Die intelligenten Verkehrslösungen von ALYCE nutzen die Modelle von Ultralytics YOLO

Geschäftige Städte kämpfen oft mit Verkehrsstaus, veralteten Verkehrssystemen und Herausforderungen der Nachhaltigkeit. ALYCE konzentriert sich darauf, diese Probleme zu lösen, indem es intelligente, KI-gesteuerte Werkzeuge bereitstellt, um zu verstehen und zu verbessern, wie sich Städte bewegen.

ALYCE hat es sich zur Aufgabe gemacht, dieses Problem anzugehen und hat verschiedene innovative Lösungen entwickelt, die auf den YOLO Ultralytics basieren: minUi, ein KI-Tool zur Verhaltensanalyse und OBSERVER, ein Echtzeit-Verkehrsüberwachungssystem. Diese Tools machen die Datenerfassung schneller und genauer, senken die Kosten und helfen den Städten, intelligentere, grünere und effizientere Verkehrssysteme zu schaffen.

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Vision AI für das Verkehrsmanagement nutzen

Seit über 20 Jahren unterstützt ALYCE Städte bei der Verbesserung der Mobilität mit einem starken Fokus auf Nachhaltigkeit. Städtische Gebiete stehen vor anhaltenden Herausforderungen wie Verkehrsstaus, ineffizienten Verkehrssystemen und der dringenden Notwendigkeit der Dekarbonisierung. Traditionelle Methoden zur Erfassung und Analyse von Mobilitätsdaten sind oft langsam und ungenau, was die Planung erschwert. ALYCE setzt auf Computer Vision und KI, um diese Hindernisse zu überwinden, und entwickelt innovative, datengesteuerte Lösungen, die den Städten helfen, ihre Verkehrssysteme zu optimieren und auf eine nachhaltigere Zukunft hinzuarbeiten.

Warum Städte intelligentere, datengesteuerte Mobilitätslösungen brauchen

Weltweit werden die Städte immer belebter, und das Management der städtischen Mobilität wird immer komplexer. Das Erkennen und Analysieren von Fußgängern, Fahrzeugen, Fahrrädern und anderen Verkehrsteilnehmern in stark frequentierten Bereichen wie Kreuzungen und Kreisverkehren ist für die Verbesserung des Verkehrsflusses, der Sicherheit und der Verkehrsplanung unerlässlich. Herkömmliche Methoden wie manuelle Erhebungen oder veraltete Überwachungssysteme bieten jedoch oft nicht die erforderliche Genauigkeit, um diese Komplexität zu bewältigen.

Ältere Systeme haben Schwierigkeiten, zwischen verschiedenen Arten von Verkehrsteilnehmern zu unterscheiden oder ihre Bewegungen effektiv zu verfolgen. Die Überwachung der Wege von Fahrzeugen neben Fußgängern und Radfahrern in Echtzeit ist zum Beispiel etwas, das herkömmliche Systeme nicht zuverlässig leisten können. Unvollständige oder ungenaue Daten können es Stadtplanern und Verkehrsbetrieben erschweren, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Um diese Probleme zu lösen, werden intelligentere Instrumente benötigt. Im Idealfall sollte eine umfassende Lösung in der Lage sein, mehrere Verkehrsteilnehmer gleichzeitig zu erfassen, Echtzeit-Einsichten zu liefern und den Städten zu helfen, Verkehrsmuster besser zu verstehen.

ALYCEs KI-gesteuerte Lösungen für intelligentere Mobilität

Um die Herausforderungen der urbanen Mobilität zu meistern, hat ALYCE fortschrittliche Werkzeuge entwickelt, die auf KI und Computer Vision basieren. Diese Tools nutzen Ultralytics YOLO Modelle für Computer Vision Aufgaben wie die Objekterkennung in Echtzeit. Die Modelle von YOLO ermöglichen die genaue und automatische Verfolgung von Fußgängern, Fahrzeugen, Fahrrädern und anderen Verkehrsteilnehmern. Die Erkenntnisse, die mit Ultralytics YOLO gewonnen werden, sind zuverlässig und verwertbar, selbst in komplexen Umgebungen wie belebten Kreuzungen und Kreisverkehren.

