استراتيجية السوق أجهزة الاستشعار وقوف السيارات ، الموزعين وتحليل تكلفة التصنيع حتى 2020

لقد سمع الجميع تقريبًا عن أجهزة استشعار وقوف السيارات ، حتى أن معظم الأشخاص الذين ينتمون إلى صناعة وقوف السيارات قد عملوا معها في الماضي. ومع ذلك ، فإن المستشعرات ليست كما هي الآن ، كما كانت قبل بضع سنوات ، مع التغييرات الهائلة في التكنولوجيا ، مثل الاختبار طويل المدى ، والذكاء الاصطناعي ، والأمان وتحليلات البيانات ، واتخاذ القرارات في التوائم الرقمية. نظام استشعار وقوف السيارات أكثر دقة وموثوقية وفعالية من حيث التكلفة. نتيجة لهذه التحسينات ، أصبحت أدوات نظام استشعار وقوف السيارات أحد أهم جوانب تطوير المدن الذكية. يعد تنفيذ حل وقوف السيارات الرقمي في Zona Azul Brazil أحد أفضل الأمثلة على هذه التغييرات التكنولوجية ، فمن المتوقع أنه بحلول عام 2050 سيتحول أكثر من 70٪ من السكان إلى المناطق الحضرية. مع المدن الذكية ، ستكون هناك تكلفة تشغيل منخفضة ، ومناطق أقل ازدحامًا ، وخدمات محسنة. كما تشمل تحسين جودة المياه والهواء ، وتحسين الأمن والسلامة ، وعلى الرغم من كل هذه المزايا والتطورات ، لا تزال العديد من المدن تكافح من أجل البدء واحتضان التكنولوجيا. بالنسبة لمثل هذه المدن ، يعد تمويل المبادرات الجديدة والافتقار إلى التكنولوجيا من أكبر التحديات. ومع ذلك ، من خلال اتخاذ خطوة صغيرة واحدة في كل مرة مثل البدء في النقل ومواقف السيارات ، يمكن لهذه المدن أن تبدأ حلمها في البنية التحتية الذكية. كما أنه سيحل مشاكل السكان مثل التلوث والازدحام المروري. في مسح حديث لوقوف السيارات ، ذكر أنه في المتوسط ​​، يقضي السائقون أكثر من 15 ساعة سنويًا في البحث عن أماكن وقوف السيارات في ساحات الانتظار أو في المرائب أو في الشوارع. يكلف الأمريكيون حوالي 20 مليار دولار سنويًا ، وتؤثر أوجه القصور هذه في نظام وقوف السيارات على المتاجر والشركات المحلية أيضًا. أكثر من 60 ٪ من الولايات المتحدة. S. يتجنب السائقون القيادة إلى المتاجر وكذلك إلى الوجهات المزدحمة الأخرى بسبب مشاكل وقوف السيارات المتاحة. فيما يلي بعض متطلبات وقوف السيارات للسائقين: يريد أكثر من 85٪ الحصول على معلومات حول توفر مواقف السيارات في الوقت الفعلي ، وحوالي 88٪ يبحثون عن أقرب وأرخص أماكن وقوف السيارات ، ويريد أكثر من 80٪ التنقل الصحيح والمباشر إلى مكان وقوف السيارات هناك العديد من الحلول المطالبة يمكنهم إخبار السائقين أين ومتى ستكون أماكن وقوف السيارات متاحة. تستخدم هذه الحلول الاستشعار الإرشادي والخوارزميات التنبؤية من أجل تخمين حالة شغل الفضاء. على الرغم من وجود مستوى منخفض من الدقة في جميع هذه الأنظمة ، إلا أن السائقين الناتج عن ذلك غير قادرين على العثور على مواقف السيارات المتاحة بشكل أسهل وأسرع. تؤدي الخوارزميات الإرشادية والتنبؤية إلى تحديد مسار غير فعال ، كما أنها تفتقد العديد من مزايا نظام وقوف السيارات الذكي. من أجل تطوير حل ذكي للنقل ومواقف السيارات ، هناك حاجة إلى الحصول على بيانات في الوقت الفعلي لكل مكان لوقوف السيارات. ويشمل مناطق وقوف السيارات المحظورة مثل أمام مناطق التحميل وصنابير إطفاء الحرائق والممرات متعددة الاستخدامات. من خلال استشعار كل التفاصيل ، يمكن للمدن الحصول على لقطات دقيقة لنظام وقوف السيارات والمناطق. كما يوفر بيانات الملاحة التي يطلبها السائقون. يوفر خيار اكتشاف المكان الفردي مزيدًا من الفرص والمرونة للمدن من أجل تحسين مخزون وقوف السيارات مع تغير الأهداف. يجب النظر إلى نظام النقل والمواقف على أنه استثمار صغير ولكنه قوي في تصميم المدينة الذكية. عندما تقوم المدن بتحسين أماكن وقوف السيارات لجمع البيانات بدقة عن الأماكن ، فسيكون ذلك مفيدًا لها ، حيث ستدفع مواقف السيارات تكاليفها وستقدم الدعم لمزيد من مبادرات المدينة الذكية. سؤال ذو صلة لم أحصل على Google Glass Explorer Edition. هل تحاول تعلم Glass dev بدون الأجهزة جهدًا غير مجدٍ ؟ لا ، لا يزال بإمكانك تعلم أساسيات تطوير الزجاج بدون الأجهزة. هناك ثلاثة طرق رئيسية لإنجاز هذا: 1) قم بزيارة وثائق Mirror API ، وادخل الملعب ، وابدأ في تقسيم بعض التعليمات البرمجية. قم بتنزيل مكتبة PHP و Java و Python ، أيهما أكثر راحة. تعرف على المصطلحات والحوارات (الجدول الزمني ، والحزم ، والقوائم ، وما إلى ذلك). اقرأ وثائق الدعم (الرابط الثاني أدناه) لترى كيف تعمل أجهزة الزجاج بالفعل. بناء بعض التطبيقات لهذه المواصفات. قريبا بما فيه الكفاية ، وسوف تجد صديق مع الأجهزة إلى ر

يعد تحسين مواقف السيارات باستخدام المستشعرات وواجهات برمجة التطبيقات أحد أوضح حالات الاستخدام لتنفيذ إنترنت الأشياء في المدن الصناعية والذكية ، وهناك فرصة عمل واضحة: زيادة الإيرادات من أماكن وقوف السيارات ، وهناك أصل واضح يمكن فتحه عبر واجهة برمجة التطبيقات: التوافر في الوقت الفعلي في مكان شاغر وقوف السيارات. وهناك فرص واضحة لتنمية خدمات جديدة عالية الجودة: من خلال الاستفادة من التعلم الآلي لإنشاء خدمات تنبؤية. طارق حمادو ، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس في VIMOC Technologies ، وهي شركة ناشئة في مجال إنترنت الأشياء تبني كلاً من بوابات أجهزة الاستشعار بالإضافة إلى منصة لا تعتمد على الأجهزة لسحبها. باستخدام أجهزة استشعار neuBox الخاصة بهم ، تمكن VIMOC من العمل مع مرائب وقوف السيارات لتثبيت أجهزة استشعار لتتبع التعداد الدقيق في منشآتها. في الماضي ، غالبًا ما تستخدم الجراجات مجسات ذات حلقة مغناطيسية ، والتي لا تتمتع بالدقة الكافية لتوجيه السائقين المحتملين إلى الخلجان الشاغرة. لذلك كانت هناك حالة عمل قوية للكراجات لاستخدام أجهزة استشعار أكثر تقدمًا. بنفس الطريقة التي يستفيد بها HotelTonight من واجهات برمجة التطبيقات لإتاحة غرف الفنادق في اللحظة الأخيرة ، يمكن لمشغلي مواقف السيارات الشاغرة الدقيقة زيادة معدلات الشغور لديهم (مساحة وقوف السيارات في منطقة الخليج ، سان فرانسيسكو ، على سبيل المثال ، يمكن أن تتراوح قيمتها بين 25000 دولار و 100000 دولار) عام). لذا فإن القدرة على تحسين أماكن وقوف السيارات أمر حتمي في مجال الأعمال ، والصناعة تدرك ذلك ، يقول حمادو ذلك عندما قدم إلى الولايات المتحدة. S. الرابطة الوطنية لمواقف السيارات ، لقد غمرنا الطلب على هذا النوع من التكنولوجيا. أحد المتطلبات التي نحصل عليها من مالكي المرآب هو أنهم يريدون أن يكونوا قادرين على دفع بيانات الوظائف الشاغرة في الوقت الفعلي إلى مطوري التطبيقات للسماح بإيجاد الطرق وخرائط GPS لإظهار المساحات الشاغرة. لذلك يريد مالكو المرآب واجهة برمجة تطبيقات مفتوحة نظرًا لاستيعاب الصناعة وحالة العمل الواضحة ، يتجه VIMOC الآن نحو دمج التعلم الآلي على الحافة للتأكد من أن مطوري واجهة برمجة التطبيقات لديهم ما يحتاجون إليه لإنشاء تطبيقات ذات مغزى مبنية على بيانات وقوف السيارات. يقول حمادو إن التحدي الرئيسي في إدارة وتنمية مجتمع المطورين هو جودة البيانات المعروضة عبر واجهة برمجة التطبيقات وقدرتها على إنشاء حالات عمل قوية. يمكن إدارة واجهة برمجة التطبيقات (API) في حد ذاتها بشكل جيد من خلال إنشاء العملية الهندسية الصحيحة وخيارات تصميم بنية البرنامج من أجل قابلية التوسع والأمان والتوافر. ومع ذلك ، فمن الأهمية بمكان تقديم بيانات مستشعر دقيقة إذا كان الهدف منها حل مشكلات البنية التحتية المعقدة. مهمتنا الرئيسية عند التعامل مع أي مطور هي مساعدتهم على خلق قيمة أكبر لعملائنا مما لو كنا نقدم الخدمة بمفردنا. يعد إنشاء عملية تجارية قوية لإدارة المشاريع المختلفة مع المطورين أمرًا بالغ الأهمية. إذا لم يتم إنشاء جودة البيانات والعملية التجارية واستراتيجية تحقيق الدخل