ALYCE tăng tốc suy luận AI giao thông thêm 20% với Ultralytics YOLO

Các thành phố sầm uất thường phải đối mặt với tình trạng ùn tắc giao thông, hệ thống giao thông lạc hậu và các thách thức về tính bền vững. ALYCE tập trung giải quyết những vấn đề này bằng cách cung cấp các công cụ thông minh dựa trên AI để thấu hiểu và cải thiện cách thức di chuyển của đô thị.

ALYCE đang thực hiện sứ mệnh giải quyết vấn đề này và đã xây dựng nhiều giải pháp đổi mới được hỗ trợ bởi Ultralytics YOLO models: minUi, một công cụ AI để phân tích hành vi và OBSERVER, một hệ thống giám sát giao thông thời gian thực. Các công cụ này giúp việc thu thập dữ liệu trở nên nhanh chóng và chính xác hơn, giảm chi phí, đồng thời hỗ trợ các thành phố kiến tạo những hệ thống giao thông thông minh hơn, xanh hơn và hiệu quả hơn.

Hình 1. minUi sử dụng các model Ultralytics YOLO để phân tích hành vi.

Link to this sectionSử dụng Vision AI cho quản lý giao thông#

Trong hơn 20 năm qua, ALYCE đã giúp các thành phố tăng cường khả năng di chuyển với sự tập trung mạnh mẽ vào tính bền vững. Các khu vực đô thị phải đối mặt với những thách thức dai dẳng như ùn tắc giao thông, hệ thống giao thông kém hiệu quả và nhu cầu cấp thiết về giảm phát thải carbon. Các phương pháp truyền thống để thu thập và phân tích dữ liệu di chuyển thường chậm chạp và thiếu chính xác, gây khó khăn cho công tác quy hoạch. ALYCE đã đón nhận computer vision và AI để vượt qua những trở ngại này, phát triển các giải pháp sáng tạo dựa trên dữ liệu để giúp các thành phố tối ưu hóa hệ thống giao thông và hướng tới một tương lai bền vững hơn.

Link to this sectionTại sao các thành phố cần những giải pháp di chuyển thông minh dựa trên dữ liệu#

Trên toàn cầu, các thành phố ngày càng trở nên đông đúc và việc quản lý di chuyển đô thị đã trở nên phức tạp hơn bao giờ hết. Việc phát hiện và phân tích người đi bộ, phương tiện, xe đạp và những người tham gia giao thông khác tại các khu vực đông đúc như giao lộ và vòng xuyến là điều cần thiết để cải thiện luồng giao thông, sự an toàn và quy hoạch giao thông. Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống như khảo sát thủ công hoặc hệ thống giám sát lỗi thời thường không cung cấp được độ chính xác cần thiết để xử lý sự phức tạp này.

Các hệ thống cũ gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các loại hình người tham gia giao thông hoặc theo dõi chuyển động của họ một cách hiệu quả. Ví dụ, giám sát lộ trình của phương tiện cùng với người đi bộ và người đi xe đạp trong thời gian thực là điều mà các công cụ truyền thống không thể thực hiện một cách đáng tin cậy. Dữ liệu không đầy đủ hoặc thiếu chính xác có thể khiến các nhà quy hoạch đô thị và đơn vị vận hành giao thông khó đưa ra các quyết định sáng suốt.

Các công cụ thông minh hơn là cần thiết để giải quyết những vấn đề này. Lý tưởng nhất, một giải pháp toàn diện cần có khả năng track nhiều người tham gia giao thông cùng lúc, cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực và giúp các thành phố hiểu rõ hơn về các mô hình giao thông.

Link to this sectionCác giải pháp dựa trên AI của ALYCE cho di chuyển thông minh hơn#

Để giải quyết các thách thức về di chuyển đô thị, ALYCE đã phát triển các công cụ tiên tiến được hỗ trợ bởi AI và computer vision. Các công cụ này sử dụng các model Ultralytics YOLO cho computer vision tasks như real-time object detection. Cụ thể, các model YOLO cho phép theo dõi chính xác và tự động người đi bộ, phương tiện, xe đạp và những người tham gia giao thông khác. Thông tin chi tiết thu thập được bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO rất đáng tin cậy và hữu ích, ngay cả trong các môi trường phức tạp như giao lộ đông đúc và vòng xuyến.

Các giải pháp chính của ALYCE bao gồm:

• minUi: Một công cụ AI để phân tích video có khả năng phân tích hành vi của người tham gia giao thông và cung cấp thông tin chi tiết nhằm cải thiện an toàn và hiệu quả giao thông.
• OBSERVER: Một hệ thống giám sát giao thông thời gian thực giúp tự động hóa việc phát hiện và theo dõi người tham gia giao thông, hỗ trợ traffic management năng động và ra quyết định tốt hơn.
• MyGIS: Một nền tảng trực quan hóa dữ liệu di chuyển, giúp các nhà quy hoạch đô thị giải thích các xu hướng và thiết kế các hệ thống giao thông có tác động lớn hơn.

