Las soluciones de tráfico inteligente de ALYCE aprovechan los modelos de Ultralytics YOLO

Las bulliciosas ciudades a menudo luchan contra la congestión del tráfico, los anticuados sistemas de transporte y los retos de la sostenibilidad. ALYCE se centra en resolver estos problemas proporcionando herramientas inteligentes basadas en IA para comprender y mejorar cómo se mueven las ciudades.

ALYCE tiene la misión de hacer frente a este problema y ha creado varias soluciones innovadoras basadas en los modelosYOLO Ultralytics : minUi, una herramienta de IA para analizar el comportamiento, y OBSERVER, un sistema de control del tráfico en tiempo real. Estas herramientas hacen que la recogida de datos sea más rápida y precisa, reducen los costes y ayudan a las ciudades a crear sistemas de transporte más inteligentes, ecológicos y eficientes.

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Utilizar la IA de visión para la gestión del tráfico

Desde hace más de 20 años, ALYCE ayuda a las ciudades a mejorar la movilidad centrándose en la sostenibilidad. Las zonas urbanas se enfrentan a retos persistentes como la congestión del tráfico, la ineficacia de los sistemas de transporte y la urgente necesidad de descarbonización. Los métodos tradicionales de recogida y análisis de datos sobre movilidad suelen ser lentos y poco precisos, lo que dificulta la planificación. ALYCE adoptó la visión por ordenador y la IA para superar estos obstáculos, desarrollando soluciones innovadoras basadas en datos para ayudar a las ciudades a optimizar los sistemas de transporte y trabajar por un futuro más sostenible.

Por qué las ciudades necesitan soluciones de movilidad más inteligentes y basadas en datos

En todo el mundo, las ciudades están cada vez más concurridas, y la gestión de la movilidad urbana es cada vez más compleja. Detectar y analizar peatones, vehículos, bicicletas y otros usuarios de la vía pública en zonas muy concurridas, como cruces y rotondas, es esencial para mejorar el flujo del tráfico, la seguridad y la planificación del transporte. Sin embargo, los métodos tradicionales, como las encuestas manuales o los anticuados sistemas de vigilancia, no suelen proporcionar la precisión necesaria para gestionar esta complejidad.

A los sistemas antiguos les cuesta distinguir entre los distintos tipos de usuarios de la carretera o seguir sus movimientos con eficacia. Por ejemplo, controlar las trayectorias de los vehículos junto a peatones y ciclistas en tiempo real es algo que las herramientas tradicionales no pueden hacer con fiabilidad. Los datos incompletos o inexactos pueden dificultar la toma de decisiones informadas por parte de los planificadores urbanos y los operadores de transporte.

Se necesitan herramientas más inteligentes para resolver estos problemas. Idealmente, una solución integral debería ser capaz de seguir a múltiples usuarios de la carretera simultáneamente, proporcionar información en tiempo real y ayudar a las ciudades a comprender mejor las pautas del tráfico.

Soluciones ALYCE basadas en IA para una movilidad más inteligente

Para afrontar los retos de la movilidad urbana, ALYCE ha desarrollado herramientas avanzadas basadas en IA y visión por ordenador. Estas herramientas utilizan modelos Ultralytics YOLO para tareas de visión por ordenador como la detección de objetos en tiempo real. En concreto, los modelos YOLO permiten un seguimiento preciso y automatizado de peatones, vehículos, bicicletas y otros usuarios de la vía pública. La información obtenida mediante Ultralytics YOLO es fiable y procesable, incluso en entornos complejos como intersecciones muy transitadas y rotondas.

