Selbstfahrer-Hype vs. Selbstparker-Realität

Fast jeder hat von den Parksensoren gehört, sogar die meisten Leute, die der Parkbranche angehören, haben in der Vergangenheit damit gearbeitet. Allerdings sind die Sensoren nicht mehr so ​​wie heute, wie sie es noch vor einigen Jahren waren. Mit den massiven Veränderungen in der Technologie, wie Langzeittests, künstliche Intelligenz, Sicherheits- und Datenanalyse sowie digitale Zwillinge, haben Entscheidungen getroffen Parksensorsystem genauer, zuverlässiger und kostengünstiger. Aufgrund dieser Verbesserungen werden Tools für Parksensorsysteme zu einem der wichtigsten Aspekte der Entwicklung intelligenter Städte. Die Implementierung einer digitalen Parklösung in der Zona Azul, Brasilien, ist eines der besten Beispiele für diese technologischen Veränderungen. Es wird erwartet, dass bis 2050 mehr als 70 % der Bevölkerung in die städtischen Gebiete umziehen werden. Mit intelligenten Städten gäbe es niedrige Betriebskosten, weniger überlastete Gebiete und verbesserte Dienstleistungen. Dazu gehören auch eine verbesserte Wasser- und Luftqualität sowie mehr Sicherheit und Schutz. Trotz all dieser Vorteile und Fortschritte haben viele Städte immer noch Schwierigkeiten, den Einstieg in die Technologie zu finden. Für solche Städte gehören die Finanzierung neuer Initiativen und der Mangel an Technologie zu den größten Herausforderungen. Indem sie jedoch einen kleinen Schritt nach dem anderen machen, wie zum Beispiel mit Transport und Parken, können solche Städte ihren Traum von einer intelligenten Infrastruktur verwirklichen. Es wird auch Probleme der Anwohner wie Umweltverschmutzung und Verkehrsstaus lösen. In einer kürzlich durchgeführten Parkplatzumfrage wurde festgestellt, dass Autofahrer im Durchschnitt mehr als 15 Stunden pro Jahr mit der Suche nach Parkplätzen auf Parkplätzen, in Garagen oder auf Straßen verbringen. Es kostet die Amerikaner jährlich rund 20 Milliarden US-Dollar. Diese Ineffizienzen im Parksystem wirken sich auch auf lokale Geschäfte und Unternehmen aus. Mehr als 60% der U. S. Fahrer vermeiden es aufgrund der verfügbaren Parkprobleme, zu den Geschäften sowie zu anderen überfüllten Zielen zu fahren. Im Folgenden sind einige der Parkwünsche von Autofahrern aufgeführt: Mehr als 85 % wünschen sich Informationen zur Verfügbarkeit von Parkplätzen in Echtzeit. Rund 88 % suchen nach den nächstgelegenen oder günstigsten Parkplätzen dass sie den Fahrern sagen können, wo und wann Parkplätze verfügbar sind. Diese Lösungen verwenden indikative Erfassung und Vorhersagealgorithmen, um den Raumbelegungsstatus zu erraten. Obwohl all diese Systeme ein geringes Maß an Genauigkeit aufweisen, sind die resultierenden Fahrer nicht in der Lage, verfügbare Parkplätze einfacher und schneller zu finden. Die indikativen und prädiktiven Algorithmen führen zu einer ineffektiven Wegfindung und verpassen viele der Vorteile intelligenter Parksysteme. Um wirklich eine intelligente Transport- und Parklösung zu entwickeln, müssen Echtzeitdaten für jeden einzelnen Parkplatz vorhanden sein. Es umfasst eingeschränkte Parkzonen wie vor Ladezonen und Hydranten sowie Mehrzweckspuren. Durch die Erfassung jedes einzelnen Details können Städte genaue Momentaufnahmen ihres Parkökosystems und ihrer Parkflächen erhalten. Es liefert auch die von den Fahrern geforderten Navigationsdaten. Die Option der Einzelplatzerkennung gibt Städten mehr Möglichkeiten und Flexibilität, um den Parkplatzbestand zu optimieren, wenn sich die Ziele ändern. Transport- und Parksysteme sollten als kleine, aber leistungsstarke Investitionen in das Smart-City-Design betrachtet werden. Wenn Städte den Parkraum optimieren, um Daten über Räume genau zu sammeln, wird dies für sie von Vorteil sein, das Parken wird sich amortisieren und weitere Smart-City-Initiativen unterstützen. VERWANDTE FRAGE Ich habe Google Glass Explorer Edition nicht erhalten. Ist der Versuch, Glass dev ohne Hardware zu lernen, eine vergebliche Anstrengung? Nein, Sie können immer noch die Grundlagen der Glasent wicklung ohne die Hardware lernen. Es gibt drei Haupt ansätze, um dies zu erreichen: 1) Besuchen Sie die Mirror-API-Dokumentation, gehen Sie auf den Spielplatz und beginnen Sie, Code zu erstellen. Laden Sie die PHP-, Java-und Python-Bibliothek herunter, je nachdem, was Sie sich am wohlsten fühlen. Machen Sie sich mit dem Jargon und den Konvertitionen (Timeline, Bundles, Menüs usw.) vertraut. Lesen Sie die Support-Dokumentation (zweiter Link unten), um zu sehen, wie die Glass-Hardware tatsächlich funktioniert. Erstellen Sie einige Apps nach dieser Spezifikation. Schon bald finden Sie einen Freund mit Hardware zu t

Die Parkplatzoptimierung mit Sensoren und APIs ist einer der klarsten Anwendungsfälle für die IoT-Implementierung in Industrie und Smart City. Es gibt eine klare Geschäftsmöglichkeit: die Maximierung der Einnahmen aus Parkplätzen. Es gibt einen klaren Vorteil, der über API erschlossen werden kann: Echtzeitverfügbarkeit auf freien Stellplatz. Und es gibt klare Möglichkeiten, neue Qualitätsdienste zu entwickeln: durch die Nutzung von maschinellem Lernen zur Erstellung von Vorhersagediensten. Tarik Hammadou ist CEO und Mitbegründer von VIMOC Technologies, einem IoT-Startup, das sowohl Sensor-Hardware-Gateways als auch eine Hardware-agnostische Plattform für Pulling entwickelt in Sensordaten und deren Kartierung. Durch die Verwendung ihrer neuBox-Sensorhardware konnte VIMOC mit Parkhäusern zusammenarbeiten, um Sensoren zu installieren, die genaue Zählungen in ihren Einrichtungen verfolgen. In der Vergangenheit verwendeten Werkstätten häufig Magnetschleifensensoren, die eine unzureichende Genauigkeit aufweisen, um potenzielle Fahrer zu freien Stellplätzen zu führen. Es gab also ein starkes Geschäftsargument für Werkstätten, fortschrittlichere Sensoren zu verwenden. So wie HotelTonight APIs nutzt, um Last-Minute-Hotelzimmer verfügbar zu machen, können Parkplatzbetreiber mit genauen Daten zu freien Plätzen ihre Leerstandsraten maximieren (ein Parkplatz in der Bay Area, San Francisco, könnte beispielsweise zwischen 25.000 und 100.000 US-Dollar wert sein). Jahr). In der Lage zu sein, Parkplätze zu optimieren, ist also eine geschäftliche Notwendigkeit. Und die Industrie versteht es. Hammadou sagt, dass, als er vor der U. S. National Parking Association, waren wir von der Nachfrage nach dieser Art von Technologie überwältigt. Eine der Anforderungen, die wir von Garagenbesitzern erhalten, ist, dass sie in der Lage sein möchten, Daten zu freien Stellen in Echtzeit an App-Entwickler zu übermitteln, damit Wegweiser und GPS-Karten freie Flächen anzeigen können. Daher wünschen sich Garagenbesitzer eine offene API. Aufgrund der Akzeptanz in der Branche und des klaren Geschäftsszenarios bewegt sich VIMOC nun in Richtung maschinelles Lernen am Rand, um sicherzustellen, dass API-Entwickler das haben, was sie brauchen, um sinnvolle Apps zu entwickeln, die auf den Parkdaten aufbauen. Die größte Herausforderung bei der Verwaltung und dem Wachstum einer Entwickler-Community ist die Qualität der über die API bereitgestellten Daten und ihre Fähigkeit, überzeugende Business Cases zu erstellen, sagt Hammadou. Die API an sich kann gut verwaltet werden, indem die richtigen Engineering-Prozesse und Softwarearchitektur-Entwurfsoptionen für Skalierbarkeit, Sicherheit und Verfügbarkeit festgelegt werden. Es ist jedoch entscheidend, genaue Sensordaten zu liefern, wenn komplexe Infrastrukturprobleme gelöst werden sollen. Unsere Hauptaufgabe bei der Zusammenarbeit mit Entwicklern besteht darin, ihnen dabei zu helfen, mehr Wert für unsere Kunden zu schaffen, als wenn wir den Service selbst erbringen würden. Die Etablierung eines starken Geschäftsprozesses zur Verwaltung verschiedener Projekte mit Entwicklern ist von entscheidender Bedeutung. Wenn die Qualität der Daten, der Geschäftsprozess und die Monetarisierungsstrategie nicht als Teil des API-Engagements festgelegt werden, gibt es weder für den API-Anbieter, den Entwickler noch für den