كجزء من تفاعل واجهة برمجة التطبيقات ، فلا توجد حوافز ومكافآت مستدامة لمزود واجهة برمجة التطبيقات أو المطور أو المستخدم النهائي. يرى حمادو ملاءمة سوق المنتجات كمزيج من البيانات عالية القيمة التي يتم توفيرها من خلال واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بهم حتى يتمكن المطورون من إنشاء تطبيقات وخدمات عالية الجودة ، وأن هناك برنامجًا لتقاسم الإيرادات يعترف بالمطورين كمبدعين للأعمال التجارية الخاصة بهم حقا. تشمل الأمثلة الأخرى لموفري واجهة برمجة تطبيقات وقوف السيارات ما يلي: World SensingSmartparkingCitibrain ما يعنيه هذا لدعم مجتمع المطورين حول تجارب IoT APIVIMOCs الخاصة بك تقدم بعض الدروس الرائعة لأي مزود إنترنت الأشياء يتطلع إلى بناء مجتمعات مطوري API حول الحل الخاص بهم. توثيق حالة الاستخدام. كن واضحًا جدًا بشأن كيفية استخدام حلول إنترنت الأشياء الخاصة بك في صناعات معينة وبناء علاقات مع تلك الصناعات حتى يفهموا ارتباط واجهة برمجة التطبيقات مع الإيرادات. تمكنت VIMOC من شرح تقنيتها والحصول على صناعة تقليدية مثل مواقف السيارات التي تطلب واجهات برمجة التطبيقات والتكامل. تأكد من أن حل إنترنت الأشياء الخاص بك يولد بيانات دقيقة يتم إتاحتها للمطورين حتى يتمكنوا من إنشاء منتجات وخدمات غنية بالميزات وعالية الجودة. بنى VIMOC الثقة والمصداقية مع مطوري الطرف الثالث من خلال ضمان أن بياناتهم توفر قدرًا من الدقة أكبر من حلول إنترنت الأشياء السابقة. بمجرد وضع حل إنترنت الأشياء الخاص بك وإنشاء بيانات دقيقة ، فمن الممكن تقديم تقنيات متطورة جديدة مثل التعلم الآلي لدفع الابتكار الجديد. لا تبدأ بالتعلم العميق و ML: فهذه هي الموجة الثانية من تطوير الميزات لمشاريع البنية التحتية لإنترنت الأشياء. فكر في نماذج الأعمال القابلة للبرمجة. انظر كيف يمكنك الشراكة مع مطوري واجهة برمجة التطبيقات من خلال نماذج الإيرادات المشتركة بدلاً من إنشاء نهج تسعير للمعاملات حيث يجب على المطورين الدفع مقابل الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك. إذا كنت تحب هذه المقالة ، فالرجاء النقر فوق الزر أدناه واتباع هذا المنشور حتى لا تفوتك. هل أنت مستعد لبدء المشاركة وتنمية مجتمع API الخاص بك مع Hitch؟ اشترك الآن سؤال ذو صلة لم أحصل على Google Glass Explorer Edition. هل تحاول تعلم Glass dev بدون الأجهزة جهدًا غير مجدٍ ؟ لا ، لا يزال بإمكانك تعلم أساسيات تطوير الزجاج بدون الأجهزة. هناك ثلاثة طرق رئيسية لإنجاز هذا: 1) قم بزيارة وثائق Mirror API ، وادخل الملعب ، وابدأ في تقسيم بعض التعليمات البرمجية. قم بتنزيل مكتبة PHP و Java و Python ، أيهما أكثر راحة. تعرف على المصطلحات والحوارات (الجدول الزمني ، والحزم ، والقوائم ، وما إلى ذلك). اقرأ وثائق الدعم (الرابط الثاني أدناه) لترى كيف تعمل أجهزة الزجاج بالفعل. بناء بعض التطبيقات لهذه المواصفات. قريبا بما فيه الكفاية ، وسوف تجد صديق مع الأجهزة إلى ر

من المتوقع أن ينمو سوق المواقف الذكية لسيارات الركاب بمعدل نمو سنوي مركب قدره 17.94٪ ، ليبلغ حجم السوق 5.25 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2021. ارتفع إنتاج السيارات في جميع أنحاء العالم من 84.2 مليون في عام 2012 إلى 90.8 مليون في عام 2015. علاوة على ذلك ، منذ عام 2012 ، مع نمو 8. 6٪ ، ارتفع إجمالي إنتاج سيارات الركاب إلى 68.5 مليون في عام 2015. لم تؤد هذه الزيادة السريعة في عدد السيارات على الطريق إلى زيادة مماثلة في توافر أماكن وقوف السيارات. من أجل استيعاب المزيد من المركبات ، توفر مواقف السيارات أماكن ضيقة لوقوف السيارات. تخطط العديد من المدن للبنية التحتية لمواقف السيارات بشكل أكثر كفاءة. سيؤدي ذلك إلى زيادة الطلب على سيارات الركاب المجهزة بنظام ذكي للمساعدة على الركن. العامل الذي يمنع السوق من النمو هو التكلفة المرتفعة لتطوير نظام ذكي للمساعدة على الركن ، مما يزيد من تكلفة سيارة الركاب. تساهم مستشعرات وقوف السيارات بالحصة الأكبر ، من حيث القيمة والحجم ، في سوق مكونات مواقف السيارات الذكية لسيارات الركاب ، وتهيمن أجهزة استشعار وقوف السيارات على سوق مكونات وقوف السيارات الذكية لسيارات الركاب. لا تساعد مستشعرات وقوف السيارات في تقليل الأضرار التي تلحق بالمركبة أثناء ركن السيارة والرجوع للخلف فحسب ، بل يمكنها أيضًا المساعدة في تقليل الازدحام المروري من خلال تقديم رؤية أو فكرة أفضل عن البيئة الخلفية من خلال تنبيه السائق. تختلف عدد أجهزة استشعار وقوف السيارات المستخدمة في نظام المساعدة الذكية على الركن وفقًا لتصنيع المعدات الأصلية وطراز السيارة. من أجل تقليل الحوادث التي تسببها المركبات التي ترجع للخروج من مكان وقوف السيارات ، فإن سيارة U. S. قضت الإدارة الوطنية للسلامة المرورية على الطرق السريعة (NHTSA) بأن جميع سيارات الركاب الجديدة يجب أن تكون مجهزة بكاميرات الرؤية الخلفية اعتبارًا من عام 2018 فصاعدًا. حتى وزارة النقل البري والطرق السريعة الهندية (MoRTH) من المتوقع أن تجعل مستشعرات الرؤية الخلفية إلزامية لجميع سيارات الركاب في الهند. تعمل الحكومات في جميع أنحاء العالم على تنفيذ اللوائح لجعل أجهزة استشعار وقوف السيارات العكسية إلزامية في المركبات. تحدث إلى محللنا واكتسب رؤى صناعية مهمة من شأنها أن تساعد تكنولوجيا مستشعر الأعمال الخاصة بك هي الشريحة الأسرع نموًا في سوق تكنولوجيا مستشعرات وقوف السيارات الذكية لسيارات الركاب تستخدم تقنية الاستشعار بشكل رئيسي لاكتشاف العوائق على مسافة بعيدة. على الرغم من أنها تُستخدم حاليًا على نطاق واسع في ميزات مساعدة السائق المتقدمة ، إلا أن الطلب على تقنية مستشعر الرادار سيزداد مع التطورات التكنولوجية في نظام مساعدة الركن الذكي. تعد أجهزة الاستشعار بالموجات فوق الصوتية وأجهزة استشعار الصور خيارات أقل تكلفة نسبيًا لأداء الوظيفة الأساسية لاكتشاف العوائق من أجهزة استشعار الرادار. ومع ذلك ، فإن التطورات في مواقف السيارات الذكية المتطورة مثل ركن السيارات المستقل بالكامل ستدفع الطلب على أجهزة استشعار الرادار للكشف عن المسافات الطويلة. آسيا وأوقيانوسيا: الأسرع نموًا في سوق المساعدة الذكية للموقف لسيارات الركوب ، يُقدر أن آسيا وأوقيانوسيا هي أسرع أسواق المساعدة الذكية نموًا لسيارات الركاب ، ومن المتوقع أن تنمو بأعلى معدل نمو سنوي مركب خلال فترة التنبؤ. وفقًا لـ OICA ، تعد آسيا وأوقيانوسيا أكبر مساهم في إنتاج سيارات الركاب في العالم. بلغ إجمالي إنتاج سيارات الركاب في آسيا وأوقيانوسيا 40. 0 مليون سيارة في عام 2015. تعد الصين واليابان والهند أكبر المساهمين في إجمالي إنتاج سيارات الركاب في آسيا وأوقيانوسيا. مع زيادة عدد المركبات على الطريق ، يزداد الطلب على أماكن وقوف السيارات أيضًا. من أجل تلبية الطلب المتزايد على أماكن وقوف السيارات ، تخطط الحكومات لبنية تحتية فعالة لوقوف السيارات تقلل من إهدار المساحة وتستوعب عددًا أكبر من المركبات. ستؤدي هذه العوامل إلى زيادة الطلب على سيارات الركاب المجهزة بمواقف ذكية. يقلل نظام المساعدة الذكية على الركن من إجهاد الركن في أماكن وقوف السيارات الضيقة ويتيح الاستخدام الأمثل لمساحة الانتظار. وبالتالي ، فإن زيادة الاستثمار في البنية التحتية لوقوف السيارات وتحسين إدارة حركة المرور ومواقف السيارات ستدفع السوق لمواقف السيارات الذكية في آسيا وأوقيانوسيا. تنزيل ملف PDF: الأسواق والأسواق. كوم/pdfdownloadNew. ASP ؟ معرف = 123959229 يقدم التقرير ملفات تعريف تفصيلية للشركات التالية: Robert Bosch GmbH Continental AG Valeo S.A. Delphi Automotive Aisin Seiki Siemens AG Xerox Corporation Cubic Corporation Amano Corporation Kapsch TrafficCom AG TKG Group Nedap Identification Systems تغطية بحثية تم تقسيم سوق وقوف السيارات الذكية على أساس نوع نظام المساعدة في الركن (مساعد الركن الموجه ، مساعد الركن الذكي) ، المكونات (مستشعرات وقوف السيارات ، زاوية التوجيه أجهزة الاستشعار ، وحدات العرض ، وحدة التحكم الإلكترونية (ECU) ، تكنولوجيا الاستشعار (الموجات فوق الصوتية ، الرادار والصورة) ، سوق إدارة مواقف السيارات من خلال حلول إدارة المواقف الرأسية (الحكومية والتجارية) وإدارة مواقف السيارات (الأمن والمراقبة ، إدارة مواقف السيارات ، إدارة حجز مواقف السيارات والتعرف على لوحة الترخيص). تم إعطاء السوق من حيث الحجم (000 / مليون وحدة) والقيمة (مليون دولار أمريكي / مليار). أسباب شراء التقرير: يحتوي هذا التقرير على مستويات مختلفة من التحليل ، بما في ذلك تحليل الصناعة (تحليل العوامل وتحليل قوى بورتر الخمسة) وملفات تعريف الشركة ، والتي تشكل معًا وتناقش وجهات النظر الأساسية حول القطاعات الناشئة عالية النمو في مواقف السيارات الذكية سوق سيارات الركاب وسوق إدارة مواقف السيارات ، والمناظر الطبيعية التنافسية ، والمناطق والبلدان ذات النمو المرتفع ، والمبادرات الحكومية ، وديناميكيات السوق مثل السائقين والقيود والفرص والتحديات. فهم السوق بشكل أفضل لمساعدتهم على الحصول على حصة أكبر في السوق. يمكن للشركات التي تشتري التقرير استخدام أي واحدة أو مجموعة من الاستراتيجيات الأربع المذكورة أدناه (تطوير السوق ، وتطوير المنتجات / الابتكار ، وتنويع السوق ، والتقييم التنافسي) لتعزيز مكانتها في السوق. حول MarketsandMarkets توفر MarketsandMarkets بحثًا كميًا بين الشركات على 30،000 فرصة / تهديدات متخصصة عالية النمو والتي ستؤثر على 70٪ إلى 80٪ من عائدات الشركات في جميع أنحاء العالم. نخدم حاليًا 7500 عميل حول العالم بما في ذلك 80٪ من شركات Fortune 1000 العالمية كعملاء. ما يقرب من 75000 من كبار المسؤولين في ثماني صناعات في جميع أنحاء العالم يتعاملون مع MarketsandMarkets لمعرفة نقاط ضعفهم حول قرارات الإيرادات. منصة MarketsandMarkets للاستخبارات التنافسية وأبحاث السوق الرائدة ، تربط Knowledgestore أكثر من 200000 سوق وسلاسل قيمة كاملة من أجل فهم أعمق للرؤى غير المستوفاة جنبًا إلى جنب مع حجم السوق وتوقعات الأسواق المتخصصة. الاتصال: Mr. شركة Shelly Singh MarketsandMarkets INC. 630 Dundee Road Suite 430 Northbrook، IL 60062 USA: 18886006441 سؤال ذو صلة لم أحصل على Google Glass Explorer Edition. هل تحاول تعلم Glass dev بدون الأجهزة جهدًا غير مجدٍ ؟ لا ، لا يزال بإمكانك تعلم أساسيات تطوير الزجاج بدون الأجهزة. هناك ثلاثة طرق رئيسية لإنجاز هذا: 1) قم بزيارة وثائق Mirror API ، وادخل الملعب ، وابدأ في تقسيم بعض التعليمات البرمجية. قم بتنزيل مكتبة PHP و Java و Python ، أيهما أكثر راحة. تعرف على المصطلحات والحوارات (الجدول الزمني ، والحزم ، والقوائم ، وما إلى ذلك). اقرأ وثائق الدعم (الرابط الثاني أدناه) لترى كيف تعمل أجهزة الزجاج بالفعل. بناء بعض التطبيقات لهذه المواصفات. قريبا بما فيه الكفاية ، وسوف تجد صديق مع الأجهزة إلى ر

من المتوقع أن يصل حجم سوق مجسات تجنب الاصطدام العالمي إلى 18.97 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025 ، وفقًا لدراسة جديدة أجرتها شركة Grand View Research ، Inc. 2٪ معدل نمو سنوي مركب خلال فترة التنبؤ. من المتوقع أن يؤدي تكامل الأنظمة المضادة للتصادم في مركبات السوق الشامل وتقييمات السلامة المحدثة للوكالات إلى تعزيز نمو السوق على مدى السنوات القليلة المقبلة. كانت زيادة وعي المستهلك والتركيز المكثف على البحث والتطوير من قبل الجهات الفاعلة في الصناعة من محركات النمو الرئيسية للسوق. يسمح تركيب أنظمة تجنب الاصطدام للمركبات بأداء صنع القرار المستقل وشبه المستقل. من المتوقع أيضًا أن يؤدي تزايد الطلب على أمن المركبات من قبل المستهلكين والهيئات الحكومية المنظمة لسلامة المركبات إلى دفع نمو سوق أجهزة استشعار تجنب الاصطدام. تركز التطورات التكنولوجية الحديثة في أجهزة الاستشعار على بناء أجهزة متطورة للغاية وزيادة أدائها باستخدام مكونات مختلفة من السيارة. تمكّن الأنظمة المضادة للتصادم مصنعي المعدات الأصلية للسيارات من دمج ذكاء إضافي لتحقيق هدف تطوير مركبة ذاتية القيادة ، وقد فرضت المعايير التنظيمية والقانونية الصارمة إضافة أجهزة استشعار لتعزيز ميزات السلامة في المركبات. ومن المتوقع أن يؤدي ذلك إلى زيادة الطلب على مستشعرات تجنب الاصطدام خلال فترة التنبؤ. ومع ذلك ، قد تتسبب التكلفة العالية للأنظمة القائمة على LiDAR والرادارات بعيدة المدى في إعاقة نمو السوق حيث قد يمتنع مصنعو السيارات منخفضة السعر عن تركيب أجهزة استشعار لتجنب زيادة السعر الإجمالي للمركبات. انقر فوق الرابط أدناه: النتائج الرئيسية من يقترح التقرير: من المتوقع أن يساعد دمج أنظمة تجنب الاصطدام في المركبات في تقليل عدد حوادث المركبات بسبب الخطأ البشري ؛ يُقال أن الأخيرة مسؤولة عن 90 ٪ من الحوادث ، وفقًا لدراسة تعاون الأمم المتحدة للسلامة على الطرق لعام 2014 ، ومن المتوقع أن يمثل قطاع الرادار 44. 5٪ من السوق العالمي بحلول عام 2025. أدى انخفاض أسعار الرادارات إلى زيادة اعتمادها من قبل العديد من مصنعي المعدات الأصلية (OEMs) للسيارات نظرًا للوائح الحكومية الإلزامية بشأن دمج أنظمة تجنب الاصطدام القائمة على الكاميرا في المركبات ، من المتوقع أن يشهد قطاع الكاميرات نموًا كبيرًا خلال فترة التنبؤ. من المتوقع أن يستحوذ قطاع نظام التحذير من الاصطدام (FCWS) على حصة سوقية كبيرة بحلول عام 2025 حيث تساعد هذه الأنظمة في تقليل حوادث الاصطدام أو الحوادث الخلفية بشكل كبير خلال فترة التنبؤ ، من المتوقع أن تحتفظ أوروبا بمكانتها كشركة رائدة في السوق في تبني الاصطدام. أجهزة استشعار وأنظمة التجنب ومن المتوقع أن تصل إلى 5.80 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025 ، ومن بين المشاركين الرئيسيين في السوق NXP Semiconductors و Continental AG و Delphi Automotive و Robert Bosch GmbH و Murata Manufacturing Co.، Ltd سؤال ذو صلة لم أحصل على Google Glass Explorer Edition. هل تحاول تعلم Glass dev بدون الأجهزة جهدًا غير مجدٍ ؟ لا ، لا يزال بإمكانك تعلم أساسيات تطوير الزجاج بدون الأجهزة. هناك ثلاثة طرق رئيسية لإنجاز هذا: 1) قم بزيارة وثائق Mirror API ، وادخل الملعب ، وابدأ في تقسيم بعض التعليمات البرمجية. قم بتنزيل مكتبة PHP و Java و Python ، أيهما أكثر راحة. تعرف على المصطلحات والحوارات (الجدول الزمني ، والحزم ، والقوائم ، وما إلى ذلك). اقرأ وثائق الدعم (الرابط الثاني أدناه) لترى كيف تعمل أجهزة الزجاج بالفعل. بناء بعض التطبيقات لهذه المواصفات. قريبا بما فيه الكفاية ، وسوف تجد صديق مع الأجهزة إلى ر

