Stratégie de marché des capteurs de stationnement, analyse des coûts de fabrication et distributeurs jusqu'à ce que 2020

Le marché mondial des capteurs de stationnement devrait atteindre 9 782,9 millions de dollars d'ici 2020, selon une nouvelle étude de Grand View Research, Inc. Les capteurs de stationnement empêchent les dommages physiques au véhicule en alertant le conducteur lorsque l'automobile s'approche d'un obstacle.

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De plus, ils aident à prévenir les blessures potentielles aux piétons. Ces caractéristiques sont particulièrement utiles compte tenu de la réduction des places de stationnement et de l'évolution des dimensions de la voiture moyenne, agissant ainsi comme un moteur clé de la croissance de l'industrie. Les capteurs de stationnement utilisant la technologie à ultrasons en représentaient 65.

1 % de la part de marché globale en 2012. Les capteurs de stationnement électromagnétiques devraient croître plus rapidement que la moyenne mondiale à un TCAC de 19,3 % de 2013 à 2020.

L'installation par les fabricants d'équipement d'origine (OEM) représentait 80,7 % du marché en 2012. La fourchette de prix de ces installations est beaucoup plus élevée que celle de leurs homologues du marché secondaire, contribuant ainsi largement aux revenus.

Pour demander un exemple de copie ou voir le résumé de ce rapport, cliquez sur le lien Les principales conclusions de l'étude suggèrent : Le marché mondial des capteurs de stationnement était estimé à 2 546 millions de dollars US en 2012 et devrait croître à un TCAC de 18,4 % de 2013 à 2020. Les capteurs de stationnement à ultrasons devraient continuer à dominer le marché mondial au cours de la période de prévision.

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Cependant, la technologie électromagnétique devrait être un segment à croissance rapide, principalement parce qu'elle aide à lutter contre des problèmes tels que la présence de pièces visibles sur le pare-chocs des véhicules. De plus, les capteurs électromagnétiques sont auto-diagnostiqués et sont équipés d'un système de maintenance. La préservation de l'aspect esthétique de l'automobile associée à une conception supérieure sous la forme d'une bande adhésive d'émetteur-récepteur devrait être le principal moteur de ce segment.

Les capteurs de stationnement du marché secondaire sont rentables par rapport à ceux installés par l'OEM, car ces derniers sont spécifiques à la marque et au modèle du véhicule. Les capteurs de stationnement installés par les OEM garantissent une construction et un montage supérieurs, ce qui leur permet de contribuer à la majorité des revenus mondiaux de l'industrie dans les années à venir. L'Amérique du Nord en représentait 38.

5% de la part de marché mondiale en 2012, et devrait continuer d'être le plus grand segment régional au cours de la période de prévision. Les initiatives des autorités de régulation de la région devraient être le principal moteur de la croissance du marché régional. L'Asie-Pacifique devrait être la région à la croissance la plus rapide, avec un TCAC estimé à 20.

1 % de 2013 à 2020. Les entreprises opérant sur le marché comprennent des fabricants de capteurs de stationnement ainsi que des équipementiers. Les principaux constructeurs automobiles proposent des systèmes de capteurs de stationnement, avec des écrans LCD en option qui indiquent la distance entre le véhicule et l'obstacle.

Les participants de l'industrie proposent des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS), afin que le conducteur puisse prendre une décision éclairée. Les principaux acteurs du marché sont Continental AG, Freescale Semiconductor Ltd. , Robert Bosch GmbH, Texas Instruments Inc.

, BMW, Audi et Volkswagen, entre autres. , 20122020)OEMAftermarketParking Sensors Regional Outlook (Chiffre d'affaires en millions USD, 20122020)Amérique du NordEuropeAsie-PacifiqueRoWÀ propos de Grand View ResearchGrand View Research, Inc. Est un U.

S. société d'études de marché et de conseil, enregistrée dans l'État de Californie et basée à San Francisco. La société fournit des rapports de recherche syndiqués, des rapports de recherche personnalisés et des services de conseil.

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Comment le stationnement numérique aide-t-il au développement d'une ville intelligente ?