Endbenutzer nachhaltige Anreize und Belohnungen. Hammadou sieht Product Market Fit als eine Kombination aus hochwertigen Daten, die von ihrer API verfügbar gemacht werden, damit Entwickler hochwertige Apps und Dienste erstellen können, und dass es ein Umsatzbeteiligungsprogramm gibt, das die Entwickler als eigene Geschäftsgründer anerkennt Rechts. Weitere Beispiele für Anbieter von Park-APIs sind:World SensingSmartparkingCitibrainWas dies für die Unterstützung einer Entwickler-Community rund um Ihre IoT-API bedeutet. Machen Sie sich klar, wie Ihre IoT-Lösung von bestimmten Branchen genutzt werden kann, und bauen Sie Beziehungen zu diesen Branchen auf, damit sie die API-zu-Umsatz-Verbindung verstehen. VIMOC konnte seine Technologie erklären und eine traditionelle Branche wie Parkhäuser dazu bringen, nach APIs und Integrationen zu fragen. Stellen Sie sicher, dass Ihre IoT-Lösung genaue Daten generiert, die Entwicklern zur Verfügung gestellt werden, damit sie funktionsreiche, qualitativ hochwertige Produkte und Dienstleistungen erstellen können. VIMOC baute Vertrauen und Glaubwürdigkeit bei Drittentwicklern auf, indem sichergestellt wurde, dass ihre Daten eine Genauigkeit aufweisen, die größer ist als bei früheren IoT-Lösungen. Sobald Ihre IoT-Lösung eingerichtet ist und genaue Daten generiert, können Sie neue Spitzentechnologien wie maschinelles Lernen einführen, um neue Innovationen voranzutreiben. Beginnen Sie nicht mit Deep Learning und ML: Dies ist die zweite Welle der Funktionsentwicklung für IoT-Infrastrukturprojekte. Denken Sie über programmierbare Geschäftsmodelle nach. Sehen Sie sich an, wie Sie mit API-Entwicklern über gemeinsame Umsatzmodelle zusammenarbeiten können, anstatt einen transaktionsorientierten API-Preisansatz zu entwickeln, bei dem Entwickler für den Zugriff auf Ihre API bezahlen müssen. Wenn Ihnen dieser Artikel gefällt, klicken Sie bitte auf die Schaltfläche unten und folgen Sie dieser Veröffentlichung, damit Sie nichts verpassen. Sind Sie bereit, Ihre API-Community mit Hitch zu engagieren und zu erweitern? Jetzt anmelden VERWANDTE FRAGE Ich habe Google Glass Explorer Edition nicht erhalten. Ist der Versuch, Glass dev ohne Hardware zu lernen, eine vergebliche Anstrengung? Nein, Sie können immer noch die Grundlagen der Glasent wicklung ohne die Hardware lernen. Es gibt drei Haupt ansätze, um dies zu erreichen: 1) Besuchen Sie die Mirror-API-Dokumentation, gehen Sie auf den Spielplatz und beginnen Sie, Code zu erstellen. Laden Sie die PHP-, Java-und Python-Bibliothek herunter, je nachdem, was Sie sich am wohlsten fühlen. Machen Sie sich mit dem Jargon und den Konvertitionen (Timeline, Bundles, Menüs usw.) vertraut. Lesen Sie die Support-Dokumentation (zweiter Link unten), um zu sehen, wie die Glass-Hardware tatsächlich funktioniert. Erstellen Sie einige Apps nach dieser Spezifikation. Schon bald finden Sie einen Freund mit Hardware zu t

Der Pkw-Smart-Parking-Markt wird voraussichtlich mit einer CAGR von 17,94 % wachsen und bis 2021 eine Marktgröße von 5,25 Mrd. USD erreichen. Die weltweite Fahrzeugproduktion ist von 84,2 Millionen im Jahr 2012 auf 90,8 Millionen im Jahr 2015 gestiegen. Darüber hinaus seit 2012 mit einem Wachstum von 8. 6 % stieg die Pkw-Gesamtproduktion im Jahr 2015 auf 68,5 Millionen. Diese rasante Zunahme der Zahl der Autos auf den Straßen hat nicht zu einer ähnlichen Zunahme des Parkplatzangebots geführt. Um mehr Fahrzeuge unterzubringen, bieten Parkhäuser enge Stellplätze. Viele Städte planen die Parkinfrastruktur effizienter. Dies wird die Nachfrage nach Personenkraftwagen mit intelligentem Einparkhilfesystem ankurbeln. Der Faktor, der das Wachstum des Marktes hemmt, sind die hohen Kosten für die Entwicklung eines intelligenten Parkassistenzsystems, wodurch die Kosten eines Personenkraftwagens steigen. Parksensoren tragen wert- und mengenmäßig den größten Anteil am Markt für intelligente Parkkomponenten für PersonenkraftwagenParksensoren dominieren den Markt für intelligente Parkkomponenten für Personenkraftwagen. Parksensoren tragen nicht nur dazu bei, Schäden am Fahrzeug beim Parken und Rückwärtsfahren zu reduzieren, sondern können auch dazu beitragen, Verkehrsstaus zu reduzieren, indem sie eine bessere Sicht oder Vorstellung von der hinteren Umgebung bieten, indem sie den Fahrer warnen. Die Anzahl der Parksensoren, die in einem intelligenten Parkassistenzsystem verwendet werden, variiert je nach OEM und Fahrzeugmodell. Um Unfälle durch rückwärts ausparkende Fahrzeuge zu reduzieren, hat die U. S. Die National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) hat angeordnet, dass ab 2018 alle neuen Pkw mit Rückfahrkameras ausgestattet sein müssen. Sogar das indische Ministerium für Straßentransport und Straßenverkehr (MoRTH) wird voraussichtlich Rückfahrsensoren für alle Personenkraftwagen in Indien verbindlich vorschreiben. Regierungen auf der ganzen Welt sind dabei, Vorschriften umzusetzen, um Rückwärtsparksensoren in Fahrzeugen obligatorisch zu machen. Sprechen Sie mit unserem Analysten und gewinnen Sie wichtige Brancheneinblicke, die Ihrem Unternehmen helfen werden Sensortechnologie wird hauptsächlich zum Erkennen von Hindernissen in großer Entfernung verwendet. Obwohl derzeit weit verbreitet in fortschrittlichen Fahrerassistenzfunktionen eingesetzt, würde die Nachfrage nach Radarsensortechnologie mit technologischen Entwicklungen im intelligenten Parkassistenzsystem steigen. Ultraschallsensoren und Bildsensoren sind vergleichsweise kostengünstigere Möglichkeiten, die Grundfunktion der Hinderniserkennung zu erfüllen, als Radarsensoren. Allerdings werden Entwicklungen im ausgeklügelten intelligenten Parken, wie z. B. das vollständig autonome Parken, die Nachfrage nach Radarsensoren mit Langstrecken-Entfernungserkennungsfunktion antreiben. Asien-Ozeanien: Am schnellsten wachsender Markt für intelligente Einparkhilfen für PkwAsien-Ozeanien gilt als der am schnellsten wachsende Markt für intelligente Einparkhilfen für Pkw und soll im Prognosezeitraum mit der höchsten CAGR wachsen. Laut OICA leistet Asien-Ozeanien den größten Beitrag zur weltweiten Pkw-Produktion. Die Pkw-Produktion in Asien-Ozeanien belief sich auf 40. 0 Millionen Fahrzeuge im Jahr 2015. China, Japan und Indien leisten den größten Beitrag zur gesamten Pkw-Produktion in Asien-Ozeanien. Mit der steigenden Anzahl an Fahrzeugen auf den Straßen steigt auch die Nachfrage nach Stellplätzen. Um der wachsenden Nachfrage nach Parkplätzen gerecht zu werden, planen Regierungen eine effiziente Parkinfrastruktur, die Platzverschwendung minimiert und mehr Fahrzeuge aufnehmen kann. Solche Faktoren werden die Nachfrage nach Personenkraftwagen mit intelligentem Parken erhöhen. Der intelligente Parkassistent reduziert den Stress beim Einparken in enge Parklücken und ermöglicht eine optimale Ausnutzung der Parklücke. Daher werden steigende Investitionen in die Parkinfrastruktur und die Verbesserung des Verkehrs- und Parkmanagements den Markt für intelligentes Parken in Asien-Ozeanien vorantreiben. PDF herunterladen: MärkteundMärkte. Com/pdfdownloadNeu. Asp? id=123959229Der Bericht enthält detaillierte Profile der folgenden Unternehmen: 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 SystemsResearch CoverageDer Markt für intelligentes Parken wurde basierend auf dem Typ des Parkassistenzsystems (geführter Parkassistent, intelligenter Parkassistent) und den Komponenten (Parksensoren, Lenkwinkel) segmentiert Sensoren, Anzeigeeinheiten, ECU), Sensortechnologie (Ultraschall, Radar und Bild), Parkplatzmanagementmarkt nach Branchen (Behörden und Gewerbe) und Parkmanagementlösungen (Sicherheit und Überwachung, Parkservicemanagement, Parkreservierungsmanagement und Nummernschilderkennung). Der Markt wurde in Bezug auf Volumen (000/Million Einheiten) und Wert (USD Millionen/Milliarde) angegeben. Gründe für den Kauf des Berichts: Dieser Bericht enthält verschiedene Analyseebenen, einschließlich Branchenanalysen (Faktoranalyse und Porters-Fünf-Kräfte-Analyse) und Unternehmensprofile, die