Các giải pháp giao thông thông minh của ALYCE tận dụng các mô hình YOLO của Ultralytics

Các thành phố đông đúc thường phải vật lộn với tình trạng tắc nghẽn giao thông, hệ thống giao thông lỗi thời và các thách thức về tính bền vững. ALYCE tập trung giải quyết các vấn đề này bằng cách cung cấp các công cụ thông minh do AI điều khiển để hiểu và cải thiện cách các thành phố di chuyển.

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

‍

Sử dụng Vision AI để quản lý giao thông

Trong hơn 20 năm, ALYCE đã giúp các thành phố nâng cao khả năng di chuyển với trọng tâm là tính bền vững. Các khu vực đô thị phải đối mặt với những thách thức dai dẳng như tắc nghẽn giao thông, hệ thống giao thông kém hiệu quả và nhu cầu cấp thiết về khử cacbon. Các phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu di chuyển truyền thống thường chậm và thiếu chính xác, khiến việc lập kế hoạch trở nên khó khăn. ALYCE đã áp dụng công nghệ thị giác máy tính 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.

Tại sao các thành phố cần các giải pháp di động thông minh hơn, dựa trên dữ liệu

Trên toàn cầu, các thành phố đang trở nên bận rộn hơn và việc quản lý giao thông đô thị ngày càng trở nên phức tạp. Việc phát hiện và phân tích người đi bộ, phương tiện, xe đạp và những người sử dụng đường bộ khác ở những khu vực đông đúc như ngã tư và vòng xoay là điều cần thiết để cải thiện lưu lượng giao thông, an toàn và quy hoạch giao thông. Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống, chẳng hạn 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 các loại người tham gia giao thông khác nhau hoặc theo dõi chuyển động của họ một cách hiệu quả. Ví dụ, việc theo dõi đường đi của các phương tiện cùng với người đi bộ và người đi xe đạp theo 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 không chính xác có thể khiến các nhà quy hoạch thành phố và đơn vị vận tải khó đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Cần có các công cụ thông minh hơn để giải quyết những vấn đề này. Lý tưởng nhất là một giải pháp toàn diện có thể theo dõi nhiều người dùng đường cùng lúc, cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực và giúp các thành phố hiểu rõ hơn về mô hình giao thông.

Các giải pháp do AI điều khiển của ALYCE cho khả năng di chuyển thông minh hơn

Để giải quyết những thách thức về giao thông đô thị, ALYCE đã phát triển các công cụ tiên tiến được hỗ trợ bởi AI và thị giác máy tính. Các công cụ này sử dụng các mô hình YOLO của Ultralytics cho các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện vật thể theo thời gian thực . Cụ thể, các mô hình 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. Những thông tin chi tiết thu thập được bằng cách sử dụng YOLO của Ultralytics là đáng tin cậy và có thể hành động, ngay cả trong các bối cảnh phức tạp như giao lộ đông đúc và vòng xoay.

Các giải pháp chính của ALYCE bao gồm:

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

Bằng cách tích hợp các mô hình YOLO của Ultralytics, các công cụ này tự động hóa các quy trình thủ công chậm và cung cấp dữ liệu có độ chính xác cao. Với thông tin chi tiết do Vision AI thúc đẩy, ALYCE trang bị cho các thành phố để giảm tắc nghẽn, tối ưu hóa lưu lượng giao thông và tạo ra mạng lưới giao thông đô thị bền vững hơn.

Tại sao nên chọn mô hình YOLO của Ultralytics?

Các mô hình YOLO của Ultralytics là lựa chọn lý tưởng cho các giải pháp di động của ALYCE vì chúng mang lại hiệu suất cao ở những nơi quan trọng nhất. Chúng cải thiện độ chính xác với mức tăng 1–2% về độ chính xác trung bình (mAP) và đảm bảo xử lý thời gian thực với tốc độ suy luận nhanh hơn 20% so với các mô hình khác, hoạt động ổn định ở mức 30 FPS. Hiệu quả của chúng cũng là vô song, 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 được hai tháng thời gian phát triển. Với Ultralytics, các buổi đào tạo 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 lặp lại nhanh hơn. Nhìn chung, bằng cách sử dụng các mô hình YOLO của Ultralytics, ALYCE đã có thể giảm chi phí trong khi tập trung vào việc tinh chỉnh các giải pháp do AI điều khiển của họ để tạo ra các hệ thống di động thông minh hơn, hiệu quả hơn.

Thu thập những hiểu biết mới về hành vi với Ultralytics YOLO

Việc sử dụng các mô hình YOLO của Ultralytics đã giúp ALYCE đưa các giải pháp di động 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 sử dụng đường bộ, giúp các thành phố và đơn vị vận tải đưa ra quyết định tốt hơn.

Kể từ khi tích hợp thị giác máy tính, ALYCE đã đạt được những kết quả kinh doanh có thể đo lường được, bao gồm giảm chi phí sản xuất thông qua tự động hóa, cải thiện số liệu hiệu suất và rút ngắn thời gian giao hàng. Họ cũng có thể tạo ra các loại dữ liệu mới, như thông tin chi tiết về hành vi, giúp tăng khả năng hỗ trợ các giải pháp di động thông minh hơn.

‍

Trong khi đó, khách hàng đã rất ấn tượng với chất lượng và độ chính xác của các giải pháp của ALYCE, đáp ứng các tiêu chuẩn dữ liệu cao nhất được CEREMA xác minh. CTO Benoit Berthe chia sẻ, “Tại ALYCE, việc tận dụng Ultralytics đã tạo nên bước ngoặt trong việc đào tạo các mô hình của chúng tôi, cho phép chúng tôi nâng cao độ chính xác của dữ liệu và cung cấp chất lượng vô song cho khách hàng của mình, đồng thời hỗ trợ họ trong các dự án di động bền vững của họ”.

Những cải tiến này cũng dẫn đến sự hài lòng cao hơn của khách hàng. Khách hàng báo cáo kết quả tốt hơn và hoạt động trơn tru hơn, cho dù sử dụng các công cụ của ALYCE một mình hay có sự giám sát của con người.

Tương lai của tầm nhìn máy tính trong di động

ALYCE nhìn thấy tương lai của thị giác máy tính đang tiến triển với các mô hình như Ultralytics YOLO, cùng với các công nghệ mới như Bộ nhớ dài hạn ngắn (LSTM) cho các mô hình dựa trên video. Những cải tiến này sẽ nâng cao khả năng nhận dạng đối tượng và cải thiện tính liên tục theo dõi, giúp các giải pháp vận tải trở nên thông minh hơn và đáng tin cậy hơn. Khi các công nghệ này phát triển, các thành phố sẽ có các công cụ tốt hơn để quản lý các thách thức về khả năng di chuyển. 

Bạn có hứng thú với cách Vision AI có thể biến đổi thành phố của bạn không? Hãy xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá các giải pháp dành riêng cho ngành của Ultralytics, chẳng hạn như thị giác máy tính trong nông nghiệp và xe tự lái , đồng thời tìm hiểu về giấy phép YOLO của Ultralytics để bắt đầu ngay hôm nay!