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Presque tout le monde a entendu parler des capteurs de stationnement, même la plupart des personnes appartenant à l'industrie du stationnement ont travaillé avec dans le passé. Cependant, les capteurs ne sont plus les mêmes qu'aujourd'hui, comme ils l'étaient il y a quelques années.Avec les changements massifs de la technologie, tels que les tests à long terme, l'intelligence artificielle, la sécurité et l'analyse des données, et la prise de décision des jumeaux numériques, ont fait système de capteur de stationnement plus précis, fiable et rentable. Grâce à ces améliorations, les outils du système de capteurs de stationnement deviennent l'un des aspects les plus importants du développement des villes intelligentes. La mise en œuvre d'une solution de stationnement numérique dans la Zona Azul au Brésil est l'un des meilleurs exemples de ces changements technologiques. On s'attend à ce que d'ici 2050, plus de 70 % de la population se déplace dans les zones urbaines. Avec les villes intelligentes, il y aurait de faibles coûts d'exploitation, des zones moins encombrées et des services améliorés. Cela comprend également une meilleure qualité de l'eau et de l'air, ainsi qu'une meilleure sécurité et sûreté. Malgré tous ces avantages et progrès, de nombreuses villes ont encore du mal à démarrer et à adopter la technologie. Pour ces villes, le financement de nouvelles initiatives et le manque de technologie sont parmi les plus grands défis. Cependant, en avançant petit à petit, une étape à la fois, comme en commençant par le transport et le stationnement, ces villes peuvent commencer leur rêve d'infrastructure intelligente. Cela résoudra également les problèmes des résidents tels que la pollution et les embouteillages. Dans une récente enquête sur le stationnement, il a été indiqué qu'en moyenne, les conducteurs passent plus de 15 heures par an à la recherche des places de stationnement dans les parkings, dans les garages ou dans les rues. Cela coûte aux Américains environ 20 milliards de dollars par an. Ces inefficacités du système de stationnement affectent également les magasins et les entreprises locales. Plus de 60% des U. S. les conducteurs évitent de se rendre dans les magasins ainsi que dans d'autres destinations bondées en raison des problèmes de stationnement disponibles. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des demandes de stationnement des conducteurs : Plus de 85 % veulent des informations sur la disponibilité des places de stationnement en temps réel. Environ 88 % recherchent les places de stationnement les plus proches ou les moins chères. Plus de 80 % veulent une navigation correcte et directe vers la place de stationnement. Il existe de nombreuses solutions. qu'ils peuvent dire aux conducteurs où et quand les places de stationnement seront disponibles. Ces solutions utilisent une détection indicative et des algorithmes prédictifs afin de deviner l'état d'occupation de l'espace. Bien qu'il y ait un faible niveau de précision dans tous ces systèmes, les conducteurs qui en résultent sont incapables de trouver un parking disponible plus facilement et plus rapidement. Les algorithmes indicatifs et prédictifs conduisent à une orientation inefficace et manquent également de nombreux avantages du système de stationnement intelligent. Afin de développer véritablement une solution de transport et de stationnement intelligente, il est nécessaire de disposer de données en temps réel pour chaque espace de stationnement. Il comprend des zones de stationnement restreint comme devant les zones de chargement et les bouches d'incendie et les voies polyvalentes. En détectant chaque détail, les villes peuvent obtenir des instantanés précis de leur écosystème et de leurs zones de stationnement. Il fournit également les données de navigation demandées par les conducteurs. L'option de détection de place unique donne plus d'opportunités et de flexibilité aux villes afin d'optimiser l'inventaire de stationnement à mesure que les objectifs changent. Le système de transport et de stationnement doit être considéré comme un investissement modeste mais puissant dans la conception de la ville intelligente. Lorsque les villes optimisent l'espace de stationnement pour collecter avec précision des données sur les espaces, cela leur sera bénéfique, le stationnement sera rentabilisé et soutiendra d'autres initiatives de ville intelligente. QUESTION CONNEXE Je n'ai pas reçu Google Glass Explorer Edition. Est-ce que d'essayer d'apprendre Glass dev sans le matériel est un effort futile? Non, vous pouvez toujours apprendre les principes fondamentaux du développement du verre sans le matériel. Il existe trois approches principales pour y parvenir: 1) Visitez la documentation de l'API Mirror, entrez dans le terrain de jeu et commencez à hacher du code. 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Leçons tirées de la création de communautés de développeurs autour des API de stationnement IoT