zusammen die grundlegenden Ansichten zu den aufstrebenden und wachstumsstarken Segmenten des intelligenten Parkens umfassen und diskutieren Markt für Personenkraftwagen und Parkmanagement, Wettbewerbslandschaft, wachstumsstarke Regionen und Länder, Regierungsinitiativen und Marktdynamik wie Treiber, Beschränkungen, Chancen und Herausforderungen. Der Bericht ermöglicht neuen Marktteilnehmern / kleineren Unternehmen sowie etablierten Unternehmen dies den Markt besser verstehen, um ihnen zu helfen, einen größeren Marktanteil zu erlangen. Unternehmen, die den Bericht kaufen, können eine oder eine Kombination der unten genannten vier Strategien (Marktentwicklung, Produktentwicklung/Innovation, Marktdiversifizierung und Wettbewerbsbewertung) anwenden, um ihre Position auf dem Markt zu stärken. Über MarketsandMarkets MarketsandMarkets bietet quantifizierte B2B-Forschung zu 30.000 wachstumsstarken Nischenchancen/-bedrohungen, die 70 % bis 80 % der weltweiten Unternehmenseinnahmen beeinflussen werden. Derzeit werden 7500 Kunden weltweit betreut, darunter 80 % der globalen Fortune-1000-Unternehmen als Kunden. Fast 75.000 Top-Offiziere aus acht Branchen weltweit wenden sich an MarketsandMarkets für ihre Schmerzpunkte in Bezug auf Umsatzentscheidungen. Knowledgestore, das Flaggschiff von MarketsandMarkets, einer Plattform für Wettbewerbsinformationen und Marktforschung, verbindet über 200.000 Märkte und ganze Wertschöpfungsketten, um ein tieferes Verständnis der unerreichten Erkenntnisse sowie der Marktgröße und Prognosen von Nischenmärkten zu erhalten. Kontakt: Mr. Shelly Singh MarketsandMarkets INC. 630 Dundee Road Suite 430 Northbrook, IL 60062 USA: 18886006441 VERWANDTE FRAGE Ich habe Google Glass Explorer Edition nicht erhalten. Ist der Versuch, Glass-Entwickler ohne die Hardware zu lernen, ein vergeblicher Versuch? Nein, Sie können die Grundlagen der Glass-Entwicklung auch ohne die Hardware erlernen. Es gibt drei Haupt ansätze, um dies zu erreichen: 1) Besuchen Sie die Mirror-API-Dokumentation, gehen Sie auf den Spielplatz und beginnen Sie, Code zu erstellen. Laden Sie die PHP-, Java-und Python-Bibliothek herunter, je nachdem, was Sie sich am wohlsten fühlen. Machen Sie sich mit dem Jargon und den Konvertitionen (Timeline, Bundles, Menüs usw.) vertraut. Lesen Sie die Support-Dokumentation (zweiter Link unten), um zu sehen, wie die Glass-Hardware tatsächlich funktioniert. Erstellen Sie einige Apps nach dieser Spezifikation. Schon bald finden Sie einen Freund mit Hardware zu t

Laut einer neuen Studie von Grand View Research, Inc. wird das weltweite Marktvolumen für Sensoren zur Kollisionsvermeidung voraussichtlich bis 2025 18,97 Milliarden US-Dollar erreichen und eine 21 aufweisen. 2 % CAGR während des Prognosezeitraums. Es wird erwartet, dass die Integration von Antikollisionssystemen in Massenmarktfahrzeuge und aktualisierte Sicherheitsbewertungen von Agenturen das Marktwachstum in den nächsten Jahren ankurbeln werden. Das zunehmende Bewusstsein der Verbraucher und der umfassende Fokus auf Forschung und Entwicklung durch Branchenakteure waren wichtige Wachstumstreiber für den Markt. Die Installation von Kollisionsvermeidungssystemen ermöglicht es Fahrzeugen, autonome und halbautonome Entscheidungsfindung durchzuführen. Es wird auch erwartet, dass die wachsende Nachfrage nach Fahrzeugsicherheit durch Verbraucher und staatliche Aufsichtsbehörden für Fahrzeugsicherheit das Wachstum des Marktes für Kollisionsvermeidungssensoren vorantreiben wird. Jüngste technologische Entwicklungen bei Sensoren konzentrieren sich auf den Bau hochentwickelter Geräte und die Steigerung ihrer Leistung unter Verwendung verschiedener Komponenten des Fahrzeugs. Antikollisionssysteme ermöglichen Automobil-OEMs, zusätzliche Intelligenz zu integrieren, um das Ziel der Entwicklung eines autonomen Fahrzeugs zu erreichen. Strenge regulatorische und gesetzliche Standards haben die Hinzufügung von Sensoren zur Verbesserung der Sicherheitsfunktionen in Fahrzeugen vorgeschrieben. Diese dürften im Prognosezeitraum die Nachfrage nach Kollisionsvermeidungssensoren ankurbeln. Die hohen Kosten von LiDAR-basierten Systemen und Langstreckenradaren können jedoch das Marktwachstum behindern, da Hersteller von Niedrigpreisautos möglicherweise auf den Einbau von Sensoren verzichten, um eine Erhöhung des Gesamtpreises der Fahrzeuge zu vermeiden Bericht schlägt vor: Die Integration von Kollisionsvermeidungssystemen in Fahrzeuge soll dazu beitragen, die Zahl der Fahrzeugunfälle aufgrund menschlicher Fehler zu verringern; Letztere sollen laut einer Studie der UN Road Safety Collaboration aus dem Jahr 2014 für 90 % der Unfälle verantwortlich sein. Das Radarsegment wird voraussichtlich 44 ausmachen. 5% des Weltmarktes bis 2025. Sinkende Preise für Radargeräte haben dazu geführt, dass sie von verschiedenen Original Equipment Manufacturers (OEMs) von Automobilen zunehmend übernommen werden Es wird erwartet, dass das Segment Kollisionswarnsysteme (FCWS) bis 2025 einen großen Marktanteil ausmachen wird, da diese Systeme dazu beitragen, Auffahrunfälle oder Unfälle deutlich zu verringern. Im Prognosezeitraum wird Europa voraussichtlich seine Position als Marktführer bei der Einführung von Kollisionen behalten Vermeidungssensoren und -systeme und wird voraussichtlich bis 2025 einen Wert von 5,80 Mrd. USD erreichen. Zu den wichtigsten Marktteilnehmern gehören NXP Semiconductors, Continental AG, Delphi Automotive, Robert Bosch GmbH und Murata Manufacturing Co., Ltd VERWANDTE FRAGE Ich habe Google Glass Explorer Edition nicht erhalten. Ist der Versuch, Glass dev ohne Hardware zu lernen, eine vergebliche Anstrengung? Nein, Sie können immer noch die Grundlagen der Glasent wicklung ohne die Hardware lernen. Es gibt drei Haupt ansätze, um dies zu erreichen: 1) Besuchen Sie die Mirror-API-Dokumentation, gehen Sie auf den Spielplatz und beginnen Sie, Code zu erstellen. Laden Sie die PHP-, Java-und Python-Bibliothek herunter, je nachdem, was Sie sich am wohlsten fühlen. Machen Sie sich mit dem Jargon und den Konvertitionen (Timeline, Bundles, Menüs usw.) vertraut. Lesen Sie die Support-Dokumentation (zweiter Link unten), um zu sehen, wie die Glass-Hardware tatsächlich funktioniert. Erstellen Sie einige Apps nach dieser Spezifikation. Schon bald finden Sie einen Freund mit Hardware zu t

Intelligenter Parksensor mit erstaunlichen Funktionen, einfacher Bedienung, beliebtem Design, idealem Arbeitsmodus und hoher Qualität.Modell: SNK-0414.3MTFT Video-Parksensorsystem mit KameraFeature4. 3-Zoll-TFT-Monitor mit integriertem SpiegelKompaktes Sonnenschutz-Design umSchalterfunktionsständerGeeignet für Kamera/DVD/VCD-PlayerPriorität der RückfahrkameraAuflösung: 480 x 234 PunkteStromversorgung: 12V DCFernbedienung und OSD-MenüSensoren selbst können die fehlerhaften Sensoren erkennen, wenn eine anormale Situation auftritt. Weitere Einzelheiten finden Sie unter: gl/djjaeSEmail: support@soniktechnologies.inCorporate Help Line: 918824866866 VERWANDTE FRAGE Ich habe Google Glass Explorer Edition nicht erhalten. Ist der Versuch, Glass dev ohne Hardware zu lernen, eine vergebliche Anstrengung? Nein, Sie können immer noch die Grundlagen der Glasent wicklung ohne die Hardware lernen. Es gibt drei Haupt ansätze, um dies zu erreichen: 1) Besuchen Sie die Mirror-API-Dokumentation, gehen Sie auf den Spielplatz und beginnen Sie, Code zu erstellen. Laden Sie die PHP-, Java-und Python-Bibliothek herunter, je nachdem, was Sie sich am wohlsten fühlen. Machen Sie sich mit dem Jargon und den Konvertitionen (Timeline, Bundles, Menüs usw.) vertraut. Lesen Sie die Support-Dokumentation (zweiter Link unten), um zu sehen, wie die Glass-Hardware tatsächlich funktioniert. Erstellen Sie einige Apps nach dieser Spezifikation. Schon bald finden Sie einen Freund mit Hardware zu t

