Le soluzioni ALYCE per il traffico intelligente sfruttano i modelli Ultralytics YOLO

Utilizzo dell'intelligenza artificiale per la gestione del traffico

Da oltre 20 anni, ALYCE aiuta le città a migliorare la mobilità con una forte attenzione alla sostenibilità. Le aree urbane devono affrontare sfide persistenti come la congestione del traffico, l'inefficienza dei sistemi di trasporto e l'urgente necessità di decarbonizzazione. I metodi tradizionali di raccolta e analisi dei dati sulla mobilità sono spesso lenti e poco accurati, rendendo difficile la pianificazione. ALYCE ha abbracciato la computer vision e l'intelligenza artificiale per superare questi ostacoli, sviluppando soluzioni innovative e basate sui dati per aiutare le città a ottimizzare i sistemi di trasporto e a lavorare per un futuro più sostenibile.

Perché le città hanno bisogno di soluzioni di mobilità più intelligenti e guidate dai dati

A livello globale, le città sono sempre più trafficate e la gestione della mobilità urbana è diventata sempre più complessa. Rilevare e analizzare pedoni, veicoli, biciclette e altri utenti della strada in aree trafficate come incroci e rotatorie è essenziale per migliorare il flusso del traffico, la sicurezza e la pianificazione dei trasporti. Tuttavia, i metodi tradizionali, come i rilevamenti manuali o i sistemi di monitoraggio obsoleti, spesso non riescono a fornire l'accuratezza necessaria per gestire questa complessità.

I sistemi più vecchi faticano a distinguere i diversi tipi di utenti della strada o a seguirne efficacemente i movimenti. Ad esempio, monitorare in tempo reale il percorso dei veicoli accanto a pedoni e ciclisti è un'operazione che gli strumenti tradizionali non possono fare in modo affidabile. Dati incompleti o imprecisi possono rendere più difficile per gli urbanisti e gli operatori dei trasporti prendere decisioni informate.

Per risolvere questi problemi sono necessari strumenti più intelligenti. Idealmente, una soluzione completa dovrebbe essere in grado di tracciare simultaneamente più utenti della strada, fornire informazioni in tempo reale e aiutare le città a comprendere meglio i modelli di traffico.

Le soluzioni AI di ALYCE per una mobilità più intelligente

Per affrontare le sfide della mobilità urbana, ALYCE ha sviluppato strumenti avanzati basati sull'intelligenza artificiale e sulla computer vision. Questi strumenti utilizzano i modelli Ultralytics YOLO per attività di computer vision come il rilevamento degli oggetti in tempo reale. In particolare, i modelli YOLO consentono di tracciare in modo accurato e automatico pedoni, veicoli, biciclette e altri utenti della strada. Le informazioni raccolte grazie a Ultralytics YOLO sono affidabili e utilizzabili, anche in contesti complessi come gli incroci e le rotatorie.

Le soluzioni chiave di ALYCE includono:

• minUi: Uno strumento di intelligenza artificiale per l'analisi dei video in grado di analizzare il comportamento degli utenti della strada e di fornire indicazioni per migliorare la sicurezza e l'efficienza del traffico.
• OBSERVER: un sistema di monitoraggio del traffico in tempo reale che automatizza il rilevamento e la localizzazione degli utenti della strada, supportando una gestione dinamica del traffico e un migliore processo decisionale.
• MyGIS: Una piattaforma che visualizza i dati sulla mobilità, aiutando gli urbanisti a interpretare le tendenze e a progettare sistemi di trasporto più efficaci.

Integrando i modelli di Ultralytics YOLO , questi strumenti automatizzano i processi lenti e manuali e forniscono dati estremamente accurati. Grazie alle intuizioni di Vision AI, ALYCE consente alle città di ridurre la congestione, ottimizzare il flusso del traffico e creare reti di trasporto urbano più sostenibili.

Perché scegliere i modelli Ultralytics YOLO ?

Ultralytics YOLO sono stati la scelta ideale per le soluzioni di mobilità di ALYCE, perché hanno fornito prestazioni elevate dove era più importante. Hanno migliorato l'accuratezza con un aumento dell'1-2% della precisione media (mAP) e hanno garantito un'elaborazione in tempo reale con una velocità di inferenza superiore del 20% rispetto agli altri modelli, operando costantemente a 30 FPS. La loro efficienza è impareggiabile: utilizzano il 40% in meno di RAM GPU , rendendoli perfetti per gli ambienti con risorse limitate.

Questi vantaggi hanno fatto risparmiare ad ALYCE due mesi di tempo per lo sviluppo. Con Ultralytics, le sessioni di formazione possono essere impostate e avviate in soli 5-10 minuti, rispetto a quasi un'ora con le impostazioni tradizionali, consentendo iterazioni più rapide. Nel complesso, utilizzando i modelli di Ultralytics YOLO , ALYCE è riuscita a ridurre i costi e a concentrarsi sul perfezionamento delle proprie soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per creare sistemi di mobilità più intelligenti ed efficienti.

Raccogliere nuove conoscenze comportamentali con Ultralytics YOLO

L'utilizzo dei modelli di Ultralytics YOLO ha aiutato ALYCE a portare le sue soluzioni di mobilità a un livello superiore. I loro strumenti forniscono ora informazioni preziose, come l'analisi del comportamento degli utenti della strada, che aiutano le città e gli operatori dei trasporti a prendere decisioni migliori.

Da quando ha integrato la computer vision, ALYCE ha ottenuto risultati aziendali misurabili, come la riduzione dei costi di produzione grazie all'automazione, il miglioramento delle metriche di performance e la riduzione dei tempi di consegna. Inoltre, è stata in grado di generare nuovi tipi di dati, come approfondimenti comportamentali dettagliati, che hanno aumentato la capacità di supportare soluzioni di mobilità più intelligenti.

‍

Nel frattempo, i clienti sono rimasti impressionati dalla qualità e dall'accuratezza delle soluzioni di ALYCE, che soddisfano i più elevati standard di dati verificati da CEREMA. Il CTO Benoit Berthe ha dichiarato: "In ALYCE, l'utilizzo di Ultralytics ha cambiato le carte in tavola per la formazione dei nostri modelli, permettendoci di migliorare l'accuratezza dei dati e di offrire una qualità senza pari ai nostri clienti, assistendoli nei loro progetti di mobilità sostenibile".

Questi miglioramenti hanno portato anche a una maggiore soddisfazione dei clienti. I clienti riferiscono di risultati migliori e operazioni più fluide, sia che utilizzino gli strumenti di ALYCE da soli sia che li affianchino alla supervisione umana.

Il futuro della computer vision nella mobilità

ALYCE vede il futuro della computer vision avanzare con modelli come Ultralytics YOLO , insieme a nuove tecnologie come le memorie a breve termine (LSTM) per i modelli basati sui video. Queste innovazioni miglioreranno il riconoscimento degli oggetti e la continuità di tracciamento, rendendo le soluzioni di trasporto ancora più intelligenti e affidabili. Con l'evoluzione di queste tecnologie, le città avranno a disposizione strumenti migliori per gestire le sfide della mobilità. 

Ti interessa sapere come Vision AI può trasformare la tua città? Dai un'occhiata al nostro repository GitHub per esplorare Ultralytics' soluzioni specifiche per il settore, come la computer vision in agricoltura e le auto a guida autonoma, e scopri le nostre licenze Ultralytics YOLO per iniziare a lavorare oggi stesso!