Leçons tirées de la création de communautés de développeurs autour des API de stationnement IoT
L'optimisation du stationnement avec des capteurs et des API est l'un des cas d'utilisation les plus clairs pour la mise en œuvre de l'IoT dans les villes industrielles et intelligentes. Il existe une opportunité commerciale évidente : maximiser les revenus des places de parking. Il existe un atout clair qui peut être ouvert via l'API : la disponibilité en temps réel sur place de parking vacante. Et il existe des opportunités évidentes de développer de nouveaux services de qualité : en tirant parti de l'apprentissage automatique pour créer des services prédictifs. dans les données des capteurs et en les cartographiant. Grâce à leur matériel de capteurs neuBox, VIMOC a pu travailler avec des garages de stationnement pour installer des capteurs qui suivent des comptages précis dans leurs installations. Dans le passé, les garages utilisaient souvent des capteurs à boucle magnétique, dont la précision était insuffisante pour guider les conducteurs potentiels vers les baies vacantes. Il y avait donc une analyse de rentabilisation solide pour que les garages utilisent des capteurs plus avancés. De la même manière qu'HotelTonight exploite les API pour mettre à disposition des chambres d'hôtel de dernière minute, les opérateurs de stationnement peuvent maximiser leurs taux d'inoccupation avec des données précises sur les places vacantes (une place de parking dans la Bay Area, à San Francisco, par exemple, peut valoir entre 25 000 $ et 100 000 $ par an). Être capable d'optimiser les places de parking est donc un impératif commercial. Et l'industrie l'a compris. Hammadou dit que lorsqu'il a présenté à l'U. S. association nationale de stationnement, nous avons été submergés par la demande pour ce type de technologie. L'une des exigences que nous obtenons des propriétaires de garage est qu'ils veulent pouvoir transmettre les données d'inoccupation en temps réel aux développeurs d'applications pour permettre l'orientation et les cartes GPS pour afficher les espaces vacants. Les garagistes veulent donc une API ouverte. En raison de l'adoption par l'industrie et d'une analyse de rentabilisation claire, VIMOC s'oriente maintenant vers l'intégration de l'apprentissage automatique à la périphérie pour s'assurer que les développeurs d'API disposent de ce dont ils ont besoin pour créer des applications significatives basées sur les données de stationnement. Le principal défi dans la gestion et la croissance d'une communauté de développeurs est la qualité des données exposées via l'API et sa capacité à créer des analyses de rentabilisation solides, explique Hammadou. L'API en elle-même peut être bien gérée en établissant les bons choix de processus d'ingénierie et de conception d'architecture logicielle pour l'évolutivité, la sécurité et la disponibilité. Cependant, il est essentiel de fournir des données de capteur précises si l'on veut résoudre des problèmes d'infrastructure complexes. Notre mission principale lorsque nous nous engageons avec un développeur est de l'aider à créer plus de valeur pour nos clients que si nous fournissions le service par nous-mêmes. Il est essentiel d'établir un processus commercial solide pour gérer différents projets avec les développeurs. Si la qualité des données, le processus métier et la stratégie de monétisation ne sont pas établis dans le cadre de l'engagement de l'API, il n'y a pas d'incitations ni de récompenses durables pour le fournisseur d'API, le développeur ou l'utilisateur final. Hammadou voit l'adéquation du marché des produits comme une combinaison de données de grande valeur mises à disposition par leur API afin que les développeurs puissent créer des applications et des services de qualité, et qu'il existe un programme de partage des revenus en place qui reconnaît les développeurs en tant que créateurs d'entreprise à part entière droit. Autres exemples de fournisseurs d'API de stationnement : Soyez très clair sur la façon dont votre solution IoT peut être utilisée par des industries particulières et établissez des relations avec ces industries afin qu'elles comprennent la connexion entre l'API et les revenus. VIMOC a pu expliquer sa technologie et obtenir une industrie