Bằng cách tích hợp các model Ultralytics YOLO, các công cụ này tự động hóa các quy trình thủ công chậm chạp và cung cấp dữ liệu có độ chính xác cao. Với thông tin chi tiết từ Vision AI, ALYCE trang bị cho các thành phố khả năng giảm ùn tắc, tối ưu hóa luồng giao thông và tạo ra các mạng lưới giao thông đô thị bền vững hơn.

Link to this sectionTại sao lại chọn các mô hình Ultralytics YOLO?#

Các model Ultralytics YOLO là lựa chọn lý tưởng cho các giải pháp di chuyển của ALYCE vì chúng mang lại hiệu suất cao tại những nơi quan trọng nhất. Chúng cải thiện độ chính xác với mức tăng 1–2% về mean average precision (mAP) và đảm bảo xử lý thời gian thực với tốc độ suy luận nhanh hơn 20% so với các model khác, liên tục vận hành ở mức 30 FPS. Hiệu suất của chúng cũng không có đối thủ, sử dụng ít hơn 40% RAM GPU, khiến chúng trở nên hoàn hảo cho các môi trường có tài nguyên hạn chế.

Những lợi ích này cũng giúp ALYCE tiết kiệm hai tháng thời gian phát triển. Với Ultralytics, các phiên huấn luyện có thể được thiết lập và bắt đầu chỉ trong 5-10 phút, so với gần một giờ với các thiết lập truyền thống, cho phép thực hiện các vòng lặp nhanh hơn. Nhìn chung, bằng cách sử dụng các model Ultralytics YOLO, ALYCE đã có thể giảm chi phí trong khi tập trung vào việc tinh chỉnh các giải pháp dựa trên AI của họ để tạo ra các hệ thống di chuyển thông minh và hiệu quả hơn.

Link to this sectionThu thập thông tin chi tiết về hành vi mới với Ultralytics YOLO#

Việc sử dụng các model Ultralytics YOLO đã giúp ALYCE đưa các giải pháp di chuyển của mình lên một tầm cao mới. Các công cụ của họ hiện cung cấp những thông tin chi tiết có giá trị, chẳng hạn như phân tích hành vi của người tham gia giao thông, điều này giúp các thành phố và đơn vị vận hành giao thông đưa ra các quyết định tốt hơn.

Kể từ khi tích hợp computer vision, ALYCE đã đạt được các kết quả kinh doanh có thể đo lường được, bao gồm giảm chi phí sản xuất nhờ tự động hóa, cải thiện các chỉ số hiệu suất và rút ngắn thời gian bàn giao. Họ cũng có khả năng tạo ra các loại dữ liệu mới, như thông tin chi tiết về hành vi, giúp thúc đẩy khả năng hỗ trợ các giải pháp di chuyển thông minh hơn của họ.

Hình 2. Sử dụng computer vision, ALYCE đã có thể tạo ra các thông tin chi tiết về hành vi mới.

Trong khi đó, khách hàng đã rất ấn tượng với chất lượng và độ chính xác của các giải pháp từ ALYCE, đáp ứng các tiêu chuẩn dữ liệu cao nhất được CEREMA kiểm chứng. CTO Benoit Berthe chia sẻ: “Tại ALYCE, việc tận dụng Ultralytics đã tạo ra bước ngoặt cho quá trình huấn luyện các model của chúng tôi, cho phép chúng tôi tăng cường độ chính xác dữ liệu, mang lại chất lượng chưa từng có cho khách hàng và hỗ trợ họ trong các dự án di chuyển bền vững.”

Những cải tiến này cũng dẫn đến sự hài lòng cao hơn từ khách hàng. Khách hàng báo cáo kết quả tốt hơn và hoạt động mượt mà hơn, dù sử dụng các công cụ của ALYCE một cách độc lập hay song song với sự giám sát của con người.

Link to this sectionTương lai của computer vision trong lĩnh vực di chuyển#

ALYCE nhìn nhận tương lai của computer vision đang tiến bộ với các model như Ultralytics YOLO, cùng với các công nghệ mới như Long Short-Term Memory (LSTMs) cho các model dựa trên video. Những đổi mới này sẽ tăng cường nhận diện đối tượng và cải thiện tính liên tục trong theo dõi, làm cho các giải pháp giao thông trở nên thông minh và đáng tin cậy hơn nữa. Khi những công nghệ này phát triển, các thành phố sẽ có những công cụ tốt hơn để quản lý các thách thức về di chuyển.

Bạn quan tâm đến việc Vision AI có thể biến đổi thành phố của bạn như thế nào? Hãy xem GitHub repository của chúng tôi để khám phá các giải pháp chuyên biệt theo ngành của Ultralytics, chẳng hạn như computer vision in agriculture và self-driving cars, và tìm hiểu về our Ultralytics YOLO licenses để bắt đầu ngay hôm nay!