EinleitungSteigende Kundenpräferenzen in Bezug auf Komfort und Fahrkomfort im Fahrzeug führen zur Digitalisierung von Personenkraftwagen. Funktionen wie Touchscreen-Infotainment und Rückfahrkameras, die früher nur in Premium-Autos eingebaut waren, werden in Massenproduktionsautos weit verbreitet. Der Einsatz von Vision-basierten ADAS-Systemen zeigt uns auch, dass Pkw auf dem Weg zu autonomen Fahrzeugen sind. LiDAR-, RADAR- und Kamerasensoren sind drei wichtige Sensoren, die derzeit zur Objekterkennung in mit Fahrerassistenzsystemen ausgestatteten Fahrzeugen verwendet werden. In diesem Blog werden Arten von Fahrzeugkamerasensoren, ihre Anwendungen, Wachstumstreiber und Wettbewerbsszenarien auf dem Markt für Fahrzeugkamerasensoren erörtert. ich. E. , Monovision oder eine Kombination von mindestens zwei Monovisionssystemen zu einer Stereovision. Das Monovisionssystem verwendet einen einzigen Sensor, um die Länge und den Atem des Bildes zu erfassen, und ist eine beliebte und kostengünstige Methode, um zweidimensionale Bilder wie Verkehrssignale zu erfassen. Das Stereo-Vision-System verwendet zwei Sensoren, einen zum Erfassen des Bildes (wie Monovision) und den anderen zum Erfassen der Tiefeninformationen. Stereovision-Kamerasysteme werden verwendet, um 3D-Bilder und Entfernungsinformationen zu erfassen (wie RADAR- und LIDAR-Systeme). Herkömmliche Kamerasensoren sind für die Arbeit bei sichtbarem Licht geeignet, stellen jedoch eine Herausforderung dar, um ein Objekt bei Nacht zu sehen. Um dieses Problem anzugehen, integrieren Autohersteller Ferninfrarotsensoren in Kamerasysteme, um Wärmekarten von Bildern bereitzustellen, indem sie die Temperaturunterschiede zwischen dem Objekt (z. B. einer Person) und seiner Umgebung erfassen. Diese Kamerasysteme werden im Allgemeinen in verwendetWeiterlesen VERWANDTE FRAGE Ich habe Google Glass Explorer Edition nicht erhalten. Ist der Versuch, Glass-Entwickler ohne die Hardware zu lernen, ein vergeblicher Versuch? Nein, Sie können die Grundlagen der Glass-Entwicklung auch ohne die Hardware erlernen. Es gibt drei Haupt ansätze, um dies zu erreichen: 1) Besuchen Sie die Mirror-API-Dokumentation, gehen Sie auf den Spielplatz und beginnen Sie, Code zu erstellen. Laden Sie die PHP-, Java-und Python-Bibliothek herunter, je nachdem, was Sie sich am wohlsten fühlen. Machen Sie sich mit dem Jargon und den Konvertitionen (Timeline, Bundles, Menüs usw.) vertraut. Lesen Sie die Support-Dokumentation (zweiter Link unten), um zu sehen, wie die Glass-Hardware tatsächlich funktioniert. Erstellen Sie einige Apps nach dieser Spezifikation. Schon bald finden Sie einen Freund mit Hardware zu t

Künstliche Intelligenz ist heute Teil unseres täglichen Lebens. Diese Technologie umgibt uns von automatischen Parksystemen, intelligenten Fotosensoren bis hin zu persönlicher Assistenz. Auch in der Bildung macht sich künstliche Intelligenz bemerkbar, und die traditionellen Methoden ändern sich drastisch. Dank der zahlreichen KI-Anwendungen für die Bildung wird die akademische Welt bequemer und personalisierter. Seit Bildungsmaterialien durch intelligente Geräte und Computer für jedermann zugänglich sind, hat sich die Art und Weise verändert, wie Menschen lernen. Studenten müssen heute keinen physischen Unterricht besuchen, um zu lernen, solange sie über Computer und eine Internetverbindung verfügen. KI ermöglicht auch die Automatisierung administrativer Aufgaben, sodass Institutionen die Zeit minimieren können, die für die Erledigung anspruchsvoller Aufgaben erforderlich ist, sodass Pädagogen mehr Zeit mit den Schülern verbringen können. Jetzt ist es an der Zeit, die Veränderungen zu diskutieren, die KI in der Bildung mit sich bringt. Vereinfachung von Verwaltungsaufgaben Unternehmen für die Entwicklung von KI-Bildungs-Apps können bei der Automatisierung der administrativen Aufgaben von Lehrern und akademischen Einrichtungen helfen. Pädagogen verbringen viel Zeit damit, Prüfungen zu benoten, Hausaufgaben zu bewerten und ihren Schülern wertvolle Antworten zu geben. Technologie kann jedoch verwendet werden, um die Bewertungsaufgaben zu automatisieren, die mehrere Tests umfassen. Das bedeutet, dass Professoren mehr Zeit hätten, als lange Stunden damit zu verbringen, sie mit ihren Studenten zu benoten. Wir erwarten mehr von KI. Softwareanbieter entwickeln bessere Möglichkeiten, schriftliche Antworten und gewöhnliche Aufsätze zu bewerten. Die andere Abteilung, die viel von KI profitiert, ist die Schulzulassungsbehörde. Intelligenz künstlich Zugänglichkeit hochwertiger Bildung In einer Zeit, in der die Welt durch Technologie schrumpft, wird auch hochwertige Bildung in Form von intelligenten Inhalten einer größeren Bevölkerung zugänglicher gemacht. Mit fortschrittlichen KI-Anwendungen, die von führenden KI-App-Unternehmen entwickelt wurden, können die Pädagogen Inhalte in verschiedenen Teilen des Landes entsprechend den lokalen Bedürfnissen der Schüler einrichten. Sie bieten oft Bildung durch virtuelle Inhalte wie Videokonferenzen, Vorlesungen usw. an. Sogar die Lehrbücher haben sich verändert, da KI-Systeme jetzt verwendet werden, um digitale Bücher für bestimmte Themen/Themen zu erstellen. Personalisiertes Lernen Haben Sie Netflix auf die Art der benutzerdefinierten Empfehlungen überprüft? Die gleiche Technologie wird verwendet, um Schüler in Schulen zu unterrichten. Die traditionellen Systeme sollten die Mitte bedienen, dienen aber den Schülern nicht ausreichend. Der Lehrplan wurde so konzipiert, dass er zu 80 Prozent auf die Mitte ausgerichtet ist, um so vielen Schülern wie möglich gerecht zu werden. Wenn die Schüler jedoch zu den oberen 10 Prozent gehören, haben sie Schwierigkeiten, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Wenn sie jedoch unter den 10 Prozent liegen, haben sie Schwierigkeiten. Aber Lehrer werden nicht unbedingt ersetzt, wenn KI eingeführt wurde, aber sie können viel besser abschneiden, indem sie jedem Schüler individuelle Empfehlungen geben. AI passt sowohl Hausaufgaben als auch Abschlussprüfungen an, um sicherzustellen, dass die Schüler die bestmögliche Unterstützung erhalten. Untersuchungen zeigen, dass einer der Schlüssel zu erfolgreichem Nachhilfeunterricht sofortiges Feedback ist. Die Schüler erhalten über KI-gestützte Apps gezielte und individuelle Antworten von ihren Lehrern. Lehrer können Lektionen in Karteikarten und intelligenten Lernführern zusammenfassen. Abhängig von den Herausforderungen, denen sie beim Studium der Unterrichtsmaterialien gegenüberstehen, können sie auch Schüler unterrichten. Anders als in der Vergangenheit haben College-Studenten jetzt mehr Zeit, um mit Lehrern zu interagieren. Globales Lernen Der Bildung sind keine Grenzen gesetzt und Künstliche Intelligenz kann helfen, Grenzen aufzuheben. Die Technologie bringt drastische Veränderungen mit sich, die das Lernen jedes Kurses zu jeder Zeit und von überall auf der Welt erleichtern. KI-gestützte Bildung vermittelt den Schülern die notwendigen IT-Kenntnisse. Mit mehr Erfindungen wird ein umfassenderes Angebot an Online-Kursen verfügbar sein, und die Schüler werden mithilfe von KI von überall aus lernen. Bildung wäre eine unterhaltsame Erfahrung. Viele Techniken ermöglichen es der künstlichen Intelligenz, das Lernen zu einer angenehmeren Aktivität zu machen. Es kann eine Art fesselnde Erfahrung schaffen, die Sie brauchen, um die Schüler in ihr Klassenzimmer zu fesseln. In verschiedenen Simulations- und Gaming-Technologien wird bereits künstliche Intelligenz eingesetzt, die diesbezüglich eine bedeutende Rolle spielen kann. Nun kann künstliche Intelligenz Bildung viel flexibler und einfühlsamer machen. Es kann verwendet werden, um Schüler zu überzeugen, ihr Wissen zu erweitern. Mit ihren eindeutigen Vorteilen nimmt die Präsenz von KI kontinuierlich zu und trotz ihrer erwarteten Bedeutung im Bildungsbereich könnte sie uns in der kommenden Zeit mit noch höherem Wert überraschen VERWANDTE FRAGE Ich habe Google Glass Explorer Edition nicht erhalten. Ist der Versuch, Glass dev ohne Hardware zu lernen, eine vergebliche Anstrengung? Nein, Sie können immer noch die Grundlagen der Glasent wicklung ohne die Hardware lernen. Es gibt drei Haupt ansätze, um dies zu erreichen: 1) Besuchen Sie die Mirror-API-Dokumentation, gehen Sie auf den Spielplatz und beginnen Sie, Code zu erstellen. 