Zu den wichtigsten Lösungen von ALYCE gehören:

• minUi: Ein KI-Tool für die Videoanalyse, das das Verhalten von Verkehrsteilnehmern analysieren und Erkenntnisse zur Verbesserung der Verkehrssicherheit und -effizienz liefern kann.
• OBSERVER: Ein Echtzeit-Verkehrsüberwachungssystem, das die Erkennung und Verfolgung von Verkehrsteilnehmern automatisiert und so ein dynamisches Verkehrsmanagement und bessere Entscheidungen ermöglicht.
• MyGIS: Eine Plattform, die Mobilitätsdaten visualisiert und Stadtplanern hilft, Trends zu interpretieren und effektivere Verkehrssysteme zu entwerfen.

Durch die Integration von Ultralytics YOLO Modellen automatisieren diese Tools langsame, manuelle Prozesse und liefern hochpräzise Daten. Mit den KI-gesteuerten Erkenntnissen von Vision gibt ALYCE den Städten die Möglichkeit, Staus zu reduzieren, den Verkehrsfluss zu optimieren und nachhaltigere städtische Verkehrsnetze zu schaffen.

Warum Ultralytics YOLO Modelle wählen?

Ultralytics YOLO Modelle waren die ideale Wahl für die Mobilitätslösungen von ALYCE, weil sie dort, wo es am wichtigsten ist, eine hohe Leistung erbringen. Sie verbesserten die Genauigkeit mit einer 1-2%igen Steigerung der durchschnittlichen Genauigkeit (mAP) und sorgten für eine Echtzeitverarbeitung mit einer 20 % schnelleren Inferenzgeschwindigkeit als andere Modelle, die konstant mit 30 FPS arbeiten. Auch ihre Effizienz ist unübertroffen: Sie benötigen 40 % weniger GPU RAM und sind damit perfekt für ressourcenbeschränkte Umgebungen.

Durch diese Vorteile konnte ALYCE zwei Monate Entwicklungszeit einsparen. Mit Ultralytics können Trainingssitzungen in nur 5-10 Minuten eingerichtet und gestartet werden, im Vergleich zu fast einer Stunde bei herkömmlichen Setups, was schnellere Iterationen ermöglicht. Insgesamt konnte ALYCE durch die Verwendung von Ultralytics YOLO Modellen die Kosten senken und sich gleichzeitig auf die Weiterentwicklung seiner KI-gesteuerten Lösungen konzentrieren, um intelligentere und effizientere Mobilitätssysteme zu entwickeln.

Gewinnung neuer Erkenntnisse über das Verhalten mit Ultralytics YOLO

Der Einsatz von Ultralytics YOLO Modellen hat ALYCE geholfen, seine Mobilitätslösungen auf die nächste Stufe zu heben. Ihre Tools liefern jetzt wertvolle Erkenntnisse, wie z. B. die Analyse des Verhaltens der Verkehrsteilnehmer, die Städten und Verkehrsbetrieben hilft, bessere Entscheidungen zu treffen.

Seit der Integration von Computer Vision hat ALYCE messbare Geschäftsergebnisse erzielt, darunter geringere Produktionskosten durch Automatisierung, verbesserte Leistungskennzahlen und kürzere Lieferzeiten. Außerdem konnten sie neue Arten von Daten generieren, wie z. B. detaillierte Einblicke in das Verhalten, die ihre Fähigkeit zur Unterstützung intelligenterer Mobilitätslösungen verbessern.

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Inzwischen sind die Kunden von der Qualität und Genauigkeit der ALYCE-Lösungen beeindruckt, die den höchsten von CEREMA geprüften Datenstandards entsprechen. CTO Benoit Berthe erklärte: "Für ALYCE war die Nutzung von Ultralytics ein entscheidender Faktor bei der Schulung unserer Modelle. Dadurch konnten wir die Datengenauigkeit verbessern und unseren Kunden eine unvergleichliche Qualität liefern und sie bei ihren nachhaltigen Mobilitätsprojekten unterstützen."

Diese Verbesserungen haben auch zu einer höheren Kundenzufriedenheit geführt. Die Kunden berichten von besseren Ergebnissen und reibungsloseren Abläufen, unabhängig davon, ob sie ALYCEs Tools allein oder zusammen mit menschlicher Aufsicht nutzen.

Die Zukunft der Computer Vision in der Mobilität

ALYCE sieht die Zukunft der Computer Vision mit Modellen wie Ultralytics YOLO und neuen Technologien wie Long Short-Term Memory (LSTMs) für videobasierte Modelle voranschreiten. Diese Innovationen werden die Objekterkennung verbessern und die Kontinuität der Verfolgung erhöhen, sodass Verkehrslösungen noch intelligenter und zuverlässiger werden. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien werden die Städte über bessere Instrumente verfügen, um die Herausforderungen der Mobilität zu bewältigen. 

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