traditionnelle comme les garages de stationnement demandant des API et des intégrations. Assurez-vous que votre solution IoT génère des données précises qui sont mises à la disposition des développeurs afin qu'ils puissent créer des produits et services riches en fonctionnalités et de haute qualité. VIMOC a renforcé la confiance et la crédibilité auprès des développeurs tiers en s'assurant que leurs données fournissaient une précision supérieure à celle des solutions IoT précédentes. Une fois que votre solution IoT est en place et génère des données précises, il est alors possible d'introduire de nouvelles technologies de pointe comme l'apprentissage automatique pour stimuler de nouvelles innovations. Ne commencez pas par le deep learning et le ML : il s'agit de la deuxième vague de développement de fonctionnalités pour les projets d'infrastructure IoT. Pensez aux modèles commerciaux programmables. Cherchez à vous associer aux développeurs d'API via des modèles de revenus partagés plutôt qu'en créant une approche de tarification transactionnelle des API dans laquelle les développeurs doivent payer pour accéder à votre API. Si vous aimez cet article, veuillez cliquer sur le bouton ci-dessous et suivre cette publication pour ne rien manquer. Prêt à commencer à engager et à développer votre communauté d'API avec Hitch ? Inscrivez-vous maintenant QUESTION CONNEXE Je n'ai pas reçu Google Glass Explorer Edition. Est-ce que d'essayer d'apprendre Glass dev sans le matériel est un effort futile? Non, vous pouvez toujours apprendre les principes fondamentaux du développement du verre sans le matériel. Il existe trois approches principales pour y parvenir: 1) Visitez la documentation de l'API Mirror, entrez dans le terrain de jeu et commencez à hacher du code. Téléchargez la bibliothèque PHP, Java et Python, celui avec qui vous êtes le plus à l'aise. 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Le stationnement intelligent serait le segment à la croissance la plus rapide du marché de l'assistance au stationnement des voitures particulières au cours de la période t
Le stationnement intelligent serait le segment à la croissance la plus rapide du marché de l'assistance au stationnement des voitures particulières au cours de la période t
Le marché du stationnement intelligent pour voitures particulières devrait croître à un TCAC de 17,94 %, pour atteindre une taille de marché de 5,25 milliards USD d'ici 2021. La production mondiale de véhicules est passée de 84,2 millions en 2012 à 90,8 millions en 2015. De plus depuis 2012, avec une croissance de 8. 6 %, la production totale de voitures particulières est passée à 68,5 millions en 2015. Cette augmentation rapide du nombre de voitures sur la route n'a pas entraîné une augmentation similaire de la disponibilité des places de stationnement. Afin d'accueillir plus de véhicules, les garages de stationnement offrent des espaces de stationnement étroits. De nombreuses villes planifient plus efficacement les infrastructures de stationnement. Cela stimulera la demande de voitures particulières équipées d'un système d'aide au stationnement intelligent. Le facteur qui freine la croissance du marché est le coût élevé du développement d'un système d'aide au stationnement intelligent, qui augmente ainsi le coût d'une voiture particulière. Les capteurs de stationnement représentent la plus grande part, en termes de valeur et de volume, du marché des composants de stationnement intelligents pour les voitures particulièresLes capteurs de stationnement dominent le marché des composants de stationnement intelligents pour les voitures particulières. Les capteurs de stationnement aident non seulement à réduire les dommages causés au véhicule pendant le stationnement et la marche arrière, mais peuvent également aider à réduire les embouteillages en offrant une meilleure vue ou une meilleure idée de l'environnement arrière en alertant le conducteur. Le nombre de capteurs de stationnement utilisés dans un système d'aide au stationnement intelligent varie selon l'OEM et le modèle de véhicule. Afin de réduire les accidents causés par les véhicules qui sortent d'une place de stationnement en marche arrière, l'U. S. La National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) a décidé que toutes les nouvelles voitures particulières devaient être équipées de caméras de recul à partir de 2018. Même le ministère indien des transports routiers et des autoroutes (MoRTH) devrait rendre les capteurs de recul obligatoires pour tous les véhicules de tourisme en Inde. Les gouvernements du monde entier sont en train de mettre en œuvre des réglementations pour