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Im vergangenen September haben wir optische Parksensoren installiert, um die Belegung von mehr als 500 Straßenparkplätzen im Universitätsviertel der Stadt Braunschweig zu messen. Das ist die größte Installation von Parksensoren, die jemals in Deutschland im öffentlichen Raum ausgerollt wurde und eines ist sicher: Wir werden es die letzte schaffen. Dies ist die Geschichte der großen Anstrengungen, die ein KI-Unternehmen auf der Suche nach der Wahrheit gemacht hat Daten, um seine Algorithmen zu befeuern. Dies ist auch die Geschichte hinter einem wunderschönen Stück Technik, das zufällig das Nebenprodukt einer größeren Mission war und schließlich nie wieder in Produktion gehen wird. All dies zugunsten einer disruptiveren, datengesteuerten Technologie. Da wir bei Bliq an prädiktiven Algorithmen arbeiten, um die Parkplatzverfügbarkeit auf der Grundlage von Verkehrsdaten zu modellieren, haben wir den natürlichen Bedarf an Ground-Truth-Daten der realen Parkplatzbelegung in einem Referenzgebiet. Um diese Art von Daten zu erhalten, haben wir uns entschieden, unseren eigenen realen Versuchsaufbau von Parksensoren zu bauen, die die Belegung von mehr als 500 Straßenparkplätzen rund um die Uhr in Echtzeit messen. Mit diesem Artikel möchten wir möchte einige Einblicke in die technischen Bemühungen geben, die in dieses Projekt geflossen sind. Sprechen Sie insbesondere über den von uns gewählten Teststandort, die Systemarchitektur und den eigentlichen Sensor, den wir zum Sammeln von Daten entworfen und gebaut haben. Das TestgeländeManchmal müssen KI-Unternehmen kreativ werden, wenn es darum geht, Ground Truth für ihre Modelle zu sammeln. In unserem Fall bedeutete dies für die Modellierung der Parkplatzverfügbarkeit, einen Stadtteil zu finden, der bestimmte Kriterien in Bezug auf Verkehrsfluss, Nutzung und Demografie erfüllt. Wir haben uns für das Universitätsviertel in Braunschweig wegen seiner großen Vielfalt an Einflüssen auf vergleichsweise kleinem Raum entschieden: Im Süden, Wir haben den Hauptcampus der Universität, der jeden Tag Tausende von Studenten und Hunderte von Mitarbeitern anzieht. Noch weiter südlich ist die Innenstadt mit ihren Geschäften und Sehenswürdigkeiten in wenigen Minuten zu Fuß erreichbar (in obiger Karte nicht eingezeichnet). Der nördliche Teil des Quartiers bildet ein Wohngebiet mit öffentlichen, unbeschränkten Straßenparkplätzen. Die meisten Menschen, die in diesem Gebiet leben, sind entweder Studenten oder Angestellte der lokalen Automobilindustrie. Die überwiegende Mehrheit der Einwohner pendelt mit dem Privatauto zur Arbeit. Getrennt wird der Stadtteil durch eine Ausfallstraße, die den Innenstadtbezirk umschließt. So funktioniert das System Die grundlegende Systemarchitektur der Sensorinstallation ist ziemlich einfach und im Grunde so, wie man es von den meisten IoT-Anwendungen erwarten würde: Irgendwo wird ein kleines Stück Hardware eingesetzt in der realen Welt und übermittelt Daten an ein Cloud-Backend. Das Backend speichert die Daten und macht sie für die weitere Verarbeitung zugänglich, um als Ground Truth für Machine-Learning-Bemühungen zu dienen oder einfach nur zur einfachen Visualisierung in einer App oder Web-App. Harte Anforderung: Privacy by Design Das Besondere an der Sensorarchitektur ist die ziemlich starke Rechenleistung Leistung, die wir am Rand eingesetzt haben: Aufgrund regulatorischer Anforderungen im deutschen öffentlichen Raum, die zusätzlich durch aktuelle und anhaltende DSGVO-Diskussionen befeuert werden, konnten wir Bilder nicht mit vielen Rechenressourcen in einer Remote-Cloud verarbeiten. Deshalb mussten wir alles tun das schwere Heben, um offene Stellen direkt am Sensorgerät und nicht woanders zu bestimmen. Der Vorteil dabei ist, dass dieser Ansatz keine großen Datenmengen für das Hin- und Hersenden von Bildern verbraucht. Stattdessen können wir die laufenden Kosten der Sensoren für die Konnektivität auch in einem relativ niedrigen Bereich halten. Auf der anderen Seite erfordert die Ausstattung des Geräts mit genügend Rechenleistung zur Durchführung der Bildanalyse viel zusätzlichen Aufwand in der Hardwareentwicklung. Warum nicht einen anderen Parksensor verwenden?Warum haben wir uns entschieden, uns die Mühe zu machen, unseren eigenen Parksensor zu entwerfen und zu bauen, anstatt nur eines der vielen fertigen Sensormodelle zu kaufen, die es bereits gibt?Darauf gibt es drei Antworten:Wir wusste nicht, wie aufwändig der Bau eines neuen Geräts werden würde ;) Die vorhandenen Parksensoren hatten alle einige Mängel: Die regulatorische Situation verbietet uns, jede verfügbare, optische Lösung zu verwenden, da diese Art von Systemen die Privatsphäre verletzen würde. Oberflächenmontierte Sensoren würden der Schneeräumung im Winter nicht standhalten. Und schließlich waren Bodensensoren selbst ziemlich kostspielig und noch teurer in der Installation. Als wir mit diesem Projekt begannen, hatten wir ein ziemlich knappes Budget. Wir haben das Unternehmen zu diesem Zeitpunkt vollständig gebootstrapt: Unsere Mittel bestanden aus einigen staatlichen Fördergeldern, ersten Einnahmen und einigen Preisen, die wir hier und da gewonnen haben. Die anderen Sensormodelle mit einem Preis zwischen 75 und 250 EUR pro Spot waren uns damals einfach zu teuer. Der neue optische ParksensorDie Idee für das Funktionsprinzip unseres Sensors war einfach: Denselben Algorithmus, den wir bereits in unserem vorherigen Forschungsprojekt auf verkleinerter Hardware entwickelt hatten, einsetzen, mit dem Internet verbinden, alles in eine wasserdichte Box packen und montieren zu einem Lichtmast. Der Algorithmus selbst ist im Grunde ein Bildklassifizierer, der vordefinierte interessierende Bereiche zum Betrachten erfordert. Der ursprüngliche Zweck des Modells bestand darin, die Analyse der Parkplatzbelegung in einigen riesigen Bildserien zu automatisieren, die wir in einem früheren Projekt mit Offline-Kameras gesammelt haben. Die Herausforderung bestand nun nur noch darin, ein geeignetes Hardware-Rig mit genügend Rechenleistung zu entwerfen, das Modell so zu verkleinern, dass es auf diesem Setup ausgeführt werden kann, und eine kontinuierliche Stromversorgung sicherzustellen. Das war unsere Spezifikations-Wunschliste: Niedrige Kosten pro Spot: Standardkomponenten Messfrequenz von bis zu 3 min bis zu 30 sek. Erkennung robust gegen Wetter, Lichtänderungen und ungenau parkende Autos (z. G. ein Auto belegt zwei Plätze)Überwachung des Gesundheitszustands des GerätsOption für Software-Updates aus der FerneGeringer Energieverbrauch25 Jahre NutzungsdauerSoftwareDie Sensorsoftware besteht aus drei Schichten: Dem Betriebssystem, das eigens für dieses Projekt entwickelt wurde, der Kernroutine, die alle Sensorfunktionen steuert und der aktuelles maschinelles Lernmodell für die Erkennung offener Stellen. BetriebssystemUm ein vollwertiges Vision-Modell am Edge auszuführen, stellten wir schnell fest, dass wir ein viel größeres Software-Setup benötigen würden als in anderen IoT-Hardwareprojekten. Die Entscheidung wurde getroffen, eine benutzerdefinierte Linux-Distribution mit Yocto zu erstellen. Auf diese Weise könnten wir die volle Kontrolle über alles haben, was das Betriebssystem tut. Die Kernfunktionen waren zwei separate Partitionen, um Dateisystemaktualisierungen und Swap-Partitionen durchführen zu können, eine Reihe von Bibliotheken, die von der Kernroutine benötigt werden, und ein Watchdog-Reset. Der Hardware-Watchdog unseres SBC startet das Gerät neu, falls etwas nicht wie erwartet funktioniert. Smart Bricks Meter über dem Boden an Lichtmasten wegen eines Fehlers in der Software zu haben, wäre buchstäblich der Worst Case Backend (Abrufen von Konfigurationsdaten und Senden von Updates). Die Kernroutine ist in Python implementiert. Dies gab uns große Flexibilität und vereinfachte die Bildverarbeitung erheblich, da wir auf die