ALYCE 的智能交通解决方案利用了 Ultralytics YOLO 模型

繁华都市常常面临交通拥堵、交通系统落后和可持续发展的挑战。ALYCE 致力于解决这些问题，提供智能人工智能驱动的工具，以了解和改善城市的移动方式。

ALYCE 正致力于解决这一问题，并利用Ultralytics YOLO 模型构建了各种创新解决方案：用于分析行为的人工智能工具 minUi 和实时交通监控系统 OBSERVER。这些工具使数据收集更快、更准确，降低成本，帮助城市创建更智能、更环保、更高效的交通系统。

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利用视觉人工智能进行交通管理

20 多年来，ALYCE 一直以可持续发展为重点，帮助城市提高机动性。城市地区面临着交通拥堵、交通系统效率低下以及急需去碳化等长期挑战。传统的交通数据收集和分析方法通常既缓慢又缺乏准确性，给规划工作带来困难。ALYCE利用计算机视觉和人工智能来克服这些障碍，开发创新的数据驱动型解决方案，帮助城市优化交通系统，努力实现更加可持续的未来。

城市为何需要更智能、数据驱动的交通解决方案

在全球范围内，城市变得越来越繁忙，城市交通的管理也变得越来越复杂。检测和分析十字路口和环岛等繁忙区域的行人、车辆、自行车和其他道路使用者，对于改善交通流量、安全性和交通规划至关重要。然而，人工调查或过时的监控系统等传统方法往往无法提供处理这种复杂性所需的准确性。

老式系统难以区分不同类型的道路使用者，也无法有效跟踪他们的行动。例如，实时监控车辆与行人和骑自行车者的轨迹是传统工具无法可靠做到的。不完整或不准确的数据会增加城市规划者和交通运营商做出明智决策的难度。

解决这些问题需要更智能的工具。理想情况下，综合解决方案应该能够同时跟踪多个道路使用者，提供实时见解，帮助城市更好地了解交通模式。

ALYCE 的人工智能驱动解决方案让交通更智能

为了应对城市交通的挑战，ALYCE 开发了由人工智能和计算机视觉驱动的先进工具。这些工具将 Ultralytics YOLO 模型用于计算机视觉任务，如实时物体检测。具体来说，YOLO 模型可实现对行人、车辆、自行车和其他道路使用者的准确自动跟踪。使用 Ultralytics YOLO 收集的洞察力是可靠和可操作的，即使在繁忙的十字路口和环岛等复杂环境中也是如此。

ALYCE 的主要解决方案包括

• minUi：用于视频分析的人工智能工具，可分析道路使用者的行为并提供见解，从而提高交通安全和效率。
• OBSERVER：实时交通监控系统，可自动检测和跟踪道路使用者，支持动态交通管理和更好的决策。
• MyGIS：一个可视化交通数据的平台，帮助城市规划者解读趋势，设计更具影响力的交通系统。

通过整合 Ultralytics YOLO 模型，这些工具可自动处理缓慢的人工流程，并提供高度准确的数据。通过 Vision AI 驱动的洞察力，ALYCE 帮助城市减少拥堵、优化交通流量，并创建更具可持续性的城市交通网络。

为什么选择 Ultralytics YOLO 模型？

Ultralytics YOLO 模型是 ALYCE 移动解决方案的理想选择，因为它们能在最关键的地方提供高性能。它们提高了精确度，平均精确度（mAP）提高了 1-2%，并确保了实时处理，推理速度比其他模型快 20%，始终以 30 FPS 的速度运行。它们的效率也是无与伦比的，使用的 GPU RAM 减少了 40%，非常适合资源有限的环境。

这些优势还为 ALYCE 节省了两个月的开发时间。使用 Ultralytics，培训课程的设置和启动只需 5-10 分钟，而传统设置则需要近一个小时，从而加快了迭代速度。总之，通过使用 Ultralytics YOLO 模型，ALYCE 能够降低成本，同时专注于完善人工智能驱动的解决方案，以创建更智能、更高效的移动系统。

利用 Ultralytics YOLO 收集新的行为洞察力

使用 Ultralytics YOLO 模型帮助 ALYCE 将其移动解决方案提升到新的水平。他们的工具现在可以提供有价值的见解，例如分析道路使用者的行为，帮助城市和交通运营商做出更好的决策。

自从集成计算机视觉技术以来，ALYCE 取得了可衡量的业务成果，包括通过自动化降低生产成本、改进性能指标和缩短交付时间。他们还能够生成新类型的数据，如详细的行为洞察，从而提高了支持更智能的移动解决方案的能力。

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同时，ALYCE 解决方案的质量和准确性也给客户留下了深刻印象，这些解决方案符合经 CEREMA 验证的最高数据标准。首席技术官 Benoit Berthe 分享说："在 ALYCE，利用 Ultralytics 已经改变了我们模型培训的游戏规则，使我们能够提高数据准确性，为客户提供无与伦比的质量，并协助他们开展可持续移动项目。

这些改进也提高了客户满意度。客户表示，无论是单独使用 ALYCE 的工具，还是与人工监督一起使用，都能取得更好的效果，运营也更加顺畅。

计算机视觉在移动领域的未来

ALYCE 认为，计算机视觉的未来将随着 Ultralytics YOLO 等模型以及基于视频模型的长短时记忆 (LSTM)等新技术的发展而不断进步。这些创新技术将提高物体识别能力，改善跟踪的连续性，使交通解决方案更加智能、可靠。随着这些技术的发展，城市将拥有更好的工具来应对交通挑战。 

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