rendre obligatoires les capteurs de stationnement inversés dans les véhicules. Parlez à notre analyste et obtenez des informations cruciales sur l'industrie qui aideront votre entreprise. La technologie des capteurs est le segment du marché de la technologie des capteurs de stationnement intelligents pour les voitures particulières. La technologie des capteurs est principalement utilisée pour détecter les obstacles sur une longue distance. Bien qu'elle soit actuellement largement utilisée dans les fonctions avancées d'assistance à la conduite, la demande pour la technologie des capteurs radar augmenterait avec les développements technologiques du système d'aide au stationnement intelligent. Les capteurs à ultrasons et les capteurs d'image sont des options relativement moins coûteuses pour remplir la fonction de base de détection d'obstacles que les capteurs radar. Cependant, les développements dans le domaine du stationnement intelligent sophistiqué, comme le stationnement entièrement autonome, stimuleront la demande de capteurs radar dotés d'une fonction de détection de distance à longue portée. Asie-Océanie : le marché de l'aide au stationnement intelligent pour les voitures particulières à la croissance la plus rapide L'Asie-Océanie est estimée être le marché de l'aide au stationnement intelligent pour les voitures particulières à la croissance la plus rapide, et devrait croître au TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision. Selon l'OICA, l'Asie-Océanie est le plus grand contributeur à la production mondiale de voitures particulières. La production de voitures particulières en Asie-Océanie s'est élevée à 40. 0 million de véhicules en 2015. La Chine, le Japon et l'Inde sont les principaux contributeurs à la production totale de voitures particulières en Asie-Océanie. À mesure que le nombre de véhicules sur la route augmente, la demande de places de stationnement augmente également. Afin de répondre à la demande croissante de places de stationnement, les gouvernements prévoient une infrastructure de stationnement efficace qui minimise le gaspillage d'espace et accueille un plus grand nombre de véhicules. Ces facteurs augmenteront la demande de voitures particulières équipées d'un système de stationnement intelligent. Le système d'aide au stationnement intelligent réduit le stress du stationnement dans les espaces de stationnement étroits et permet une utilisation optimale de l'espace de stationnement. Ainsi, l'augmentation des investissements dans les infrastructures de stationnement et l'amélioration de la gestion du trafic et du stationnement stimuleront le marché du stationnement intelligent en Asie-Océanie. Télécharger le PDF : marchésetmarchés. Com/pdfdownloadNouveau. Asp? id=123959229Le rapport fournit des profils détaillés des sociétés suivantes : 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 CoverageLe marché du stationnement intelligent a été segmenté en fonction du type de système d'aide au stationnement (aide au stationnement guidée, aide au stationnement intelligente), des composants (capteurs de stationnement, angle capteurs, unités d'affichage, ECU), technologie des capteurs (ultrasons, radar et image), marché de la gestion du stationnement par verticale (gouvernement et commercial) et solutions de gestion du stationnement (sécurité et surveillance, gestion des services de voiturier, gestion des réservations de stationnement et reconnaissance des plaques d'immatriculation). Le marché a été donné en termes de volume (000/million d'unités) et de valeur (million/milliard USD). Raisons d'acheter le rapport : ce rapport contient différents niveaux d'analyse, y compris l'analyse de l'industrie (analyse factorielle et analyse des cinq forces de Porters) et les profils d'entreprise, qui ensemble comprennent et discutent des points de vue de base sur les segments émergents et à forte croissance du stationnement intelligent. marché des voitures particulières et du marché de la gestion du stationnement, paysage concurrentiel, régions et pays à forte croissance, initiatives gouvernementales et dynamique du marché tels que les moteurs, les contraintes, les opportunités et les défis. Le rapport permet aux nouveaux entrants / petites entreprises ainsi qu'aux entreprises établies de mieux comprendre le marché pour les aider à acquérir une plus grande part de marché. Les entreprises qui achètent le rapport pourraient utiliser l'une ou une combinaison des quatre stratégies mentionnées ci-dessous (développement du marché, développement/innovation de produit, diversification du marché et évaluation concurrentielle) pour renforcer leur position