الشكل مقابل الجوهر في المدن الذكية هناك ثلاثة أنواع من الناس في هذا العالم. أولاً ، هناك أشخاص يصنعون الأشياء. ثم هناك أناس يشاهدون الأشياء تحدث. أخيرًا ، هناك أشخاص ليسوا فاعلين ولا مراقبين ، كل ما يفعلونه ، يسألون باستمرار: ما الذي يحدث؟ كما هو متوقع ، كانت تفاعلاتي الأخيرة مع مجتمع رأس المال الاستثماري (VC) على حد سواء: صعبة ومجزية. لقد كان تقبل عروضي المبتكرة المنشورة في Plan B Ventures The Last Call معلقة. وهذا يعني شيئًا واحدًا مؤكدًا: الأسئلة! أسئلة متكررة ، صريحة ، في وجهك ، بدون تخدير! منذ أن أعربت عن الكثير من الشكوك حول رؤية سيارات ذاتية القيادة ذاتية القيادة تتجول في شوارع المدينة في السنوات الخمس المقبلة ، سألني كثيرًا: ما هي التطورات الأخرى في إنترنت الأشياء التي تؤثر بالفعل على المدن الذكية اليوم بطريقة عميقة وذات مغزى؟ إذن كيف تجيب على سؤال معقد ، على الفور ، ودون أخذ الوقت الكافي للتفكير؟ مدونة الشهر الماضي على موقعنا على الإنترنت ، ولينكد إن وتويتر حول فقاعة الذكاء الاصطناعي المزعجة فيما يتعلق بالسيارات ذاتية القيادة. في تدوينة بعنوان: هل أنت مستعد لتطير زوجتك وأطفالك بدون طيار؟ تحدثت عن سلامة النقل وأكدت أن أول طيار آلي للطائرة طورته شركة Sperry Corporation في عام 1912. كان منذ أكثر من 100 عام! ومع ذلك ، ما زلنا نتوقع رؤية طيار في قمرة القيادة. أليس كذلك؟ في: على الذكاء الاصطناعي ، والطيار الآلي ، والسيارات ذاتية القيادة. وسؤال Bee كان هدفي هو الإشارة إلى أننا بحاجة إلى مزيد من الدقة في إدارة توقعات الذكاء الاصطناعي. لا يمر أسبوع ، دون رغبة قوية في توضيح كيف أن بعض العناوين الرئيسية مضللة. لا أمانع في مقدار الأموال التي يتم إنفاقها على بناء الضجيج طالما أن المساهمين في العديد من الشركات يدركون أن القيادة الذاتية ما زالت مجرد تجربة. ربما تكون واحدة من أكثر التجارب التجارية تكلفة على الإطلاق ، ولكن دعنا نسمي الأشياء بأسمائها الحقيقية. من خلال اختبار نظرية المعارضين ، دعني أسألك: ما هو عكس القيادة الذاتية؟ الإجابة: SELF-PARKING. لذا في هذه المرحلة ، أود الانتقال إلى منطقة لم تحصل على تغطية السيارات ذاتية القيادة وأخبرك لماذا يجب ذلك. أنا أتحدث عن التأثير الهائل لتقنيات وتطبيقات وقوف السيارات الذاتية على SmartCities في جميع أنحاء العالم! لا يمكن أن يؤدي توافر أماكن وقوف السيارات العامة في المدن الكبيرة إلى تلبية الزيادة في الطلب. لسنوات ، فشلت أنظمة إدارة البنية التحتية لوقوف السيارات في التحكم في أماكن وقوف السيارات المجانية. نتيجة لذلك ، في كثير من الأحيان ، لم يكن السائق قادرًا على العثور على مساحة فارغة ، وبسرعة كان عليه الالتفاف حول حدوث اختناقات مرورية. تتكون الحلول المبكرة لمثل هذه المشكلات من أنظمة توجيه مواقف السيارات (PGS) 1. 0 تهدف إلى: توجيه السائقين مباشرة إلى أول مساحة متاحة تقليل الازدحام والتلوث البطيء والإجهاد تحت ضغط الوقت توفير الوقت والمال للسائقين ومالكي / مديري المرافق أدركت البلديات وأصحاب المرآب والمشغلين بسرعة أن PGS يمكن أن تعزز خدمة العملاء & الرضا ، على وجه الخصوص ، يمكن لـ PGS: زيادة ولاء العملاء وتكرار الزيارات تحسين الأرباح والاقتصاد زيادة معدل ملء أماكن وقوف السيارات زيادة قيمة الممتلكات منع طوابير الانتظار الزائدة عند المدخل عرض ميزة تنافسية وقدرة على رفع الأسعار بالساعة تاريخياً ، انتشار أنظمة PGS 1.0 له كانت أقوى بكثير في أوروبا مما كانت عليه في N / A. على الرغم من حقيقة أن موقف السيارات هو صناعة 25 مليار دولار في الولايات المتحدة. S. عملت لسنوات بطريقة تقليدية ، مع القليل من التركيز على الابتكار ومواقف السيارات الذكية. وفقا ل فروست & تقارير سوليفان ، ربع مليار مسجل في الولايات المتحدة. تظل سيارات الركاب متوقفة أكثر من 90 بالمائة من الوقت. يقدر إجمالي عدد أماكن وقوف السيارات في دول الاتحاد الأوروبي البالغ عددها 28 دولة بـ 440 مليونًا ، في حين أن أمريكا الشمالية بها 800 مليون مكان من 40.000 مرآب وموقف سيارات سطحي ، وتشير التقديرات إلى أن أكثر من 30 في المائة من حركة المرور في المدينة سببها السائقون الذين يبحثون عن مكان لوقوف السيارات. تؤدي أنظمة وقوف السيارات غير الفعالة وسوء الإدارة إلى الازدحام وزيادة انبعاثات الكربون ، وبالتالي إضاعة وقت الركاب والتأثير على الإنتاجية والفرص الاقتصادية. على سبيل المثال ، أكدت الرابطة الأوروبية لمواقف السيارات (EPA) لسنوات ، أن إنشاء المزيد من أماكن وقوف السيارات في الشارع وفي مواقف السيارات السطحية ، يهدد جودة المجال العام والمساحة للمشاة في المناطق الحضرية المركزية. الارتباط بأن مرونة تسعير أماكن وقوف السيارات يمكن أن تستند إلى القيمة للمستخدم النهائي والقائمة على الوقت (على سبيل المثال. الموقع والأمان والراحة والوقت من اليوم ، إلخ. ، إلخ. ) ظلت التكاليف المرتبطة بتركيبات PGS مرتفعة لسنوات ، لذلك لم يتم فعل الكثير في N / A خلال PGS 1. 0 عصر؟ ربما مرة أخرى. هل الاقتصاد غبي؟ أدناه ، عملية حسابية بسيطة تصف تكلفة نموذج PGS 1. 0 خدمة 500 و 1000 و 2000 سيارة. حتى المرآب الصغير متعدد المستويات لوقوف السيارات بسعة إجمالية 500 سيارة فقط ، يتطلب 40.000 دولار أمريكي من النفقات الرأسمالية و 2000 دولار كحد أدنى لرسوم الصيانة ، بالإضافة إلى تكاليف التركيب. مرحبًا بك في PGS 2.0 مرة أخرى ، وفقًا لـ Frost & أفاد سوليفان أن إجمالي إيرادات سوق مواقف السيارات الذكية في أوروبا وأمريكا الشمالية بلغ 7.05 مليار دولار في عام 2014 ومن المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 18٪ ليصل إلى 43 دولارًا. 56 مليار في عام 2025. من المتوقع وجود فرص نمو محددة لمشغلي مواقف السيارات من خلال زيادة حلول مواقف السيارات المدعومة بالتكنولوجيا. 0 هو طفل دماغ إنترنت الأشياء. الأمر كله يتعلق بالعبارات الطنانة ، مثل التعلم العميق والذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية ومعالجة اللغة الطبيعية. ومع ذلك ، هذه المرة ، المدن هي المسؤولة بقوة. يعد PGS 2.0 مجرد أحد حلول SmartCity الأساسية. سواء كانت برشلونة ، نيويورك ، سان فرانسيسكو ، أمستردام ، لوس أنجلوس ، سمها ما شئت. نظرًا لأن المدن تستهلك طاقة العالم وتنتج 80٪ من انبعاثات الكربون في العالم ، فإن تقليل ازدحام النقل وتحسين نوعية الحياة في المدن يمثل أولوية قصوى لمخططي المدن ، وعلى وجه الخصوص ، تقدم سان فرانسيسكو وثائق تقييم المشروع التفصيلية والبيانات الفنية الكتيبات والمواصفات التي تسمح لأي بلدية بالتعلم من تجاربها والسير على خطىها دون عناء. Fpark هي العلامة التجارية لنهج SFMTAs لإدارة مواقف السيارات. قامت المدينة بتجريب وتطوير العديد من التقنيات الناشئة ، بما في ذلك العدادات الذكية ، وأجهزة الاستشعار لوقوف السيارات ، وأداة إدارة البيانات المتطورة ، وليس من المستغرب أن تستخدم SFMTA العديد من الاستراتيجيات لتسهيل العثور على مكان لوقوف السيارات وتحسين تجربة وقوف السيارات ، بما في ذلك: الاستجابة للطلب التسعير تسهيل الدفع بالأمتار وتجنب الاستشهادات حدود زمنية أطول واجهة مستخدم محسنة وتصميم منتج معلومات محسنة للسائقين ، بما في ذلك إشارات اتجاهية ثابتة إلى المرآب ومعلومات في الوقت الفعلي حول أماكن وقوف السيارات في الشارع وخارجه شفافة للغاية ، نهج قائم على القواعد وقائم على البيانات لإجراء تغييرات على أسعار مواقف السيارات أضف المركبات الكهربائية إلى المزيج والحاجة إلى زيادة بناء محطات الشحن ووصلت PGS 2.0 إلى نقطة TIPPING POINT. لقد أدركت مدينة بعد مدينة أخيرًا أن عدادات مواقف السيارات القديمة هي أقل من قيمتها الحقيقية عامل الوقف. يمكن دمج محطات الشحن في الشارع ومواقف السيارات متعددة الطوابق ومراكز التسوق والفنادق والمطاعم مع تطبيقات PGS 2.0. وفي المقابل ، ستؤمن إيرادات المدينة من العملاء الأسير ، حيث توجد هنا بالفعل مواقف للسيارات من نظير إلى نظير (P2P) وحجز مواقف السيارات عبر الإنترنت وحلول الدفع لمواقف السيارات عبر الأجهزة المحمولة. من المتوقع أن تصبح مواقف السيارات الذاتية الذكية عنصرًا مهمًا في إيرادات المدن الذكية. تتوقع شركات مثل SmarCities زيادة الإيرادات من مواقف السيارات بمتوسط ​​2030٪. ومن الجدير بالذكر أن تكلفة PGS 2.0 هي تكلفة أقل من سابقتها. أجهزة الاستشعار المغناطيسية اللاسلكية تكتشف بدقة وجود المركبات. تحتوي المستشعرات على بطارية مدمجة تدوم 5 سنوات أو أكثر وتحتوي على أحدث مكونات الاتصال اللاسلكي. يستغرق تركيب أجهزة استشعار مثبتة على السطح أو مثبتة على السطح بضع دقائق فقط حيث يمكن لصقها على أي سطح. وبالمثل ، فإن التركيبات اللاسلكية سريعة الانتشار وسهلة الصيانة. اختفت جميع الكابلات الكهربائية والأدوات باهظة الثمن ، وكذلك شاشات LED الساطعة. تقوم تطبيقات الهاتف المدعومة بنظام تحديد المواقع العالمي (GPS) بهذه المهمة بشكل موثوق. وأخيرًا وليس آخرًا ، غالبًا ما يعتمد النشر اللاسلكي على ZigBee Open Standard الذي تم إنشاؤه بشكل صريح للتحكم في المستشعرات. تعتمد هذه التقنية على المعيار الدولي IEEE 802.15.4 الذي يسمح بإمكانية تشغيل آمنة منخفضة التكلفة ومنخفضة الطاقة بين الشبكات الحسية. تم تصميمه من الألف إلى الياء ليكون أبسط وأقل تكلفة من Bluetooth أو Wi-Fi. الخلاصة: PGS 2. 