große vorhandene Python-Codebasis zurückgreifen konnten, die wir bereits im Unternehmen hatten. Eine großartige Sache am Softwaredesign ist die Fähigkeit zur unabhängigen Fernaktualisierung jeder einzelnen Komponente: Vom Erkennungsmodell über den Quellcode für die Kernroutine bis hin zum Kernel oder sogar dem gesamten Dateisystem kann jeder Teil aus der Ferne ersetzt werden. Angesichts der schnellen Entwicklungen im Bereich CV und maschinelles Lernen im Allgemeinen wollten wir sicherstellen, dass der Code, der die Sensoren ausführt, über die gesamte Lebensdauer auf dem neuesten Stand der Technik ist. Maschinelles LernenUm die Erkennungsaufgabe auszuführen, haben wir eine Version von TensorFlow genommen und nach einigen Optimierungen schließlich dazu gebracht, dass sie an unserem Setup funktioniert. Sobald dies erledigt war, konnten wir so ziemlich jeden vortrainierten Tensorflow einsetzen, der in den GPU-Speicher passen würde. Wir entschieden uns für MobileNet, da es das beste Verhältnis zwischen Genauigkeit und Leistung bei unserem Setup zeigte. Wir haben uns auch mehrere andere Ansätze angesehen, die auf traditionellen Computer-Vision-Funktionen wie HOG-Funktionen, Histogrammen usw. basieren. in Kombination mit herkömmlichen Klassifikatoren für maschinelles Lernen wie SVMs. Obwohl diese Tests aufgrund des viel einfacheren Modelldesigns im Vergleich zu MobileNet zu einer recht hohen Rechenleistung führten, war die Modellgenauigkeit geringer, was durch die üblichen Nachteile von Standard-CV-Merkmalsbeschreibungen (leichte Invarianz, Skaleninvarianz) erklärt werden kann. HardwareDie Arbeit mit Hardware war für uns als bis dahin reines Softwareunternehmen eine ganz neue Erfahrung. Obwohl Mathias, unser CTO, in seiner früheren Tätigkeit bei Volkswagen R &D, unser Unternehmen war noch nicht ganz bereit für eine Hardware-Entwicklungsaufgabe und ehrlich gesagt, ist es das auch heute noch nicht. Trotzdem brauchten wir ein funktionales Design, das einfach herzustellen und mit den Ressourcen, die wir zu diesem Zeitpunkt als Bootstrap-Unternehmen hatten, zu iterieren war. Unsere Anforderungsliste sah also schnell so aus: Das Gehäuse muss wasserdicht und 3D-druckbar sein Der Sensor sollte mindestens 12 Stunden im Akku laufen können Die Kamera sollte vor Regen und Spritzwasser geschützt sein und auch im Dunkeln funktionieren Das Design muss die Kamera, einen Temperatur-/Feuchtigkeitssensor, das LTE-Modul, den Einplatinencomputer und etwas Leistungselektronik zum Umwandeln der Spannung auf das entsprechende Niveau halten. Eine Batterie wird benötigt, um den Betrieb fortzusetzen, wenn der Lichtmast ausgeschaltet ist (während des Betriebs). des Tages) Der gesamte Aufbau muss modular aufgebaut sein, um die Installation zu erleichtern und im Fehlerfall einzelne Komponenten austauschen zu können. Es muss auch zu klein und grau lackiert sein, um in seiner Betriebsumgebung unauffällig zu wirken. Betriebsbedingungen von -20 C bis 70 C (da das Setup im Sommer ziemlich warm werden kann, wenn es vollständig der Sonne ausgesetzt ist). LEDs (wie viele Außenkameras sie haben), um bei Nachtbedingungen arbeiten zu können. Allerdings stellte sich heraus, dass diese Designentscheidung mit einigen Mängeln behaftet war: Diese LEDs verbrauchten (im Vergleich zur restlichen Elektronik) ziemlich viel Strom, was eine nicht standardmäßige und damit eine Stromversorgung erforderlich machte. Trotz des großen Stromverbrauchs waren sie nicht wirklich in der Lage, das gesamte Sichtfeld auszuleuchten. Wir hätten wahrscheinlich einen externen IR-Scheinwerfer gebraucht, was wiederum keine ernsthafte Alternative war. Und schließlich war das LED-gewürzte Design auch nicht sehr hübsch. Um das Problem des Nachtbetriebs zu lösen, haben wir uns entschieden, die statische Kameraeinstellung zu verwenden: Da die Kameraposition statisch ist und die Objekte, die wir zu erkennen versuchen, normalerweise auch still sind, Wir können die Belichtung und die Lichtempfindlichkeit der Sensoren erhöhen, um nur mit Restlicht zu arbeiten. Also haben wir die interne Belichtung und ISO-Steuerung der Kamera überschrieben und eine einfache Rückkopplungsschleife geschrieben, die die Beleuchtungseinstellungen basierend auf der Luminanz des zuletzt aufgenommenen Frames anpasst. Dieser Ansatz hat sich als recht gut erwiesen, da in den meisten Straßen genügend Restlicht von den Straßenlaternen vorhanden ist. Nach mehreren weiteren Iterationen landeten wir schließlich bei dem oben gezeigten Design: Die Kamera sitzt in einem Kegel, um vor Spritzwasser geschützt zu sein und Sonnenreflexe so weit wie möglich. Die Elektronik ist auf einer Buchse im Inneren montiert und ein Flachbandkabel verbindet die Kamera mit der Hauptplatine. Der Boden ist abnehmbar und mit vier Standardschrauben am Gehäuse befestigt. Da das Gehäuse in ABS gedruckt ist, sitzen quadratische Muttern in Aussparungen, um sicherzustellen, dass die Schrauben richtig angezogen werden können. Ein GoPro-ähnliches Gelenk verbindet das Gehäuse mit der Halterung, die mit Standard-Stahlband am Lichtmast befestigt wird. Alle Teile sind für die 3D-Druckbarkeit optimiert, was bedeutet, dass keine starken Überhänge vorhanden sind, dass die Oberflächen parallel importiert werden, um eine hohe Oberflächenqualität zu erzielen. Schließlich ist der Batteriekasten für eine bessere Wartungsfreundlichkeit vom Sensor getrennt. Es ist eine Standard-ABS-Spritzgussbox und enthält eine 4. 5 Ah 12 V Bleiakku und ein Ladegerät, das 230 V Eingang benötigt (das ist die Spannung der meisten Straßenlaternen in Deutschland). Was kommt als Nächstes? Die Daten, die wir während dieses Projekts sammeln, helfen uns sehr, unser Verständnis (und auch unser Algorithmen) darüber, wie das Parken in verschiedenen Verkehrssituationen und verschiedenen Kontexten von Faktoren, die die Parkplatzverfügbarkeit beeinflussen, funktioniert. Wir werden in Kürze mehr über die tatsächlichen Ergebnisse aus datenwissenschaftlicher Sicht veröffentlichen. Wir werden uns auch etwas Zeit nehmen und mehr auf die Details des Softwareteils eingehen und werden schließlich sogar die Software sowie die Hardwaredesigns als Open Source veröffentlichen. Danksagungen An dieser Stelle möchten wir der Stadt unsere Dankbarkeit aussprechen Braunschweig für die Bereitstellung der Verkehrsinfrastruktur zur Unterstützung dieses Projekts. Sie besorgten nicht nur alle notwendigen Genehmigungen, sondern übernahmen auch einen Teil der Kosten. Ein großes Dankeschön geht auch an den lokalen Verkehrsbetrieb Bellis und den Energieversorger BS Energy für die Unterstützung bei der Installation und Stromversorgung der Sensoren. Über den Autor Julian ist CEO und Co-Founder von Bliq, a Berlin -basiertes Technologieunternehmen. Bliq bietet Live-Parkkarten für Entwickler im Bereich Mobilität. VERWANDTE FRAGE Ich habe Google Glass Explorer Edition nicht erhalten. Ist der Versuch, Glass dev ohne Hardware zu lernen, eine vergebliche Anstrengung? Nein, Sie können immer noch die Grundlagen der Glasent wicklung ohne die Hardware lernen. Es gibt drei Haupt ansätze, um dies zu erreichen: 1) Besuchen Sie die Mirror-API-Dokumentation, gehen Sie auf den Spielplatz und beginnen Sie, Code zu erstellen. Laden Sie die PHP-, Java-und Python-Bibliothek herunter, je nachdem, was Sie sich am wohlsten fühlen. Machen Sie sich mit dem Jargon und den Konvertitionen (Timeline, Bundles, Menüs usw.) vertraut. Lesen Sie die Support-Dokumentation (zweiter Link unten), um zu sehen, wie die Glass-Hardware tatsächlich funktioniert. Erstellen Sie einige Apps nach dieser Spezifikation. Schon bald finden Sie einen Freund mit Hardware zu t