Las soluciones clave de ALYCE incluyen:

• minUi: Una herramienta de IA para el análisis de vídeo que puede analizar el comportamiento de los usuarios de la carretera y proporcionar información para mejorar la seguridad y la eficacia del tráfico.
• OBSERVER: Un sistema de vigilancia del tráfico en tiempo real que automatiza la detección y el seguimiento de los usuarios de la carretera, apoyando la gestión dinámica del tráfico y una mejor toma de decisiones.
• MyGIS: Una plataforma que visualiza los datos de movilidad, ayudando a los urbanistas a interpretar las tendencias y diseñar sistemas de transporte más impactantes.

Al integrar los modelos Ultralytics YOLO , estas herramientas automatizan los procesos lentos y manuales y proporcionan datos de gran precisión. Con los conocimientos basados en la IA de Vision, ALYCE equipa a las ciudades para reducir la congestión, optimizar el flujo de tráfico y crear redes de transporte urbano más sostenibles.

¿Por qué elegir los modelos Ultralytics YOLO ?

Ultralytics YOLO fueron la elección ideal para las soluciones de movilidad de ALYCE porque ofrecían un alto rendimiento donde más importaba. Mejoraron la precisión con un aumento del 1-2% en la precisión media media (mAP) y garantizaron el procesamiento en tiempo real con velocidades de inferencia un 20% más rápidas que otros modelos, funcionando sistemáticamente a 30 FPS. Su eficiencia también es inigualable, ya que utilizan un 40% menos de RAM GPU , lo que los hace perfectos para entornos con recursos limitados.

Estas ventajas también ahorraron a ALYCE dos meses de tiempo de desarrollo. Con Ultralytics, las sesiones de entrenamiento pueden configurarse e iniciarse en sólo 5-10 minutos, frente a casi una hora con las configuraciones tradicionales, lo que permite iteraciones más rápidas. En general, utilizando los modelos de Ultralytics YOLO , ALYCE pudo reducir costes mientras se centraba en perfeccionar sus soluciones basadas en IA para crear sistemas de movilidad más inteligentes y eficientes.

Reunir nuevos conocimientos sobre el comportamiento con Ultralytics YOLO

El uso de los modelos Ultralytics YOLO ha ayudado a ALYCE a llevar sus soluciones de movilidad al siguiente nivel. Sus herramientas proporcionan ahora información valiosa, como el análisis del comportamiento de los usuarios de la carretera, que ayuda a las ciudades y a los operadores de transporte a tomar mejores decisiones.

Desde que integró la visión por ordenador, ALYCE ha conseguido resultados empresariales cuantificables, como la reducción de los costes de producción gracias a la automatización, la mejora de las métricas de rendimiento y la reducción de los plazos de entrega. También ha podido generar nuevos tipos de datos, como información detallada sobre el comportamiento, que aumentan su capacidad para ofrecer soluciones de movilidad más inteligentes.

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Mientras tanto, los clientes han quedado impresionados con la calidad y precisión de las soluciones de ALYCE, que cumplen las normas de datos más estrictas verificadas por CEREMA. El director técnico, Benoit Berthe, declaró: "En ALYCE, aprovechar Ultralytics ha cambiado las reglas del juego para la formación de nuestros modelos, permitiéndonos mejorar la precisión de los datos y ofrecer una calidad sin igual a nuestros clientes y ayudarles en sus proyectos de movilidad sostenible."

Estas mejoras también han dado lugar a una mayor satisfacción de los clientes. Los clientes informan de mejores resultados y operaciones más fluidas, ya sea utilizando las herramientas de ALYCE por sí solas o junto con supervisión humana.

El futuro de la visión por ordenador en la movilidad

ALYCE considera que el futuro de la visión por ordenador avanza con modelos como Ultralytics YOLO , junto con nuevas tecnologías como la memoria a largo plazo (LSTM) para modelos basados en vídeo. Estas innovaciones mejorarán el reconocimiento de objetos y la continuidad del seguimiento, haciendo que las soluciones de transporte sean aún más inteligentes y fiables. A medida que evolucionen estas tecnologías, las ciudades dispondrán de mejores herramientas para gestionar los retos de la movilidad. 

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