0 يوفر فرصة فريدة لمواقف السيارات الذاتية للعديد من البلديات اليوم! يمكن للمدن الذكية بدون أي خبرة سابقة في PGS تخطي الجيل الكامل من التقنيات التي تم تطويرها منذ سنوات. ويمكن لمخططي المدن نشر عمليات نشر PGS 2.0 القوية في النقل الحضري في أي مكان في العالم. لقد رأيت ظاهرة مماثلة في أواخر التسعينيات عندما كنت في مهمة من البنك الدولي في إستونيا. بعد التعرف على خبرة الكشف عن غسيل الأموال لدى شركة International Neural Machines Inc. (شركتي الناشئة القائمة على الذكاء الاصطناعي ، التعرف على الأنماط) وتفاعلاتنا مع FinCEN في واشنطن و FINTRAC في أوتاوا ، طُلب مني زيارة تالين ، إستونيا ، للقاء مسؤولي البنك المركزي الإستوني. في طريقي إلى إستونيا ، توقفت في ستوكهولم بالسويد حيث مكثت بضعة أيام في فندق شيراتون المحلي. كان الاتصال بالإنترنت في الفندق بطيئًا للغاية ومكلفًا للغاية. شعرت وكأنها clunker مودم الطلب الهاتفي. لذا تخيل دهشتي ، عندما اكتشفت عشرات من محطات الإنترنت المجانية عالية السرعة والألياف الضوئية في مطار تالين. تم تمويله من قبل الاتحاد الأوروبي قبل وقت قصير من وصولي ، ولكن لسبب ما ، بدا أنه يتناسب بشكل جيد مع مبنى حديث. & الرئيس التنفيذي لشركة كندا Green ESCO Inc. يضع Oleg الشركة في مكانة رائدة في تمويل مشاريع ومشاريع الطاقة الخضراء المعززة بالذكاء الاصطناعي. مهمة CGEs هي توجيه الأعمال المربكة في مجال الطاقة & النقل نحو نماذج أعمال مربحة. أوليغ شغوف بهذه المهمة ، ويعتقد اعتقادًا راسخًا أنه بدون الابتكار القائم على الذكاء الاصطناعي ، سنختنق جميعًا قبل الأوان بالهواء الملوث والمياه القذرة. تقدم CGE تمويلًا بنسبة 100 ٪ (برافعة مالية وغير مدعومة) لعملائها وتستخدم مجمعات كبيرة من الأسهم والديون غير القابلة للحق. يقدم Oleg أفكارًا إبداعية وجديدة للأعمال المنفتحة التي تتبنى كلا من: المنطق والحدس الانتهازي. فريق الخبراء الاستشاري يقف ضد الرداءة & طريقة عملها بسيطة للغاية: إذا لم تتم دعوة CGE للانضمام إلى مجلس الإدارة أو المجلس الاستشاري ، فقد فشلنا! سؤال ذو صلة لم أحصل على Google Glass Explorer Edition. هل تحاول تعلم Glass dev بدون الأجهزة جهدًا غير مجدٍ ؟ لا ، لا يزال بإمكانك تعلم أساسيات تطوير الزجاج بدون الأجهزة. هناك ثلاثة طرق رئيسية لإنجاز هذا: 1) قم بزيارة وثائق Mirror API ، وادخل الملعب ، وابدأ في تقسيم بعض التعليمات البرمجية. قم بتنزيل مكتبة PHP و Java و Python ، أيهما أكثر راحة. تعرف على المصطلحات والحوارات (الجدول الزمني ، والحزم ، والقوائم ، وما إلى ذلك). اقرأ وثائق الدعم (الرابط الثاني أدناه) لترى كيف تعمل أجهزة الزجاج بالفعل. بناء بعض التطبيقات لهذه المواصفات. قريبا بما فيه الكفاية ، وسوف تجد صديق مع الأجهزة إلى ر

مستشعر وقوف السيارات الذكي بوظائف مذهلة ، تشغيل بسيط ، تصميم شائع ، وضع عمل مثالي وجودة عالية. شاشة TFT مقاس 3 بوصات مبنية في المرآة تصميم مضغوط لظلة الشمس حول حامل وظيفة التبديل مناسب للكاميرا / مشغل DVD / VCD أولوية كاميرا الرؤية الخلفية: 480 × 234 نقطة مصدر الطاقة: 12V DC التحكم عن بعد وقائمة OSD يمكن للمستشعرات نفسها اكتشاف المستشعرات المعيبة إذا ظهر موقف غير طبيعي. لمزيد من التفاصيل ، تفضل بزيارة: gl / djjaeSEmail: support@soniktechnologies.in خط مساعدة الشركات: 918824866866 سؤال ذو صلة لم أحصل على Google Glass Explorer Edition. هل تحاول تعلم Glass dev بدون الأجهزة جهدًا غير مجدٍ ؟ لا ، لا يزال بإمكانك تعلم أساسيات تطوير الزجاج بدون الأجهزة. هناك ثلاثة طرق رئيسية لإنجاز هذا: 1) قم بزيارة وثائق Mirror API ، وادخل الملعب ، وابدأ في تقسيم بعض التعليمات البرمجية. قم بتنزيل مكتبة PHP و Java و Python ، أيهما أكثر راحة. تعرف على المصطلحات والحوارات (الجدول الزمني ، والحزم ، والقوائم ، وما إلى ذلك). اقرأ وثائق الدعم (الرابط الثاني أدناه) لترى كيف تعمل أجهزة الزجاج بالفعل. بناء بعض التطبيقات لهذه المواصفات. قريبا بما فيه الكفاية ، وسوف تجد صديق مع الأجهزة إلى ر

مقدمة تؤدي زيادة تفضيلات العملاء للراحة داخل السيارة وسهولة القيادة إلى تحويل سيارات الركاب إلى رقمنة. يتم اعتماد ميزات مثل نظام المعلومات والترفيه بشاشة تعمل باللمس وكاميرات وقوف السيارات العكسية ، والتي تم تثبيتها مرة واحدة فقط في السيارات الفاخرة ، على نطاق واسع في السيارات ذات الإنتاج الضخم. يُظهر لنا نشر أنظمة ADAS القائمة على الرؤية أن سيارات الركاب تتجه نحو مسار تطوري للمركبات ذاتية القيادة. تعد مستشعرات LiDAR و RADAR والكاميرا ثلاثة مستشعرات مهمة تستخدم حاليًا لاكتشاف الأشياء في المركبات المجهزة بـ ADAS. ستناقش هذه المدونة أنواع مستشعرات كاميرات السيارات ، وتطبيقاتها ، ومحركات النمو ، والسيناريو التنافسي في سوق مستشعرات كاميرات السيارات. بشكل عام ، بناءً على تقنية استشعار الكاميرا ، يمكن تصنيف أنظمة الكاميرا على أنها تمتلك مصدرًا واحدًا للرؤية ، أنا. هـ. أو أحادية الرؤية أو مزيج من نظامين أحاديي الرؤية على الأقل لتشكيل رؤية مجسمة. يستخدم نظام Monovision مستشعرًا واحدًا لالتقاط طول الصورة وتنفسها ، وهو طريقة شائعة وغير مكلفة لالتقاط صور ثنائية الأبعاد مثل إشارات المرور. يستخدم نظام الرؤية المجسم جهازي استشعار ، أحدهما لالتقاط الصورة (مثل الرؤية الأحادية) والآخر لالتقاط معلومات العمق. تُستخدم أنظمة كاميرا الرؤية المجسمة لالتقاط صور ثلاثية الأبعاد ومعلومات عن المسافة (مثل أنظمة RADAR و LIDAR). تعد مستشعرات الكاميرا التقليدية مناسبة للعمل في الضوء المرئي ، ولكنها توفر تحديًا لرؤية كائن ما في الليل. لمعالجة هذه المشكلة ، يقوم صانعو السيارات بدمج مستشعرات الأشعة تحت الحمراء البعيدة في أنظمة الكاميرا لتوفير خرائط حرارية للصور ، من خلال اكتشاف الاختلافات في درجة الحرارة بين الكائن (على سبيل المثال ، فرد) ومحيطه المحيط. يتم استخدام أنظمة الكاميرا هذه بشكل عام في قراءة المزيد من الأسئلة ذات الصلة لم أحصل على Google Glass Explorer Edition. هل تحاول تعلم Glass dev بدون الأجهزة جهدًا غير مجدٍ ؟ لا ، لا يزال بإمكانك تعلم أساسيات تطوير الزجاج بدون الأجهزة. هناك ثلاثة طرق رئيسية لإنجاز هذا: 1) قم بزيارة وثائق Mirror API ، وادخل الملعب ، وابدأ في تقسيم بعض التعليمات البرمجية. قم بتنزيل مكتبة PHP و Java و Python ، أيهما أكثر راحة. تعرف على المصطلحات والحوارات (الجدول الزمني ، والحزم ، والقوائم ، وما إلى ذلك). اقرأ وثائق الدعم (الرابط الثاني أدناه) لترى كيف تعمل أجهزة الزجاج بالفعل. بناء بعض التطبيقات لهذه المواصفات. قريبا بما فيه الكفاية ، وسوف تجد صديق مع الأجهزة إلى ر