sur le marché. À propos de MarketsandMarkets MarketsandMarkets fournit des recherches B2B quantifiées sur 30 000 opportunités/menaces de niche à forte croissance qui auront un impact sur 70 à 80 % des revenus des entreprises mondiales. Actuellement au service de 7500 clients dans le monde, dont 80% des entreprises mondiales du Fortune 1000 en tant que clients. Près de 75 000 hauts dirigeants de huit secteurs dans le monde approchent MarketsandMarkets pour leurs problèmes concernant les décisions en matière de revenus. Plateforme phare de veille concurrentielle et d'études de marché de MarketsandMarkets, Knowledgestore connecte plus de 200 000 marchés et des chaînes de valeur entières pour une compréhension plus approfondie des informations non satisfaites ainsi que du dimensionnement du marché et des prévisions des marchés de niche. Personne à contacter: Mr. Shelly Singh MarketsandMarkets INC. 630 Dundee Road Suite 430 Northbrook, IL 60062 États-Unis : 18886006441 QUESTION CONNEXE Je n'ai pas reçu Google Glass Explorer Edition. Est-ce que d'essayer d'apprendre Glass dev sans le matériel est un effort futile? Non, vous pouvez toujours apprendre les principes fondamentaux du développement du verre sans le matériel. Il existe trois approches principales pour y parvenir: 1) Visitez la documentation de l'API Mirror, entrez dans le terrain de jeu et commencez à hacher du code. Téléchargez la bibliothèque PHP, Java et Python, celui avec qui vous êtes le plus à l'aise. 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La taille du marché des capteurs d'évitement de collision vaut 18,97 milliards de dollars par 2025
La taille du marché des capteurs d'évitement de collision vaut 18,97 milliards de dollars par 2025
La taille du marché mondial des capteurs anticollision devrait atteindre 18,97 milliards USD d'ici 2025, selon une nouvelle étude menée par Grand View Research, Inc., affichant un 21. TCAC de 2 % au cours de la période de prévision. L'intégration de systèmes anti-collision dans les véhicules grand public et la mise à jour des cotes de sécurité des agences devraient alimenter la croissance du marché au cours des prochaines années. La sensibilisation croissante des consommateurs et l'accent mis sur la recherche et le développement par les acteurs de l'industrie ont été les principaux moteurs de croissance du marché. L'installation de systèmes anticollision permet aux véhicules d'effectuer une prise de décision autonome et semi-autonome. La demande croissante de sécurité des véhicules par les consommateurs et les agences gouvernementales de réglementation de la sécurité des véhicules devrait également stimuler la croissance du marché des capteurs anticollision. Les développements technologiques récents en matière de capteurs se concentrent sur la construction de dispositifs hautement sophistiqués et l'augmentation de leurs performances en utilisant divers composants du véhicule. Les systèmes anti-collision permettent aux équipementiers automobiles d'intégrer une intelligence supplémentaire pour atteindre l'objectif de développement d'un véhicule autonome. Des normes réglementaires et juridiques strictes ont rendu obligatoire l'ajout de capteurs pour améliorer les fonctions de sécurité dans les véhicules. Ceux-ci devraient stimuler la demande de capteurs anticollision au cours de la période de prévision. Cependant, le coût élevé des systèmes basés sur LiDAR et des radars à longue portée peut entraver la croissance du marché, car les fabricants de voitures à bas prix peuvent s'abstenir d'installer des capteurs pour éviter d'augmenter le prix global des véhicules.Cliquez sur le lien ci-dessous : principales conclusions de la le rapport suggère : L'intégration de systèmes anticollision dans les véhicules devrait contribuer à réduire le nombre d'accidents de véhicules dus à une erreur humaine ; ces derniers seraient responsables de 90 % des accidents, selon une étude de 2014 de la Collaboration sur la sécurité routière des Nations Unies. Le segment radar devrait en représenter 44. 