçlar geliştirdi. Bu araçlar, gerçek zamanlı nesne tespiti gibi bilgisayarlı görü görevleri için Ultralytics YOLO modellerini kullanıyor. YOLO modelleri özellikle yayaların, araçların, bisikletlerin ve diğer yol kullanıcılarının doğru ve otomatik olarak takip edilmesini sağlıyor. Ultralytics YOLO ile elde edilen içgörüler, yoğun kavşaklar ve döner kavşaklar gibi karmaşık ortamlarda bile güvenilir ve eyleme dönüştürülebilir nitelikte.
ALYCE'nin temel çözümleri şunlardır:
- minUi: Yol kullanıcılarının davranışlarını analiz edebilen ve trafik emniyetini ve verimliliğini artırmaya yönelik içgörüler sunan bir video analiz yapay zekâ aracı.
- OBSERVER: Yol kullanıcılarının tespit ve takibini otomatikleştiren, dinamik trafik yönetimini ve daha iyi karar almayı destekleyen gerçek zamanlı bir trafik izleme sistemi.
- MyGIS: Hareketlilik verilerini görselleştirerek 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 otomatikleştiriyor, son derece doğru veriler sunuyor. Görüntü Yapay Zekâsı destekli içgörülerle ALYCE, şehirlerin trafik sıkışıklığını azaltmasına, trafik akışını optimize etmesine ve daha sürdürülebilir kentsel ulaşım ağları oluşturmasına yardımcı oluyor.
Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmeli?#
Ultralytics YOLO modelleri, en çok ihtiyaç duyulan alanlarda yüksek performans sundukları için ALYCE'nin hareketlilik çözümleri açısından ideal bir seçimdi. Ortalama hassasiyette (mAP) %1–2 artışla doğruluğu iyileştirdiler ve diğer modellere kıyasla %20 daha hızlı çıkarım sunarak, sürekli 30 FPS'de çalışıp gerçek zamanlı işlemeyi sağladılar. Ayrıca verimlilikleri de eşsiz: %40 daha az GPU RAM kullanmaları, onları kaynakların kısıtlı olduğu ortamlar için ideal kılıyor.
Bu avantajlar, ALYCE'ye iki aylık geliştirme süresi de kazandırdı. Ultralytics ile eğitim oturumları, geleneksel kurulumlarda yaklaşık bir saat sürerken yalnızca 5–10 dakikada hazırlanıp başlatılabiliyor ve daha hızlı yinelemeler yapılmasına olanak tanıyor. Genel olarak Ultralytics YOLO modellerini kullanan ALYCE, daha akıllı ve verimli mobilite sistemleri geliştirmek üzere yapay zekâ destekli çözümlerini iyileştirmeye odaklanırken maliyetlerini azaltabildi.
Ultralytics YOLO ile yeni davranış içgörüleri elde etmek#
Ultralytics YOLO modellerini kullanmak, ALYCE'nin hareketlilik çözümlerini bir üst seviyeye taşımasına yardımcı oldu. Araçları artık yol kullanıcılarının davranışlarını analiz etmek gibi değerli içgörüler sunarak şehirlerin ve ulaşım işletmecilerinin daha iyi kararlar almasına yardımcı oluyor.
Bilgisayarlı görü entegrasyonundan bu yana ALYCE, otomasyonla üretim maliyetlerinin düşürülmesi, performans ölçütlerinin iyileştirilmesi ve teslimat sürelerinin kısaltılması dahil olmak üzere ölçülebilir iş sonuçları elde etti. Ayrıca ayrıntılı davranış içgörüleri gibi yeni veri türleri üreterek daha akıllı hareketlilik çözümlerini destekleme kapasitesini artırdı.
Şekil 2. ALYCE, bilgisayarlı görü kullanarak yeni davranış içgörüleri oluşturabildi.
Müşteriler, CEREMA tarafından doğrulanan en yüksek veri standartlarını karşılayan ALYCE çözümlerinin kalitesinden ve doğruluğundan da etkilendi. CTO Benoit Berthe şunları paylaştı: “ALYCE'de Ultralytics'ten yararlanmak, modellerimizi eğitme biçimimizde büyük bir fark yarattı; veri doğruluğunu artırmamızı, müşterilerimize benzersiz kalitede hizmet sunmamızı ve sürdürülebilir hareketlilik projelerine destek olmamızı sağladı.”
Bu iyileşmeler müşteri memnuniyetini de artırdı. Müşteriler, ALYCE araçlarını tek başlarına veya insan denetimiyle birlikte kullandıklarında daha iyi sonuçlar aldıklarını ve operasyonların daha sorunsuz ilerlediğini bildiriyor.
Hareketlilikte bilgisayarlı görünün geleceği#
ALYCE, bilgisayarlı görünün geleceğinin Ultralytics YOLO gibi modellerin yanı sıra video tabanlı modeller için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTMs) gibi yeni teknolojilerle gelişeceğini öngörüyor. Bu yenilikler nesne tanımayı iyileştirecek ve takip sürekliliğini artırarak ulaşım çözümlerini daha akıllı ve güvenilir hâle getirecek. Bu teknolojiler geliştikçe şehirler hareketlilik sorunlarını yönetmek için daha iyi araçlara sahip olacak.
Görüntü Yapay Zekâsının şehrini nasıl dönüştürebileceğini merak ediyor musun? Tarımsal bilgisayarlı görü ve sürücüsüz otomobiller gibi Ultralytics'in sektöre özel çözümlerini keşfetmek için GitHub depomuza göz at. Bugün başlamak için Ultralytics YOLO lisanslarımız hakkında bilgi edin!
Yazan
İçerik Üreticisi · Ultralytics