الذكاء الاصطناعي جزء من حياتنا اليومية الآن. هذه التكنولوجيا تحيط بنا من أنظمة وقوف السيارات الأوتوماتيكية وأجهزة استشعار الصور الذكية إلى المساعدة الشخصية. وبالمثل ، في التعليم ، يتم الشعور بالذكاء الاصطناعي ، والأساليب التقليدية تتغير بشكل جذري. بفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي العديدة للتعليم ، أصبح العالم الأكاديمي أكثر ملاءمة وتخصيصًا. نظرًا لأن المواد التعليمية أصبحت في متناول الجميع من خلال الأجهزة الذكية وأجهزة الكمبيوتر ، فقد غيّر هذا الطريقة التي يتعلم بها الناس. لا يحتاج الطلاب اليوم إلى حضور دروس مادية للدراسة طالما أن لديهم أجهزة كمبيوتر واتصال بالإنترنت. يسمح الذكاء الاصطناعي أيضًا بأتمتة المهام الإدارية ، مما يسمح للمؤسسات بتقليل الوقت اللازم لإكمال المهام الصعبة حتى يتمكن المعلمون من قضاء المزيد من الوقت مع الطلاب. حان الوقت الآن لمناقشة التحولات التي أحدثها الذكاء الاصطناعي في التعليم ، وتبسيط المهام الإدارية يمكن لشركات تطوير التطبيقات التعليمية للذكاء الاصطناعي أن تساعد في أتمتة مهام المعلمين والمؤسسات الأكاديمية في تنفيذ المهام الإدارية. يقضي المعلمون الكثير من الوقت في تصحيح الامتحانات وتقييم الواجبات المنزلية وتزويد طلابهم بردود قيمة. ومع ذلك ، يمكن استخدام التكنولوجيا لأتمتة مهام الدرجات التي تتضمن اختبارات متعددة. هذا يعني أن الأساتذة سيحصلون على وقت أطول من قضاء ساعات طويلة في تصنيفهم مع طلابهم. نحن نتوقع المزيد من منظمة العفو الدولية. يقوم مقدمو البرامج بتطوير طرق أفضل لتصنيف الردود المكتوبة والمقالات العادية. القسم الآخر الذي يحصل على الكثير من الذكاء الاصطناعي هو مجلس القبول في المدارس. الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى التعليم الجيد في عصر تتقلص فيه التكنولوجيا العالم ، أصبح التعليم الجيد في شكل محتوى ذكي متاحًا بشكل أكبر لعدد أكبر من السكان. من خلال تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي طورتها أفضل شركات تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمعلمين إعداد محتوى في أجزاء مختلفة من الدولة وفقًا لاحتياجات الطلاب المحلية. غالبًا ما يقدمون التعليم من خلال محتوى افتراضي مثل مؤتمرات الفيديو والمحاضرات وما إلى ذلك. حتى الكتب المدرسية قد تغيرت حيث يتم الآن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لإنشاء كتب رقمية لموضوعات / موضوعات محددة. التعلم المخصص هل قمت بفحص Netflix لمعرفة نوع التوصيات المخصصة؟ يتم استخدام نفس التكنولوجيا لتعليم الطلاب في المدارس. يجب أن تلبي الأنظمة التقليدية احتياجات الوسط ، ولكنها لا تخدم التلاميذ بشكل كافٍ. تم تصميم المنهج باستهداف 80 في المائة من الوسطاء ليناسب أكبر عدد ممكن من التلاميذ. ومع ذلك ، عندما يكون التلاميذ في أعلى 10 في المائة ، يكافحون للوصول إلى إمكاناتهم الكاملة. ومع ذلك ، عندما يكونون في قاع 10 في المائة ، فإنهم يمرون بصعوبات. لكن لا يتم استبدال المعلمين بالضرورة عندما يتم تقديم الذكاء الاصطناعي ، ولكن يمكنهم أداء أفضل بكثير من خلال تقديم توصيات فردية لكل طالب. يخصص الذكاء الاصطناعي كلاً من الواجبات داخل الفصل والاختبارات النهائية لضمان حصول الطلاب على أفضل مساعدة ممكنة. تشير الأبحاث إلى أن أحد مفاتيح التدريس الناجح هو التغذية الراجعة الفورية. يتلقى الطلاب ردودًا مستهدفة ومخصصة من معلميهم من خلال تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي. يمكن للمعلمين تلخيص الدروس في بطاقات تعليمية وأدلة دراسية ذكية. اعتمادًا على التحديات التي يواجهونها في دراسة مواد الفصل ، يمكنهم أيضًا تعليم الطلاب. على عكس الماضي ، يمكن لطلاب الجامعات الآن الحصول على مزيد من الوقت للتفاعل مع المعلمين. التعلم العالمي لا توجد حدود للتعليم ، ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في القضاء على الحدود. تجلب التكنولوجيا انتقالات جذرية تسهل تعلم أي دورة في أي وقت ومن أي مكان حول العالم. يوفر التعليم المدعوم بالذكاء الاصطناعي مهارات تكنولوجيا المعلومات الضرورية للطلاب. مع المزيد من الاختراعات ، ستتوفر مجموعة أكثر شمولاً من الدورات التدريبية عبر الإنترنت ، وسوف يتعلم الطلاب من أي مكان يتواجدون فيه بمساعدة الذكاء الاصطناعي. سيكون التعليم تجربة ممتعة ، حيث تسمح العديد من التقنيات للذكاء الاصطناعي بجعل التعلم نشاطًا أكثر إمتاعًا. يمكن أن تخلق نوعًا من التجربة الجذابة التي تحتاجها لجذب الطلاب إلى فصولهم الدراسية. في العديد من تقنيات المحاكاة والألعاب ، يتم بالفعل استخدام الذكاء الاصطناعي الذي يمكن أن يلعب دورًا مهمًا في هذا الصدد. الآن ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل التعليم أكثر مرونة وأكثر إدراكًا. يمكن استخدامه لإقناع الطلاب بتطوير معارفهم. مع فوائده المتميزة ، يتضخم وجود الذكاء الاصطناعي باستمرار ، وعلى الرغم من أهميته المتوقعة في المجال التعليمي ، فقد يفاجئنا بقيمة أعلى في الوقت المقبل. سؤال ذو صلة لم أحصل على Google Glass Explorer Edition. هل تحاول تعلم Glass dev بدون الأجهزة جهدًا غير مجدٍ ؟ لا ، لا يزال بإمكانك تعلم أساسيات تطوير الزجاج بدون الأجهزة. هناك ثلاثة طرق رئيسية لإنجاز هذا: 1) قم بزيارة وثائق Mirror API ، وادخل الملعب ، وابدأ في تقسيم بعض التعليمات البرمجية. قم بتنزيل مكتبة PHP و Java و Python ، أيهما أكثر راحة. تعرف على المصطلحات والحوارات (الجدول الزمني ، والحزم ، والقوائم ، وما إلى ذلك). اقرأ وثائق الدعم (الرابط الثاني أدناه) لترى كيف تعمل أجهزة الزجاج بالفعل. بناء بعض التطبيقات لهذه المواصفات. قريبا بما فيه الكفاية ، وسوف تجد صديق مع الأجهزة إلى ر

في سبتمبر الماضي ، قمنا بتركيب أجهزة استشعار بصرية لوقوف السيارات لقياس إشغال أكثر من 500 مكان لوقوف السيارات في الشارع في منطقة جامعة براونشفايغ. هذه هي أكبر عملية تركيب لأجهزة استشعار وقوف السيارات يتم طرحها على الإطلاق في الأماكن العامة في ألمانيا ، وهناك شيء واحد مؤكد: سنجعلها الأخيرة ، هذه هي قصة الجهود العظيمة التي بذلتها شركة الذكاء الاصطناعي في البحث عن الحقيقة. البيانات لتغذية خوارزمياتها. هذه أيضًا هي القصة وراء قطعة هندسية جميلة ، والتي تصادف أنها نتيجة ثانوية لمهمة أكبر ولن يتم إنتاجها في النهاية مرة أخرى. كل ذلك لصالح تقنية أكثر تخريبًا تعتمد على البيانات ، منذ أن عملنا في Bliq على خوارزميات تنبؤية لنمذجة توافر مواقف السيارات استنادًا إلى بيانات حركة المرور ، لدينا حاجة طبيعية لبيانات الحقيقة الأساسية لشغل مواقف السيارات الواقعية في منطقة مرجعية. للحصول على هذا النوع من البيانات ، قررنا إنشاء إعداد تجريبي خاص بنا في العالم الحقيقي لأجهزة استشعار وقوف السيارات التي تقيس إشغال أكثر من 500 مكان لوقوف السيارات في الشوارع ، في الوقت الفعلي ، على مدار 24 ساعة في اليوم. أود مشاركة بعض الأفكار حول الجهود الهندسية التي تم بذلها في هذا المشروع. بشكل أكثر تحديدًا ، تحدث جيدًا عن موقع الاختبار الذي اخترناه ، وبنية النظام والمستشعر الفعلي الذي صممناه وبنينا لجمع البيانات. في بعض الأحيان ، تحتاج شركات الذكاء الاصطناعي إلى الإبداع عندما يتعلق الأمر بجمع الحقيقة الأساسية لنماذجها. في حالتنا ، نمذجة توافر مواقف السيارات ، كان هذا يعني العثور على منطقة تلبي معايير معينة من حيث تدفق حركة المرور والاستخدام والتركيبة السكانية. لقد اخترنا منطقة الجامعة في براونشفايغ نظرًا لتنوعها الكبير في التأثيرات على المساحات الصغيرة نسبيًا: في الجنوب ، لدينا حرم جامعي رئيسي يستقطب آلاف الطلاب ومئات الموظفين كل يوم. أبعد من ذلك إلى الجنوب ، يقع وسط المدينة الداخلي بمتاجره ومعالمه السياحية على بعد بضع دقائق فقط سيرًا على الأقدام (غير مبين على الخريطة أعلاه). يشكل الجزء الشمالي من المنطقة منطقة سكنية بها مواقف سيارات عامة غير مقيدة. معظم الناس