ALYCE'nin akıllı trafik çözümleri Ultralytics YOLO modellerinden yararlanır

Hareketli şehirler genellikle trafik sıkışıklığı, modası geçmiş ulaşım sistemleri ve sürdürülebilirlik sorunlarıyla mücadele eder. ALYCE, şehirlerin nasıl hareket ettiğini anlamak ve iyileştirmek için akıllı yapay zeka odaklı araçlar sağlayarak bu sorunları çözmeye odaklanmaktadır.

ALYCE bu sorunun üstesinden gelmek için Ultralytics YOLO modellerinden güç alan çeşitli yenilikçi çözümler geliştirmiştir: davranış analizi için bir yapay zeka aracı olan minUi ve gerçek zamanlı bir trafik izleme sistemi olan OBSERVER. Bu araçlar veri toplamayı daha hızlı ve daha doğru hale getirmekte, maliyetleri düşürmekte ve şehirlerin daha akıllı, daha çevreci ve daha verimli ulaşım sistemleri oluşturmasına yardımcı olmaktadır.

‍

Trafik Yönetimi için Yapay Zeka Kullanımı

ALYCE, 20 yılı aşkın bir süredir şehirlerin sürdürülebilirliğe güçlü bir şekilde odaklanarak mobiliteyi geliştirmelerine yardımcı olmaktadır. Kentsel alanlar trafik sıkışıklığı, verimsiz ulaşım sistemleri ve acil karbonsuzlaştırma ihtiyacı gibi kalıcı zorluklarla karşı karşıyadır. Hareketlilik verilerini toplamaya ve analiz etmeye yönelik geleneksel yöntemler genellikle yavaştır ve doğruluktan yoksundur, bu da planlamayı zorlaştırır. ALYCE, bu engellerin üstesinden gelmek için bilgisayarla görme ve yapay zekayı benimsedi ve şehirlerin ulaşım sistemlerini optimize etmelerine ve daha sürdürülebilir bir gelecek için çalışmalarına yardımcı olacak yenilikçi, veri odaklı çözümler geliştirdi.

Şehirler neden daha akıllı, veri odaklı mobilite çözümlerine ihtiyaç duyuyor?

Küresel olarak şehirler giderek daha yoğun hale geliyor ve kentsel hareketliliği yönetmek giderek daha karmaşık hale geliyor. Kavşaklar ve döner kavşaklar gibi yoğun alanlarda yayaları, araçları, bisikletleri ve diğer yol kullanıcılarını tespit etmek ve analiz etmek trafik akışını, güvenliği ve ulaşım planlamasını iyileştirmek için çok önemlidir. Bununla birlikte, manuel anketler veya modası geçmiş izleme sistemleri gibi geleneksel yöntemler, bu karmaşıklığın üstesinden gelmek için gereken doğruluğu sağlamakta genellikle başarısız olmaktadır.

Eski sistemler farklı yol kullanıcılarını ayırt etmekte veya hareketlerini etkili bir şekilde takip etmekte zorlanmaktadır. Örneğin, araçların yayalar ve bisikletlilerle birlikte izlediği yolları gerçek zamanlı olarak izlemek, geleneksel araçların güvenilir bir şekilde yapamayacağı bir şeydir. Eksik veya yanlış veriler, şehir planlamacılarının ve ulaşım operatörlerinin bilinçli kararlar almasını zorlaştırabilir.

Bu sorunları çözmek için daha akıllı araçlara ihtiyaç vardır. İdeal olarak, kapsamlı bir çözüm birden fazla yol kullanıcısını aynı anda izleyebilmeli, gerçek zamanlı bilgiler sunabilmeli ve şehirlerin trafik düzenlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olmalıdır.

ALYCE'nin daha akıllı mobilite için yapay zeka odaklı çözümleri

ALYCE, kentsel hareketliliğin zorluklarını ele almak için yapay zeka ve bilgisayar görüşü ile desteklenen gelişmiş araçlar geliştirmiştir. Bu araçlar, gerçek zamanlı nesne algılama gibi bilgisayarla görme görevleri için Ultralytics YOLO modellerini kullanır. Özellikle, YOLO modelleri yayaların, araçların, bisikletlerin ve diğer yol kullanıcılarının doğru ve otomatik olarak izlenmesini sağlar. Ultralytics YOLO kullanılarak elde edilen bilgiler, yoğun kavşaklar ve döner kavşaklar gibi karmaşık ortamlarda bile güvenilir ve eyleme dönüştürülebilir niteliktedir.