Automatisierte Fahrzeuge verfügen unter anderem über mehrere fortschrittliche Funktionen wie adaptive Geschwindigkeitsregelung, Einparkhilfe, Spurverlassenswarnung, automatisierte Notbremsung und Erkennung des toten Winkels, die in ein Automobil integriert werden können, um ein besseres und sichereres Fahrerlebnis zu bieten. Im Jahr 2017 wird die Anzahl der ADAS-Fahrzeuge auf der Straße, entweder zu Testzwecken oder kommerzialisiert, auf XX Einheiten geschätzt. Angetrieben von einem strengen regulatorischen Umfeld und steigendem Verbraucherinteresse wird diese Zahl voraussichtlich weiter wachsen und bis zum Jahr 2028 rund 10 Millionen Einheiten auf der Straße erreichen. Fordern Sie das Muster an: com/requestsample?id=578 &type=downloadDas ADAS-System erfordert Sicht- und Entfernungssensoren, um die Umgebung des Fahrzeugs genau abzubilden und Hindernisse in unmittelbarer Nähe des Fahrzeugs zu erkennen. Einige der Schlüsselsensoren, die zum Abbilden der Fahrzeugumgebung erforderlich sind, umfassen Kameras, RADARs, Ultraschallsensoren und Infrarotsensoren. Diese Komponenten fungieren als umgebende Sensorelemente für ein Fahrzeug und stellen automatisierten Systemen mehrere Datenpunkte in Echtzeit bereit, wobei nützliche Informationen extrahiert und dem Fahrer zur angemessenen Unterstützung bereitgestellt werden. Es wird erwartet, dass bis zum Jahr 2028 mehr als XX Millionen Fahrzeuge (einschließlich Personenkraftwagen und Nutzfahrzeuge) über eine eingebaute Fähigkeit von ADAS-Systemen und Automatisierung verfügen werden. Fahrerlose Fahrzeuge arbeiten jedoch mit den Eingaben, die von automatisierten Systemen bereitgestellt werden, wodurch genauere und dichtere Daten erforderlich sind, die dem System bereitgestellt werden. Kameras/RADARs/Ultraschallsensoren sind aufgrund verschiedener Betriebsbeschränkungen dieser Sensoren nicht in der Lage, diese Erfassungsanforderungen zu erfüllen, was in der Tat die Notwendigkeit der Verwendung von Lichterkennung und Entfernungsmessung (LiDARs) für einen höheren Automatisierungsgrad erhöht. Vollständigen Bericht anzeigen: Automotive LiDAR IndustryLiDAR-Geräte verwenden gepulste Laserstrahlen, um die Entfernung von Hindernissen von beliebigen Fahrzeugen durch das Aussenden von Laserstrahlen zu berechnen. Die Entfernung wird gemessen, indem die Zeit analysiert wird, die der Laserimpuls benötigt, um die Sensoren am Empfängerende zu reflektieren und zu empfangen. LiDAR-Sensoren werden verwendet, um die Umgebung mit einem nicht sichtbaren und ungefährlichen Laserstrahl zu scannen, der verwendet wird, um Objekte zu visualisieren und Entfernungen zu messen und ein 3D-Bild der Fahrzeugumgebung zu erstellen. Das LiDAR-System erfordert einen Lasersender und einen Empfänger.Verwandte Berichte:Global Automotive MEMS Sensor Market Analysis and Forecast: 20172021Global Automotive Camera Market Analysis and Forecast-2018 to 2026Global ADAS and Autonomous Driving Components Market, Analysis & Prognose 20172026Über uns: BIS Research ist ein globales Marktforschungs-, Marktforschungs- und Beratungsunternehmen, das sich auf die aufkommenden Technologietrends konzentriert, die die Dynamik des Marktes in den nächsten fünf (oder zehn) Jahren wahrscheinlich stören werden. Mit über 150 jährlich veröffentlichten Marktforschungsberichten konzentriert sich BIS Research auf verschiedene Technologiebereiche wie 3D-Druck und fortschrittliche Materialien & Chemie, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Automobil, Gesundheitswesen, Elektronik & Halbleiter, Robotik & UAV und andere neue Technologien. Jeder Forschungsbericht enthält eine detaillierte Analyse und anschließende Quantifizierung von Marktdynamik, Markttreibern und -beschränkungen, Chancen, Bedrohungen, Marktanteilen, aktuellen und aufkommenden Branchentrends sowie detaillierte Wettbewerbslandschaft und -informationen. Kontakt: E-Mail-ID: BIS Research39111 PASEO PADRE PKWY STE 313, FREMONT CA 945381686 VERWANDTE FRAGE Ich habe Google Glass Explorer Edition nicht erhalten. Ist der Versuch, Glass dev ohne Hardware zu lernen, eine vergebliche Anstrengung? Nein, Sie können immer noch die Grundlagen der Glasent wicklung ohne die Hardware lernen. Es gibt drei Haupt ansätze, um dies zu erreichen: 1) Besuchen Sie die Mirror-API-Dokumentation, gehen Sie auf den Spielplatz und beginnen Sie, Code zu erstellen. Laden Sie die PHP-, Java-und Python-Bibliothek herunter, je nachdem, was Sie sich am wohlsten fühlen. Machen Sie sich mit dem Jargon und den Konvertitionen (Timeline, Bundles, Menüs usw.) vertraut. Lesen Sie die Support-Dokumentation (zweiter Link unten), um zu sehen, wie die Glass-Hardware tatsächlich funktioniert. Erstellen Sie einige Apps nach dieser Spezifikation. Schon bald finden Sie einen Freund mit Hardware zu t

Städte werden intelligenter, und eine Gruppe von uns hofft, dass das erste Problem, das sie lösen, der Verkehr ist. Und eine Ursache für die Kopfschmerzen des Verkehrs ist das Parken. Also, wie lösen wir es? Mit intelligenten Parkuhren! Dieses Tutorial zeigt, wie Sie mit IBM Bluemix und PubNub einen Prototyp einer IoT-fähigen Anwendung für intelligente Parkuhren erstellen. Die App hat drei Kernfunktionen:Zeigen Sie dem Fahrer eine Echtzeitansicht der verfügbaren und belegten ParkplätzeErmöglichen Sie dem Fahrer, einen Parkplatz zu reservierenAutomatische Nachverfolgung der Abrechnung basierend auf den Aktionen des Fahrers (z ein großartiges DIY-Experiment für IoT-Enthusiasten. Wenn Sie also daran interessiert sind, es auszuprobieren, gehen Sie zu GitHub, um den vollständigen Quellcode des bluemix-Parking-Meter-Projekts zu erhalten. In den Build-Anweisungen und der Readme-Datei finden Sie detaillierte Schritte, direkt von der Konfiguration der Hardware bis zum Hosten und Ausführen der Anwendung . Zum Hosten dieser Anwendung müssen Sie ein Bluemix- und PubNub-Konto erstellen. Besuchen Sie die IBM Bluemix-Anmeldeseite und die PubNub-Add-On-Seite, um Ihre jeweiligen Konten zu erstellen. Beide Dienste bieten ein kostenloses Stufenkonto an, um mit ihren Angeboten herumzuspielen. KomponentenDie Anwendung besteht aus drei Komponenten:Parking Management Server (PMS) überwacht alle Parkplätze und verwaltet die Messung und Abrechnung für alle Benutzer. Die IoT-Hardwareplattform verbindet die Parkplätze mit dem PMS und erkennt auch das Vorhandensein oder Fehlen eines Fahrzeugs. Die mobile App bietet eine einfache Schnittstelle, um den Fahrer bei der Suche nach einem freien Parkplatz zu unterstützen und seine Parknutzung und Abrechnung zu verwalten. Die Hardwareplattform wird von Arduino Yun betrieben und verwendet Ultraschallsensoren, um die Anwesenheit oder Abwesenheit eines Fahrzeugs auf einem Parkplatz zu erkennen. Das PMS ist als Anwendungsserver implementiert, der auf Python läuft. Es behält den Überblick über alle Geräte und verwaltet die Abrechnung und Reservierungen. Die Mobile App (auch bekannt als Auto Park) ist eine Cordova- und JavaScript-basierte Android-App. Der PMS-Anwendungsserver wird auf der Cloud-Plattform IBM Bluemix gehostet, und die gesamte Kommunikation zwischen PMS zu Hardware und PMS zu der mobilen App wird von PubNubs Realtime Data Stream Network betrieben.HardwareDie folgende Liste der für dieses Projekt verwendeten Hardwarekomponenten:Arduino YunHC -SR04 Ultraschallsensor (3 Nr. )Ein Beispielaufbau auf einem Steckbrett ist unten gezeigt:Und das zugehörige schematische Diagramm für die Hardwareschaltung ist unten:Es gibt drei funktionale Teile der Hardware:Master-Controller Der WiFi-fähige Arduino Yun fungiert als Master-Controller für die Steuerung einiger Parkplätze Räume. Über Ultraschallsensoren überwacht und erhält es regelmäßig den Status jedes Parkplatzes in seinem Zuständigkeitsbereich. Es verbindet sich auch mit PMS über PubNub und veröffentlicht den ParkstatusSensor-Controller. Dies ist eine interne Komponente des Arduino Yun-Boards, das vom ATMega32-Chip angetrieben wird. Es ist direkt mit den Sensoren verbunden und führt alle paar Sekunden eine Schleife aus, um den neuesten Status jedes Sensors zu erhaltenUltraschallsensor Drei HC-SR04-Sensoren werden verwendet, um drei Parkplätze zu simulieren. Der Quellcode für die Hardware-Einrichtung ist im Verzeichnis yun_pubnub (für Master-Controller) und im Verzeichnis device/hcsr04 (für Sensor-Controller) im GitHub-Repository verfügbar.Parking Management Server (IBM Bluemix)Das PMS ist in