الذين يعيشون في هذه المنطقة هم إما طلاب أو موظفون في صناعة السيارات المحلية. تنتقل الغالبية العظمى من السكان إلى العمل باستخدام السيارات الخاصة. المنطقة مفصولة بطريق دائري شرياني ، والذي يحتضن منطقة وسط المدينة. كيف يعمل النظام إن بنية النظام الأساسية لتركيب المستشعر واضحة جدًا وهي أساسًا ما يتوقعه المرء من معظم تطبيقات إنترنت الأشياء: يتم نشر قطعة صغيرة من الأجهزة في مكان ما في العالم الحقيقي وتنقل البيانات إلى الخلفية السحابية. تخزن الواجهة الخلفية البيانات وتجعلها متاحة لمزيد من المعالجة ، لتكون بمثابة حقيقة أساسية لمساعي التعلم الآلي أو لمجرد التصور البسيط في تطبيق أو تطبيق ويب. القوة التي نشرناها على الحافة: نظرًا للمتطلبات التنظيمية في الفضاء العام الألماني التي تم إطلاقها بشكل إضافي من خلال مناقشات اللائحة العامة لحماية البيانات الأخيرة والمستمرة ، لم نتمكن من معالجة الصور على سحابة بعيدة مع الكثير من الموارد الحسابية ، ولهذا السبب احتجنا إلى القيام بكل شيء الرفع الثقيل لتحديد النقاط المفتوحة مباشرة على جهاز الاستشعار بدلاً من أي مكان آخر. الجانب الإيجابي حول هذا هو أن هذا النهج لا يستهلك كميات كبيرة من البيانات لإرسال الصور ذهابًا وإيابًا. بدلاً من ذلك ، يمكننا الحفاظ على تكاليف تشغيل أجهزة الاستشعار للاتصال ضمن نطاق منخفض نسبيًا. على الجانب السلبي ، فإن تجهيز الجهاز بقوة حسابية كافية لإجراء تحليل للصور يتطلب الكثير من الجهود الإضافية في تطوير الأجهزة. لماذا لا تستخدم مستشعر وقوف آخر؟ لم أكن أعرف كيف سيصبح بناء جهاز جديد معقدًا ؛) جميع أجهزة استشعار وقوف السيارات الحالية بها بعض العيوب: لقد منعنا الوضع التنظيمي من استخدام أي نوع من الحلول البصرية المتاحة ، لأن هذا النوع من الأنظمة ينتهك الخصوصية. لن تتحمل المستشعرات المثبتة على السطح إزالة الثلج خلال فصل الشتاء. وأخيرًا ، كانت أجهزة الاستشعار الموجودة في الأرض مكلفة للغاية ، بل إن تركيبها أغلى. كانت ميزانيتنا محدودة للغاية عندما بدأنا هذا المشروع. لقد قمنا بتمهيد الشركة بالكامل في هذه المرحلة: تتكون أموالنا من بعض التمويل الحكومي والإيرادات الأولى وبعض الأسعار التي فزنا بها هنا وهناك. كانت طرز المستشعرات الأخرى التي يتراوح سعرها بين 75 و 250 يورو لكل بقعة باهظة الثمن بالنسبة لنا في هذا الوقت. جهاز الاستشعار البصري الجديد لوقوف السيارات كانت فكرة مبدأ عمل المستشعر الخاص بنا بسيطة: نشر نفس الخوارزمية التي طورناها بالفعل في مشروعنا البحثي السابق حول الأجهزة صغيرة الحجم ، وقم بتوصيلها بالإنترنت ، ووضع كل شيء في صندوق مقاوم للماء وقم بتثبيته إلى عمود إنارة. الخوارزمية نفسها هي في الأساس مصنِّف للصور ، الأمر الذي يتطلب مناطق محددة مسبقًا ذات أهمية للنظر فيها. كان الغرض الأصلي من النموذج هو أتمتة تحليل إشغال مواقف السيارات في بعض سلاسل الصور الضخمة التي جمعناها في مشروع سابق باستخدام كاميرات غير متصلة بالإنترنت. كان التحدي الآن هو تصميم جهاز مناسب مع قوة حسابية كافية ، وتقليص النموذج بحيث يتم تنفيذه على هذا الإعداد وضمان استمرار إمداد الطاقة. كانت هذه قائمة الرغبات الخاصة بالمواصفات: تكلفة منخفضة لكل بقعة: مكونات قياسية تردد القياس يصل إلى 3 دقائق إلى 30 ثانية كشف قوي ضد الطقس والتغيرات في الإضاءة ومواقف السيارات بشكل غير دقيق (مثل. ز. سيارة واحدة تشغل نقطتين) مراقبة الحالة الصحية للجهاز ، الخيار لتحديثات البرامج عن بُعد ، استهلاك منخفض للطاقة ، 25 سنة عمر مفيد البرمجيات ، يتكون برنامج المستشعر من ثلاث طبقات: نظام التشغيل ، الذي كان تطويرًا مخصصًا لهذا المشروع ، والروتين الأساسي الذي يتحكم في جميع وظائف أجهزة الاستشعار و نموذج التعلم الآلي الفعلي لاكتشاف الأماكن المفتوحة نظام التشغيل لتشغيل نموذج رؤية كامل على الحافة ، اكتشفنا بسرعة أننا سنحتاج إلى طريقة إعداد برامج أكبر من مشاريع أجهزة إنترنت الأشياء الأخرى. تم اتخاذ القرار لإنشاء توزيع مخصص لنظام Linux باستخدام Yocto. بهذه الطريقة ، يمكننا التحكم بشكل كامل في كل شيء يقوم به نظام التشغيل. كانت الميزات الأساسية عبارة عن قسمين منفصلين ، من أجل التمكن من إجراء تحديثات نظام الملفات وأقسام التبادل ، وعدد من المكتبات ، التي يتطلبها الروتين الأساسي وإعادة تعيين المراقبة. تقوم أداة مراقبة الأجهزة في SBC بإعادة تشغيل الجهاز في حالة عدم عمل أي شيء كما هو متوقع. إن وجود مكعبات ذكية فوق سطح الأرض على أعمدة الإنارة بسبب وجود خطأ في البرنامج سيكون حرفياً أسوأ حالة. backend (استرداد بيانات التكوين وإرسال التحديثات). يتم تنفيذ الروتين الأساسي في Python. لقد منحنا هذا مرونة كبيرة ومعالجة مبسطة للصور كثيرًا ، حيث يمكننا الاستفادة من قاعدة كود Python الكبيرة الموجودة لدينا بالفعل في الشركة. أحد الأشياء الرائعة في تصميم البرنامج هو قدرته على إجراء تحديثات مستقلة عن بُعد لكل مكون فردي: من نموذج الاكتشاف عبر الكود المصدري للروتين الأساسي حتى النواة أو حتى نظام الملفات بأكمله ، يمكن استبدال كل جزء عن بعد. في مواجهة التطورات السريعة في السيرة الذاتية ومجال التعلم الآلي بشكل عام ، أردنا التأكد من أن الكود الذي يقوم بتشغيل المستشعرات سيكون على أحدث طراز على مدار العمر الافتراضي بأكمله. لأداء مهمة الاكتشاف ، أخذنا نسخة من Tensorflow وبعد بعض التغيير والتبديل في النهاية جعلناه يعمل على الإعداد الخاص بنا. بمجرد الانتهاء من ذلك ، يمكننا نشر أي tensorflow مدرب مسبقًا يتناسب مع ذاكرة وحدة معالجة الرسومات ، قررنا استخدام MobileNet ، نظرًا لأنه أظهر أفضل نسبة بين الدقة والأداء في الإعداد الخاص بنا. نظرنا أيضًا في العديد من الأساليب الأخرى بناءً على ميزات رؤية الكمبيوتر التقليدية مثل ميزات HOG والرسوم البيانية وما إلى ذلك. بالاشتراك مع مصنفات التعلم الآلي التقليدية مثل SVMs. على الرغم من أن هذه الاختبارات أدت إلى أداء حسابي مرتفع جدًا نظرًا لتصميم النموذج الأكثر بساطة مقارنةً بشبكة MobileNet ، إلا أن دقة النموذج كانت أقل ، وهو ما يمكن تفسيره من خلال السلبيات المعتادة لأوصاف ميزات السيرة الذاتية القياسية (ثبات الضوء وثبات المقياس). كان العمل مع الأجهزة تجربة جديدة تمامًا بالنسبة لنا ، لكوننا شركة برمجيات خالصة حتى هذه المرحلة. على الرغم من أن ماتياس ، كبير مسؤولي التكنولوجيا لدينا ، قد عمل على تصميم الإلكترونيات في وظيفته السابقة مع شركة Volkswagen R. &D ، لم تكن شركتنا جاهزة تمامًا لمهمة تطوير الأجهزة ، وبصدق النظر إلى الوراء ، لم يكن الأمر كذلك حتى اليوم. ومع ذلك ، كنا بحاجة إلى تصميم وظيفي سهل التصنيع والتكرار باستخدام الموارد التي كانت لدينا كشركة تم تشغيلها في هذا الوقت. لذلك ، سرعان ما تحولت قائمة متطلباتنا إلى ما يلي: يجب أن تكون الحالة مقاومة للماء وقابلة للطباعة ثلاثية الأبعاد ، يجب أن يكون المستشعر قادرًا على العمل لمدة 12 ساعة على الأقل على البطارية ، يجب حماية الكاميرا من المطر ومياه الرش والعمل في الظلام كذلك التصميم يحتاج إلى حمل الكاميرا ، ومستشعر درجة الحرارة / الرطوبة ، ووحدة LTE ، والكمبيوتر أحادي اللوحة وبعض إلكترونيات الطاقة لتحويل الجهد إلى المستوى المناسب. اليوم) يجب أن يكون الإعداد بأكمله معياريًا لتسهيل التثبيت وللتمكن من تبادل المكونات الفردية في حالة الفشل. يحتاج أيضًا إلى اللون الرمادي الصغير والمطلي ليبدو غير مزعج في بيئة التشغيل الخاصة به ظروف التشغيل من -20 درجة مئوية إلى 70 درجة مئوية (نظرًا لأن الإعداد يمكن أن يصبح دافئًا جدًا في الصيف عندما يتعرض بالكامل للشمس) بدأنا بتصميم يتضمن الأشعة تحت الحمراء مصابيح LED (مثل العديد من الكاميرات الخارجية) لتتمكن من العمل