ALYCE的智能交通解决方案利用Ultralytics YOLO模型

繁华的城市经常面临交通拥堵、过时的交通系统和可持续性挑战。ALYCE 专注于通过提供智能 AI 驱动的工具来理解和改善城市的交通状况，从而解决这些问题。

ALYCE 的使命是解决这一问题，并构建了各种由 Ultralytics YOLO 模型驱动的创新解决方案：minUi（一种用于分析行为的 AI 工具）和 OBSERVER（一种实时交通监控系统）。这些工具可以更快、更准确地收集数据，降低成本，并帮助城市创建更智能、更环保、更高效的交通系统。

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使用视觉 AI 进行交通管理

20多年来，ALYCE一直致力于帮助城市加强交通运输，并高度关注可持续性。城市地区面临着交通拥堵、运输系统效率低下以及迫切需要脱碳等长期挑战。收集和分析交通运输数据的传统方法通常速度缓慢且缺乏准确性，从而使规划变得困难。ALYCE采用计算机视觉和人工智能来克服这些障碍，开发创新的、数据驱动的解决方案，以帮助城市优化运输系统并朝着更可持续的未来努力。

为何城市需要更智能、数据驱动的出行解决方案

在全球范围内，城市变得越来越繁忙，管理城市交通也变得越来越复杂。 在交叉路口和环形路等繁忙区域检测和分析行人、车辆、自行车和其他道路使用者，对于改善交通流量、安全和运输规划至关重要。 然而，传统方法（例如人工调查或过时的监控系统）通常无法提供处理这种复杂性所需的准确性。

较旧的系统难以区分不同类型的道路使用者或有效地跟踪他们的移动。例如，实时监控车辆以及行人及骑自行车者的路径是传统工具无法可靠完成的。不完整或不准确的数据会使城市规划者和交通运营商更难做出明智的决策。

需要更智能的工具来解决这些问题。理想情况下，一个全面的解决方案应该能够同时跟踪多个道路使用者，提供实时洞察，并帮助城市更好地了解交通模式。

ALYCE 基于 AI 驱动的智能交通解决方案

为了应对城市交通的挑战，ALYCE 开发了由 AI 和计算机视觉驱动的先进工具。这些工具使用 Ultralytics YOLO 模型进行计算机视觉任务，例如实时目标检测。具体来说，YOLO 模型能够准确、自动地跟踪行人、车辆、自行车和其他道路使用者。即使在繁忙的十字路口和环形路口等复杂环境中，使用 Ultralytics YOLO 收集的见解也可靠且具有可操作性。

ALYCE 的主要解决方案包括：

• minUi：一种用于视频分析的AI工具，可以分析道路使用者的行为，并提供改进交通安全和效率的见解。
• OBSERVER：一种实时交通监控系统，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：一个可视化移动数据的平台，帮助城市规划者解读趋势并设计更具影响力的交通系统。

通过集成 Ultralytics YOLO 模型，这些工具可以自动执行缓慢的手动流程并提供高度准确的数据。借助 Vision AI 驱动的洞察，ALYCE 使城市能够减少拥堵、优化交通流量并创建更可持续的城市交通网络。

为何选择 Ultralytics YOLO 模型？

Ultralytics YOLO 模型是 ALYCE 移动解决方案的理想选择，因为它们在最重要的地方提供了高性能。它们通过平均精度均值 (mAP) 提高了 1-2% 的准确率，并通过比其他模型快 20% 的推理速度确保了实时处理，始终以 30 FPS 的速度运行。它们的效率也无与伦比，使用的 GPU RAM 减少了 40%，非常适合资源受限的环境。

这些优势还为 ALYCE 节省了两个月的开发时间。借助 Ultralytics，训练会话可以在短短 5-10 分钟内设置和启动，而传统的设置则需要近一个小时，从而可以更快地进行迭代。总的来说，通过使用 Ultralytics YOLO 模型，ALYCE 能够降低成本，同时专注于改进其 AI 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

使用 Ultralytics YOLO 模型帮助 ALYCE 将其移动解决方案提升到了新的水平。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，这有助于城市和交通运营商做出更好的决策。

自从集成计算机视觉以来，ALYCE 已经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。他们还能够生成新型数据，例如详细的行为洞察，从而提高他们支持更智能的移动解决方案的能力。

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同时，客户对ALYCE解决方案的质量和准确性印象深刻，这些解决方案符合CEREMA验证的最高数据标准。首席技术官Benoit Berthe分享道：“在ALYCE，利用Ultralytics已经改变了我们训练模型的方式，使我们能够提高数据准确性，并为我们的客户提供无与伦比的质量，并协助他们进行可持续移动项目。”

这些改进也提高了客户满意度。客户报告说，无论是单独使用 ALYCE 的工具还是与人工监督一起使用，都能获得更好的结果和更顺畅的操作。

计算机视觉在交通运输领域的未来

ALYCE 认为，计算机视觉的未来将随着 Ultralytics YOLO 等模型以及 长短期记忆网络 (LSTM)等新技术的发展而进步，后者适用于基于视频的模型。这些创新将增强物体识别能力，并提高跟踪的连续性，从而使交通解决方案更加智能和可靠。随着这些技术的发展，城市将拥有更好的工具来管理交通挑战。 

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