ALYCE'nin temel çözümleri arasında şunlar yer almaktadır:

• minUi: Yol kullanıcısı davranışını analiz edebilen ve trafik güvenliğini ve verimliliğini artırmak için içgörüler sağlayan video analizi için bir yapay zeka aracı.
• OBSERVER: Yol kullanıcılarının tespitini ve takibini otomatikleştiren, dinamik trafik yönetimini ve daha iyi karar vermeyi destekleyen gerçek zamanlı bir trafik izleme sistemi.
• MyGIS: Hareketlilik verilerini görselleştirerek şehir planlamacılarının eğilimleri yorumlamasına ve daha etkili ulaşım sistemleri tasarlamasına yardımcı olan bir platform.

Bu araçlar Ultralytics YOLO modellerini entegre ederek yavaş ve manuel süreçleri otomatikleştirir ve son derece doğru veriler sunar. ALYCE, Vision AI odaklı içgörülerle şehirleri tıkanıklığı azaltmak, trafik akışını optimize etmek ve daha sürdürülebilir kentsel ulaşım ağları oluşturmak için donatır.

Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmelisiniz?

Ultralytics YOLO modelleri ALYCE'in mobilite çözümleri için ideal bir seçimdi çünkü en önemli yerde yüksek performans sağlıyorlardı. Ortalama ortalama hassasiyette (mAP) %1-2'lik bir artışla doğruluğu geliştirdiler ve diğer modellerden %20 daha hızlı çıkarım hızlarıyla gerçek zamanlı işleme sağladılar ve sürekli olarak 30 FPS'de çalıştılar. Verimlilikleri de eşsizdir ve %40 daha az GPU RAM kullanarak kaynakların sınırlı olduğu ortamlar için mükemmeldir.

Bu avantajlar aynı zamanda ALYCE'ye iki aylık geliştirme süresi kazandırdı. Ultralytics ile, geleneksel kurulumlarda yaklaşık bir saat süren eğitim oturumları sadece 5-10 dakika içinde kurulup başlatılabiliyor ve bu da daha hızlı yinelemelere olanak sağlıyor. Genel olarak, Ultralytics YOLO modellerini kullanarak ALYCE, daha akıllı, daha verimli mobilite sistemleri oluşturmak için yapay zeka odaklı çözümlerini geliştirmeye odaklanırken maliyetleri azaltabildi.

Yeni davranışsal içgörüler elde etmek Ultralytics YOLO

Ultralytics YOLO modellerini kullanmak ALYCE'nin mobilite çözümlerini bir üst seviyeye taşımasına yardımcı oldu. Araçları artık şehirlerin ve ulaşım operatörlerinin daha iyi kararlar almasına yardımcı olan yol kullanıcı davranışını analiz etmek gibi değerli bilgiler sağlıyor.

ALYCE, bilgisayarla görmeyi entegre ettiğinden beri otomasyon sayesinde üretim maliyetlerinde azalma, performans ölçütlerinde iyileşme ve daha kısa teslimat süreleri gibi ölçülebilir iş sonuçları elde etti. Ayrıca, daha akıllı mobilite çözümlerini destekleme becerilerini artıran ayrıntılı davranışsal içgörüler gibi yeni veri türleri de üretebildiler.

‍

Bu arada müşteriler, ALYCE'nin CEREMA tarafından doğrulanan en yüksek veri standartlarını karşılayan çözümlerinin kalitesi ve doğruluğundan etkilendiler. CTO Benoit Berthe şunları söyledi: "ALYCE olarak Ultralytics adresinden yararlanmak modellerimizi eğitmek için oyunun kurallarını değiştirdi, veri doğruluğunu artırmamızı ve müşterilerimize benzersiz bir kalite sunmamızı ve sürdürülebilir mobilite projelerinde onlara yardımcı olmamızı sağladı."

Bu iyileştirmeler aynı zamanda daha yüksek müşteri memnuniyetini de beraberinde getirmiştir. Müşteriler, ALYCE'nin araçlarını ister kendi başlarına ister insan gözetimiyle birlikte kullansınlar, daha iyi sonuçlar ve daha sorunsuz operasyonlar bildirmektedir.

Mobilitede bilgisayarla görmenin geleceği

ALYCE, video tabanlı modeller için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM'ler) gibi yeni teknolojilerin yanı sıra Ultralytics YOLO gibi modellerle bilgisayarla görmenin geleceğinin ilerlediğini düşünüyor. Bu yenilikler nesne tanımayı geliştirecek ve izleme sürekliliğini artırarak ulaşım çözümlerini daha da akıllı ve güvenilir hale getirecektir. Bu teknolojiler geliştikçe, şehirler mobilite zorluklarını yönetmek için daha iyi araçlara sahip olacak. 

Vision AI'ın şehrinizi nasıl dönüştürebileceğiyle ilgileniyor musunuz? Tarımda bilgisayarla görme ve sürücüsüz arabalar gibi Ultralytics'sektöre özel çözümleri keşfetmek için GitHub depomuza göz atın ve bugün başlamak için Ultralytics YOLO lisanslarımız hakkında bilgi edinin!