As soluções de tráfego inteligentes da ALYCE tiram partido dos modelos Ultralytics YOLO

As cidades movimentadas debatem-se frequentemente com congestionamentos de tráfego, sistemas de transporte desactualizados e desafios de sustentabilidade. A ALYCE concentra-se na resolução destes problemas, fornecendo ferramentas inteligentes baseadas em IA para compreender e melhorar a forma como as cidades se movem.

A ALYCE tem a missão de resolver este problema e construiu várias soluções inovadoras baseadas nos modelosYOLO Ultralytics : minUi, uma ferramenta de IA para analisar comportamentos e OBSERVER, um sistema de monitorização de tráfego em tempo real. Estas ferramentas tornam a recolha de dados mais rápida e precisa, reduzem os custos e ajudam as cidades a criar sistemas de transporte mais inteligentes, mais ecológicos e mais eficientes.

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Utilizar a IA de visão para a gestão do tráfego

Durante mais de 20 anos, a ALYCE tem ajudado as cidades a melhorar a mobilidade com um forte enfoque na sustentabilidade. As áreas urbanas enfrentam desafios persistentes como o congestionamento do tráfego, sistemas de transporte ineficientes e a necessidade urgente de descarbonização. Os métodos tradicionais de recolha e análise de dados de mobilidade são muitas vezes lentos e pouco precisos, dificultando o planeamento. A ALYCE adoptou a visão computacional e a IA para ultrapassar estes obstáculos, desenvolvendo soluções inovadoras e baseadas em dados para ajudar as cidades a otimizar os sistemas de transporte e a trabalhar para um futuro mais sustentável.

Porque é que as cidades precisam de soluções de mobilidade mais inteligentes e baseadas em dados

Globalmente, as cidades estão a ficar mais movimentadas e a gestão da mobilidade urbana tornou-se cada vez mais complexa. Detetar e analisar peões, veículos, bicicletas e outros utentes da estrada em áreas movimentadas como cruzamentos e rotundas é essencial para melhorar o fluxo de tráfego, a segurança e o planeamento dos transportes. No entanto, os métodos tradicionais, como os levantamentos manuais ou os sistemas de monitorização desactualizados, muitas vezes não conseguem fornecer a precisão necessária para lidar com esta complexidade.

Os sistemas mais antigos têm dificuldade em distinguir entre os diferentes tipos de utentes da estrada ou em seguir os seus movimentos de forma eficaz. Por exemplo, monitorizar as trajectórias dos veículos ao lado dos peões e ciclistas em tempo real é algo que as ferramentas tradicionais não conseguem fazer de forma fiável. Dados incompletos ou imprecisos podem dificultar a tomada de decisões informadas por parte dos planeadores urbanos e dos operadores de transportes.

São necessárias ferramentas mais inteligentes para resolver estes problemas. Idealmente, uma solução abrangente deveria ser capaz de seguir simultaneamente vários utentes da estrada, fornecer informações em tempo real e ajudar as cidades a compreender melhor os padrões de tráfego.

Soluções de IA da ALYCE para uma mobilidade mais inteligente

Para fazer face aos desafios da mobilidade urbana, a ALYCE desenvolveu ferramentas avançadas baseadas na IA e na visão por computador. Estas ferramentas utilizam modelos Ultralytics YOLO para tarefas de visão computacional como a deteção de objectos em tempo real. Especificamente, os modelos YOLO permitem o seguimento preciso e automatizado de peões, veículos, bicicletas e outros utentes da estrada. As informações recolhidas utilizando Ultralytics YOLO são fiáveis e acionáveis, mesmo em ambientes complexos como cruzamentos e rotundas movimentados.