5% du marché mondial d'ici 2025. La baisse des prix des radars a conduit à leur adoption accrue par divers fabricants d'équipement d'origine (OEM) d'automobiles. Le segment du système d'avertissement de collision (FCWS) devrait représenter une part de marché importante d'ici 2025, car ces systèmes contribuent à réduire considérablement les collisions ou les accidents par l'arrière. Au cours de la période de prévision, l'Europe devrait conserver sa position de leader du marché dans l'adoption de la collision. capteurs et systèmes d'évitement et devrait atteindre 5,80 milliards USD d'ici 2025Les principaux acteurs du marché sont NXP Semiconductors, Continental AG, Delphi Automotive, Robert Bosch GmbH et Murata Manufacturing Co., Ltd QUESTION CONNEXE Je n'ai pas reçu Google Glass Explorer Edition. Est-ce que d'essayer d'apprendre Glass dev sans le matériel est un effort futile? Non, vous pouvez toujours apprendre les principes fondamentaux du développement du verre sans le matériel. Il existe trois approches principales pour y parvenir: 1) Visitez la documentation de l'API Mirror, entrez dans le terrain de jeu et commencez à hacher du code. Téléchargez la bibliothèque PHP, Java et Python, celui avec qui vous êtes le plus à l'aise. Familiarisez-vous avec le jargon et les converntions (chronologie, bundles, menus, etc.). Lisez la documentation d'assistance (deuxième lien ci-dessous) pour voir comment le matériel Glass fonctionne réellement. Construisez des applications selon cette spécification. Bientôt, vous trouverez un ami avec du matériel à t
Auto-conduite Hype Vs Self-parking Reality
Auto-conduite Hype Vs Self-parking Reality
Forme vs substance dans les villes intelligentes Il existe trois types de personnes dans ce monde. Premièrement, il y a des gens qui font bouger les choses. Ensuite, il y a des gens qui regardent les choses se produire. Enfin, il y a des gens qui ne sont ni des faiseurs ni des observateurs, tout ce qu'ils font, c'est demander à plusieurs reprises : que se passe-t-il ? Steve BackleyComme prévu, mes récentes interactions avec la communauté du capital-risque (VC) sont à la fois stimulantes et enrichissantes. La réceptivité à mon offre innovante publiée dans Plan B Ventures The Last Call a été EXCEPTIONNELLE. Et cela signifie une chose à coup sûr : des questions ! des questions fréquentes, directes et directes, sans anesthésie ! Depuis que j'ai exprimé tant de doutes quant à la possibilité de voir des voitures véritablement autonomes et autonomes errer dans les rues de la ville dans les 5 prochaines années, je me suis souvent demandé : quels autres développements de l'IdO affectent déjà les SmartCities aujourd'hui , d'une manière profonde et significative? Alors comment répondre à une question complexe, sur le champ, et sans prendre le temps de RÉFLÉCHIR ? Eh bien, ma réponse ne devrait pas vous surprendre puisque j'en ai déjà parlé dans mon billet décrivant LE POUVOIR DES OPPOSÉS intitulé : L'esprit curieux Certes, je blogué le mois dernier sur notre site web, LinkedIn et Twitter à propos d'une bulle d'intelligence artificielle ennuyeuse en relation avec les voitures autonomes. Dans un article intitulé : Êtes-vous prêt à faire voler votre femme et vos enfants SANS pilote ? J'ai parlé de la sécurité des transports et souligné que le premier pilote automatique d'avion a été développé par Sperry Corporation en 1912. C'était il y a plus de 100 ans ! Et pourtant, on s'attend toujours à voir un pilote dans un cockpit. N'est-ce pas ? Dans : sur l'IA, le pilote automatique, les voitures autonomes. et la question de l'abeille, mon objectif était de souligner que nous avons besoin de plus de rigueur dans la gestion des attentes en matière d'IA. Pas une semaine ne passe sans une forte envie de souligner à quel point certains titres sont trompeurs. Cela ne me dérange pas combien d'argent est dépensé pour créer le battage médiatique tant que les actionnaires de diverses sociétés COMPRENNENT que la conduite autonome n'est toujours rien de plus qu'une expérience. C'est peut-être l'une des expériences commerciales les plus CHÈRES jamais menées, mais appelons le chat, le chat. En mettant la THÉORIE DES OPPOSÉS à l'épreuve, permettez-moi de vous demander : quel est le contraire de l'AUTO-CONDUITE ? La réponse : SELF-PARKING. Donc, à ce stade, j'aimerais passer à un domaine qui n'a pas reçu de couverture pour les voitures autonomes et vous dire pourquoi. Je parle d'un énorme impact des technologies et des applications d'auto-stationnement sur les SmartCities partout dans le monde ! Évolution de l'auto-stationnement PGS 1.0 Dans la plupart des environnements urbains modernes, le nombre de voitures augmente rapidement. La disponibilité de places de parking publiques dans les grandes villes ne peut satisfaire l'augmentation de la demande. Pendant des années, les systèmes de gestion des infrastructures de stationnement n'ont pas réussi à contrôler les places de stationnement gratuites. En conséquence, bien souvent, le conducteur n'était pas en mesure de trouver rapidement une place libre et devait tourner en rond, créant des embouteillages. Les premières solutions à ces problèmes comprenaient des systèmes de guidage de stationnement (PGS) 1. 