Python geschrieben und kann als installiert werden Gehosteter IBM Bluemix-Service. IBM Bluemix stellt die Rechenleistung für das PMS bereit, um Hardwaregeräte zu überwachen und Parkuhren und Abrechnungen für die Benutzer zu verwalten. Außerdem müssen Sie den PubNub-Add-on-Service mit Ihrem IBM Bluemix-Konto verknüpfen, damit das PMS mit PubNub funktioniert. Lesen Sie die Schritte in README.md, um zu verstehen, wie Sie eine Python-Anwendung unter Bluemix mit PubNub einrichten und hosten. Der Quellcode für PMS befindet sich im Verzeichnis der Parkuhren im GitHub-Repository. Mobile App Die mobile App ist eine Standard-Android-App auf Cordova-Basis. Es zeigt eine Karte des Parkbereichs mit farbcodierten Parkplätzen an, um den Benutzer bei der Auswahl eines freien Platzes zu unterstützen. Der Quellcode für die mobile App befindet sich im Verzeichnis MobileApp im GitHub-Repository. PubNubPubNub fungiert als Kommunikations-Middleware für das gesamte System. Es bietet ein Cloud-basiertes Echtzeit-Datenstromnetzwerk, das mehr als 70 SDKs unterstützt, sodass jedes Gerät mit jedem anderen Gerät im Internet kommunizieren kann. Diese Anwendung verwendet drei von PubNubs SDKs, damit alle Komponenten nahtlos miteinander kommunizieren können. Diese sind: Javascript SDK für die mobile App Python SDK für PMS POSIX C SDK für Arduino Yun PMS und eine mobile App. Alle Nachrichten, die über die PubNub-Kanäle ausgetauscht werden, sind im JSON-Format. Für jede mobile App, die eine Parkplatzreservierung anfordert, initiiert das PMS Nachrichten über diesen Kanal für diese bestimmte mobile App. Die Bedeutung aller Kanäle wird im nächsten Abschnitt erläutert. Systembetrieb und Szenarien Der vollständige Betrieb dieses Systems kann in die folgenden fünf Szenarien unterteilt werden. Szenario 1: App-Initialisierung Wenn die mobile App zum ersten Mal nach der Installation gestartet wird, fragt sie nach dem Kennzeichen/Kennzeichen des Benutzerfahrzeugs. Dies dient als eindeutige Kennung für das PMS, um die App zu Abrechnungszwecken zu verfolgen. Anschließend sendet die App eine Anfrage an das PMS, um den Status aller Parkplätze zu erhalten. Dies wird verwendet, um die Karte anzuzeigen, wobei jeder Raum mit einer Slot-Nummer (001, 002 und 003) gekennzeichnet ist. So findet der Nachrichtenaustausch zwischen PMS und mobiler App statt: Die JSON-Anfrage der App enthält einen Parameter RequestType mit dem Wert 1, um eine Anfrage zum Abrufen des Massenstatus aller Parkplätze anzuzeigen. Die JSON-Antwort von PMS enthält die Stellplatznummer des Parkplatzes als Parameter und seinen Status entweder als 0 oder 1 , um anzuzeigen, dass der Stellplatz entweder frei oder belegt ist. Für die Kartenanzeige in der mobilen App werden derzeit freie Parkplätze grün, belegte oder reservierte Parkplätze rot angezeigt. Szenario 2: Aktualisierung des Gerätestatus Immer wenn der Parkplatz die Anwesenheit oder Abwesenheit eines Fahrzeugs erkennt, er signalisiert sofort dem PMS. Dabei kennzeichnet 001 die Slot-Identifikationsnummer des Stellplatzes und der Wert 1 zeigt an, dass der Stellplatz belegt ist. Alternativ gibt ein Wert von 0 an, dass der Platz frei ist. Das PMS leitet diese Informationen auch an einen globalen PubNub-Kanal parkingapp-resp weiter, sodass alle Apps ihre Parkplatzkartenanzeige aktualisieren können. Szenario 3: Reservierungsanfrage & Billing StartEin Benutzer, der sich einem freien Parkplatz nähert, kann diesen im Voraus reservieren, indem er in der App auf einen gewünschten freien Parkplatz tippt. Dies veranlasst das PMS, eine Abrechnungssitzung für den Benutzer zu initiieren. PMS sendet auf seinem privaten Kanal eine Nachricht an die App, um den Start der Abrechnung einzuleiten. Gleichzeitig startet PMS auch einen Timer. Hier ist ein genauerer Blick auf das Format von JSON-Nachrichten in dieser Interaktion: Der Parameter RequestType mit einem Wert 2 zeigt eine Reservierungsanfrage an ist die Zulassungsnummer des Fahrzeugs Wird ident ifi ziert durch selfA sessionType mit dem Wert 0 gibt den Beginn der Abrechnungssitzung für den Benutzer an, der die durch den Wert von deviceID identifizierte Slot-Nummer reserviert hat. Beim Empfang der Nachricht auf ihrem privaten Kanal zeigt die mobile App dem Benutzer eine Nachricht an, um seine Parkplatzreservierung zu bestätigen Anfrage:Zusätzlich sendet das PMS auch ein Update auf dem Kanal parkingapp-resto, um alle mobilen Apps darüber zu informieren, dass der besagte Parkplatz nun belegt ist.Szenario 4: ReservierungsbestätigungNach der Reservierung, wenn der Nutzer endlich einfährt und sein Fahrzeug auf dem ausgewiesenen Parkplatz parkt Platz, sendet die Hardware eine Statusaktualisierung an das PMS, um die Reservierungsbestätigung anzuzeigen. In diesem Moment stoppt das PMS den Timer. Szenario 5: Billing StopLater, wenn der Benutzer sein Fahrzeug aus dem Parkplatz herauszieht, erfasst die Hardwarevorrichtung dies erneut und sendet eine Statusaktualisierung an PMS, die anzeigt, dass der Platz jetzt frei ist. Nach Erhalt dieser Aktualisierung berechnet PMS die Rechnung für den Benutzer und sendet eine Nachricht zum Beenden der Abrechnungssitzung zusammen mit Rechnungsdetails über seinen privaten Kanal an die mobile App. Die von der mobilen App empfangene JSON-Nachricht enthält die Parameter für die Rechnungsdetails: Ist die Startzeit des Parkens Ist die Endzeit des Parkens ist die Gesamtzeit des Parkens (in Minuten) Ist der abgerechnete Betrag. Schließlich zeigt die mobile App die Rechnungsdetails wie folgt auf dem Bildschirm an: PMS ist so programmiert, dass für jede sechzig Minuten Parken 10 $ berechnet werden. Alternative Szenarien Falls der Benutzer den Parkplatz reserviert, aber nicht erscheint, wird der PMS-Timer gestartet in Szenario 3 von 60 Sekunden auf 0 herunterzählt und schließlich Szenario 5 ohne Hardwaretrigger durchführt. In diesem Fall wird dem Benutzer eine Mindestrechnung von $10 berechnet. Darüber hinaus hat diese Anwendung keine Vorkehrungen zum Authentifizieren des Benutzers während des Parkens (als Teil von Szenario 4), um sicherzustellen, dass der Benutzer, der den Parkplatz reserviert hat, derjenige ist, der sein Fahrzeug tatsächlich auf diesem Platz parkt. Dies bleibt den Lesern als Übung überlassen, die diese Anwendung weiter verbessern und für einen realitätsnäheren Einsatz praktikabel machen möchten. Wir hatten eine tolle Zeit beim Erstellen und Spielen mit dieser Anwendung, und das Testen des End-to-End-Szenarios war ziemlich interessant, wenn man bedenkt, dass ziemlich viele Subsysteme beteiligt sind. Verwendung von IBM Bluemix & PubNub-Dienste vereinfachen die Entwicklungsherausforderungen erheblich, da sich der Entwickler auf die Anwendungslogik konzentrieren kann, ohne sich Gedanken darüber machen zu müssen, wie die Kommunikation zwischen verschiedenen Subsystemen funktioniert. Abgesehen davon sind beide Dienste in der Lage, eine enorme Skalierung zu bewältigen, die genutzt werden kann, um ähnliche reale Anwendungen zu erstellen, die eine 247-Betriebszeit und Tausende von zufälligen Benutzern erfordern. Ursprünglich veröffentlicht bei allen neuesten Fortschritten und Tech-News, die direkt in Ihren Posteingang gesendet werden?. VERWANDTE FRAGE Ich habe Google Glass Explorer Edition nicht erhalten. Ist der Versuch, Glass dev ohne Hardware zu lernen, eine vergebliche Anstrengung? Nein, Sie können immer noch die Grundlagen der Glasent wicklung ohne die Hardware lernen. Es gibt drei Haupt ansätze, um dies zu erreichen: 1) Besuchen Sie die Mirror-API-Dokumentation, gehen Sie auf den Spielplatz und beginnen Sie, Code zu erstellen. Laden Sie die PHP-, Java-und Python-Bibliothek herunter, je nachdem, was Sie sich am wohlsten fühlen. Machen Sie sich mit dem Jargon und den Konvertitionen (Timeline, Bundles, Menüs usw.) vertraut. Lesen Sie die Support-Dokumentation (zweiter Link unten), um zu sehen, wie die Glass-Hardware tatsächlich funktioniert. Erstellen Sie einige Apps nach dieser Spezifikation. Schon bald finden Sie einen Freund mit Hardware zu t