As principais soluções da ALYCE incluem:

• minUi: Uma ferramenta de IA para análise de vídeo que pode analisar o comportamento dos utentes da estrada e fornecer informações para melhorar a segurança e a eficiência do tráfego.
• OBSERVER: Um sistema de monitorização do tráfego em tempo real que automatiza a deteção e o seguimento dos utentes da estrada, apoiando uma gestão dinâmica do tráfego e uma melhor tomada de decisões.
• MyGIS: Uma plataforma que visualiza dados de mobilidade, ajudando os planeadores urbanos a interpretar tendências e a conceber sistemas de transporte mais impactantes.

Ao integrar os modelos Ultralytics YOLO , estas ferramentas automatizam processos lentos e manuais e fornecem dados altamente precisos. Com as informações orientadas pela Vision AI, a ALYCE equipa as cidades para reduzir o congestionamento, otimizar o fluxo de tráfego e criar redes de transportes urbanos mais sustentáveis.

Porquê escolher os modelos Ultralytics YOLO ?

Ultralytics YOLO foram a escolha ideal para as soluções de mobilidade da ALYCE porque proporcionaram um elevado desempenho onde era mais importante. Melhoraram a exatidão com um aumento de 1-2% na precisão média média (mAP) e asseguraram o processamento em tempo real com velocidades de inferência 20% mais rápidas do que outros modelos, operando consistentemente a 30 FPS. A sua eficiência também é inigualável, utilizando menos 40% de GPU RAM, o que os torna perfeitos para ambientes com recursos limitados.

Estas vantagens também pouparam à ALYCE dois meses de tempo de desenvolvimento. Com Ultralytics, as sessões de formação podem ser configuradas e iniciadas em apenas 5-10 minutos, em comparação com quase uma hora com as configurações tradicionais, permitindo iterações mais rápidas. No geral, ao utilizar os modelos Ultralytics YOLO , a ALYCE conseguiu reduzir os custos enquanto se concentrava em aperfeiçoar as suas soluções baseadas em IA para criar sistemas de mobilidade mais inteligentes e eficientes.

Recolha de novos conhecimentos comportamentais com Ultralytics YOLO

A utilização dos modelos Ultralytics YOLO ajudou a ALYCE a levar as suas soluções de mobilidade para o nível seguinte. As suas ferramentas fornecem agora informações valiosas, como a análise do comportamento dos utentes da estrada, o que ajuda as cidades e os operadores de transportes a tomar melhores decisões.

Desde a integração da visão computacional, a ALYCE alcançou resultados comerciais mensuráveis, incluindo custos de produção reduzidos por meio da automação, métricas de desempenho aprimoradas e cronogramas de entrega mais curtos. Eles também foram capazes de gerar novos tipos de dados, como percepções comportamentais detalhadas, que aumentam sua capacidade de suportar soluções de mobilidade mais inteligentes.

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Entretanto, os clientes ficaram impressionados com a qualidade e a precisão das soluções da ALYCE, que cumprem os mais elevados padrões de dados verificados pela CEREMA. O CTO Benoit Berthe partilhou: "Na ALYCE, a utilização do Ultralytics foi um fator de mudança para a formação dos nossos modelos, permitindo-nos melhorar a precisão dos dados e oferecer uma qualidade inigualável aos nossos clientes e ajudá-los nos seus projectos de mobilidade sustentável".

Estas melhorias também conduziram a uma maior satisfação do cliente. Os clientes relatam melhores resultados e operações mais suaves, quer utilizem as ferramentas da ALYCE por si só ou em conjunto com supervisão humana.

O futuro da visão computacional na mobilidade

A ALYCE vê o futuro da visão computacional a avançar com modelos como Ultralytics YOLO , juntamente com novas tecnologias como a Memória de Curto Prazo Longo (LSTMs) para modelos baseados em vídeo. Estas inovações irão aumentar o reconhecimento de objectos e melhorar a continuidade do rastreio, tornando as soluções de transporte ainda mais inteligentes e fiáveis. Com a evolução destas tecnologias, as cidades disporão de melhores ferramentas para gerir os desafios da mobilidade. 

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