في ظروف الليل. ومع ذلك ، تبين أن اختيار التصميم هذا يأتي مع بعض العيوب: كانت مصابيح LED هذه مستهلكة للطاقة (مقارنة ببقية الأجهزة الإلكترونية) ، مما يجعل مصدر طاقة غير قياسي وبالتالي ضروري. على الرغم من استهلاك الطاقة الكبير ، إلا أنها كانت قادرة حقًا على إضاءة مجال الرؤية بالكامل. ربما كنا بحاجة إلى كشاف خارجي بالأشعة تحت الحمراء ، والذي ، مرة أخرى ، لم يكن بديلاً جادًا. وأخيرًا ، لم يكن تصميم LED المتبل جميلًا أيضًا. للتغلب على مشكلة العمليات الليلية ، قررنا الاستفادة من إعداد الكاميرا الثابتة: نظرًا لأن موضع الكاميرات ثابت والأشياء التي نحاول اكتشافها لا تزال عادةً أيضًا ، يمكننا زيادة التعرض وحساسية أجهزة الاستشعار للضوء من أجل العمل فقط مع الضوء المتبقي. لذلك قمنا بالكتابة فوق التعريض الداخلي للكاميرات والتحكم في ISO وكتبنا حلقة ملاحظات بسيطة تضبط إعدادات الإضاءة بناءً على إضاءة آخر إطار تم التقاطه. اتضح أن هذا الأسلوب يعمل بشكل جيد ، حيث يوجد في معظم الشوارع ما يكفي من الضوء المتبقي من إنارة الشوارع. بعد عدة تكرارات أخرى ، انتهى بنا الأمر أخيرًا إلى التصميم كما هو موضح أعلاه: الكاميرا موضوعة داخل مخروط لحمايتها من رذاذ الماء وردود فعل الشمس قدر الإمكان. يتم تثبيت الأجهزة الإلكترونية على مقبس بالداخل ويقوم كابل الشريط بتوصيل الكاميرا باللوحة الرئيسية. الجزء السفلي قابل للإزالة ومثبت على العلبة بأربعة مسامير قياسية. نظرًا لأن العلبة مطبوعة في ABS ، فإن الصواميل التربيعية موضوعة في فتحات للتأكد من إمكانية إحكام ربط البراغي بشكل صحيح. يربط مفصل يشبه GoPro العلبة بالحامل ، والذي يتم توصيله بعمود الإضاءة باستخدام شريط فولاذي قياسي. تم تحسين جميع الأجزاء من أجل القابلية ثلاثية الأبعاد ، مما يعني عدم وجود تراكمات ثقيلة ، وأسطح استيراد موازية لجودة سطح عالية. أخيرًا ، تم فصل صندوق البطارية عن المستشعر لتوفير خدمة أفضل. إنه صندوق ABS قياسي مصبوب بالحقن ويحتوي على 4. بطارية الرصاص 5 آه 12 فولت ووحدة الشحن ، والتي تستوعب إدخال 230 فولت (وهو جهد معظم أضواء الشوارع في ألمانيا). خوارزميات) حول كيفية عمل وقوف السيارات في مواقف المرور المختلفة والسياقات المختلفة للعوامل التي تؤثر على توافر مواقف السيارات. سنقوم بنشر المزيد حول النتائج الفعلية من منظور علم البيانات قريبًا جدًا. سنقضي أيضًا بعض الوقت ونتعمق أكثر في تفاصيل جزء البرنامج وسنقوم في النهاية بفتح مصدر البرنامج ، بالإضافة إلى تصميمات الأجهزة. Braunschweig لمنحنا الوصول إلى البنية التحتية للمرور لدعم هذا المشروع. لم يقدموا جميع الأذونات اللازمة فحسب ، بل قاموا أيضًا بتغطية أجزاء من التكاليف. نود أيضًا أن نرسل شكراً جزيلاً إلى مشغل المرور المحلي Bellis ومزود الطاقة BS Energy للدعم فيما يتعلق بتركيب وإمداد الطاقة لأجهزة الاستشعار. شركة تقنية مقرها. يوفر Bliq خرائط حية لمواقف السيارات للمطورين في مجال التنقل. سؤال ذو صلة لم أحصل على Google Glass Explorer Edition. هل تحاول تعلم Glass dev بدون الأجهزة جهدًا غير مجدٍ ؟ لا ، لا يزال بإمكانك تعلم أساسيات تطوير الزجاج بدون الأجهزة. هناك ثلاثة طرق رئيسية لإنجاز هذا: 1) قم بزيارة وثائق Mirror API ، وادخل الملعب ، وابدأ في تقسيم بعض التعليمات البرمجية. قم بتنزيل مكتبة PHP و Java و Python ، أيهما أكثر راحة. تعرف على المصطلحات والحوارات (الجدول الزمني ، والحزم ، والقوائم ، وما إلى ذلك). اقرأ وثائق الدعم (الرابط الثاني أدناه) لترى كيف تعمل أجهزة الزجاج بالفعل. بناء بعض التطبيقات لهذه المواصفات. قريبا بما فيه الكفاية ، وسوف تجد صديق مع الأجهزة إلى ر

تتميز المركبات الآلية بالعديد من الميزات المتقدمة مثل التحكم التكيفي في التطواف ، والمساعدة في ركن السيارة ، والتحذير من مغادرة المسار ، والفرملة التلقائية في حالات الطوارئ ، واكتشاف النقاط العمياء من بين أمور أخرى ، والتي يمكن دمجها في سيارة من أجل توفير تجربة قيادة أفضل وأكثر أمانًا. في عام 2017 ، يقدر عدد مركبات ADAS على الطريق ، سواء للتجربة أو للتسويق ، بـ XX وحدة. بدعم من البيئة التنظيمية الصارمة وزيادة اهتمام المستهلكين ، من المتوقع أن ينمو هذا الرقم بشكل أكبر ويصل إلى حوالي 10 ملايين وحدة على الطريق بحلول عام 2028. اطلب النموذج: com / requestample؟ id =578 &type = download يتطلب نظام ADAS مستشعرات الرؤية والمدى لرسم خريطة دقيقة لمحيط السيارة واكتشاف العوائق الموجودة في المنطقة المجاورة للسيارة. تتضمن بعض المستشعرات الرئيسية المطلوبة لرسم خرائط المناطق المحيطة بالمركبة الكاميرات وأجهزة الرادار وأجهزة الاستشعار فوق الصوتية وأجهزة استشعار الأشعة تحت الحمراء. تعمل هذه المكونات كعناصر استشعار محيطة للمركبة وتوفر نقاط بيانات متعددة للأنظمة الآلية في الوقت الفعلي ، حيث يتم استخراج المعلومات المفيدة وتقديمها للسائق للحصول على المساعدة الكافية. من المتوقع أنه بحلول عام 2028 ، سيكون لأكثر من XX مليون مركبة (بما في ذلك سيارات الركاب والمركبات التجارية) قدرة داخلية لأنظمة ADAS والأتمتة. ومع ذلك ، تعمل المركبات ذاتية القيادة على المدخلات التي توفرها الأنظمة الآلية ، مما يستلزم الحاجة إلى بيانات أكثر دقة وكثافة يتم توفيرها للنظام. الكاميرات / أجهزة الرادار / المستشعرات فوق الصوتية غير قادرة على تلبية متطلبات الاستشعار هذه بسبب القيود التشغيلية المختلفة لهذه المستشعرات ، والتي في الواقع ، تزيد الحاجة إلى استخدام كشف الضوء وتحديد المدى (LiDAR) لمستوى أعلى من الأتمتة. عرض التقرير الكامل: صناعة السيارات LiDAR تستخدم أجهزة LiDAR شعاع الليزر النبضي لحساب مسافة العوائق من أي مركبة عن طريق إصدار أشعة الليزر. يتم قياس المسافة من خلال تحليل الوقت الذي تستغرقه نبضة الليزر لعكس واستقبال المستشعرات عند الطرف المستقبل. تُستخدم مستشعرات LiDAR لمسح البيئة باستخدام شعاع ليزر غير مرئي وغير ضار ، والذي يستخدم لتصور الكائنات وقياس النطاقات وإنشاء صورة ثلاثية الأبعاد لبيئة المركبات. يتطلب نظام LiDAR جهاز إرسال وجهاز استقبال ليزر. & تنبؤات 20172026 من نحن: BIS Research هي شركة أبحاث واستشارات سوق عالمية تركز على تلك الاتجاهات الناشئة في التكنولوجيا والتي من المحتمل أن تعطل ديناميكيات السوق على مدى السنوات الخمس (أو العشر) القادمة. مع أكثر من 150 تقريرًا عن معلومات السوق يتم نشرها سنويًا ، يركز BIS Research على مختلف مجالات التكنولوجيا مثل الطباعة ثلاثية الأبعاد والمواد المتقدمة & المواد الكيميائية ، والفضاء والدفاع ، والسيارات ، والرعاية الصحية ، والالكترونيات & أشباه الموصلات والروبوتات & الطائرات بدون طيار وغيرها من التقنيات الناشئة. يتضمن كل تقرير بحثي تحليلًا تفصيليًا وتقديرًا كميًا لاحقًا لديناميكيات السوق ، ومحركات السوق والقيود ، والفرص ، والتهديدات ، وحصص السوق ، واتجاهات الصناعة الحالية والناشئة ، فضلاً عن المشهد التنافسي التفصيلي والذكاء. PKWY STE 313، FREMONT CA 945381686 سؤال ذو صلة لم أحصل على Google Glass Explorer Edition. هل تحاول تعلم Glass dev بدون الأجهزة جهدًا غير مجدٍ ؟ لا ، لا يزال بإمكانك تعلم أساسيات تطوير الزجاج بدون الأجهزة. هناك ثلاثة طرق رئيسية لإنجاز هذا: 1) قم بزيارة وثائق Mirror API ، وادخل الملعب ، وابدأ في تقسيم بعض التعليمات البرمجية. قم بتنزيل مكتبة PHP و Java و Python ، أيهما أكثر راحة. تعرف على المصطلحات والحوارات (الجدول الزمني ، والحزم ، والقوائم ، وما إلى ذلك). اقرأ وثائق الدعم (الرابط الثاني أدناه) لترى كيف تعمل أجهزة الزجاج بالفعل. بناء بعض التطبيقات لهذه المواصفات. قريبا بما فيه الكفاية ، وسوف تجد صديق مع الأجهزة إلى ر