0 visant à : Guider les conducteurs directement vers le premier espace disponible Réduire la congestion, la pollution au ralenti et le stress sous la pression du temps Faire gagner du temps et de l'argent aux conducteurs et aux propriétaires/gestionnaires d'installations Les municipalités, les garagistes et les exploitants ont rapidement compris que PGS pouvait améliorer le service à la clientèle & satisfaction, en particulier, PGS peut : Accroître la fidélité des clients et les visites répétées Améliorer les bénéfices et l'économie Augmenter le taux de remplissage des places de stationnement Augmenter la valeur de la propriété Éviter les files d'attente excessives à l'entrée Offrir un avantage concurrentiel et la capacité d'augmenter les tarifs horaires Historiquement, la prolifération des systèmes PGS 1.0 a été beaucoup plus forte en Europe qu'elle ne l'était en N/A. Malgré le fait que le stationnement est une industrie de 25 milliards de dollars aux États-Unis. S. il a fonctionné pendant des années de manière conventionnelle, en mettant peu l'accent sur l'innovation et le stationnement intelligent. D'après Frost & Sullivan rapporte qu'un quart de milliard de personnes enregistrées aux États-Unis les véhicules de tourisme restent garés plus de 90 % du temps. Le nombre total de places de stationnement dans les 28 pays de l'UE est estimé à 440 millions, tandis que l'Amérique du Nord compte 800 millions de places dans 40 000 garages et parkings en surface. Il a été estimé que plus de 30 % du trafic dans une ville est causé par les conducteurs. qui cherchent une place de stationnement. Des systèmes de stationnement inefficaces et mal gérés entraînent des embouteillages et une augmentation des émissions de carbone, faisant ainsi perdre du temps aux navetteurs et affectant la productivité et les opportunités économiques. Par exemple, l'Association européenne du stationnement (EPA) a souligné pendant des années que la création de plus de places de stationnement dans une rue et dans les parkings en surface compromet la qualité du domaine public et de l'espace pour les piétons dans les zones urbaines centrales. Et malgré la réalisation par National Parking Association selon laquelle l'élasticité des prix des places de stationnement peut être basée sur la valeur pour l'utilisateur final et sur la durée (par ex. l'emplacement, la sécurité, la commodité et l'heure de la journée, etc. , Etc. ) les coûts associés aux installations PGS sont restés élevés pendant des années. Alors pourquoi si peu a été fait en N/A pendant PGS 1. 0 ère ? Peut-être, une fois de plus, est-ce que l'économie est stupide ? Ci-dessous, un calcul simple décrivant le coût d'un PGS 1 typique. 0 entretenant 500, 1 000 et 2 000 voitures. Même un petit garage de stationnement à plusieurs niveaux avec une capacité globale de seulement 500 voitures nécessite 40 000 $ de CapEx et un minimum de 2 000 $ de frais d'entretien, en plus des coûts d'installation. Bienvenue dans PGS 2.0Une fois de plus, selon Frost & Selon Sullivan, le chiffre d'affaires total du marché du stationnement intelligent en Europe et en Amérique du Nord s'élevait à 7,05 milliards de dollars en 2014 et devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 18 % pour atteindre 43 dollars. 56 milliards en 2025. Des opportunités de croissance spécifiques sont attendues pour les opérateurs de stationnement grâce à l'augmentation des solutions de stationnement basées sur la technologie. Oubliez les panneaux LED brillants installés par les opérateurs de parking PGS 2. 0 est un cerveau-enfant de l'IoT. Tout tourne autour des expressions à la mode, telles que l'apprentissage en profondeur, l'IA, l'analyse prédictive et le traitement du langage naturel. Cependant, cette fois, les villes sont fermement aux commandes. PGS 2.0 n'est qu'une des solutions ESSENTIELLES de SmartCity. Que ce soit Barcelone, New York, San Francisco, Amsterdam, Los Angeles, etc. Étant donné que les villes consomment l'énergie mondiale et produisent 80 % des émissions de carbone mondiales, la réduction de la congestion des transports et l'amélioration de la qualité de vie dans les villes sont une priorité absolue pour les urbanistes. En particulier, San Francisco propose des documents d'évaluation de projet détaillés, des données techniques des manuels et des spécifications permettant à toute municipalité d'apprendre de ses expériences et de suivre ses traces, sans douleur. SFpark est la marque de l'approche de la SFMTA en matière de gestion du stationnement. La ville a piloté et cultivé plusieurs technologies émergentes, notamment des compteurs intelligents, des capteurs de stationnement et un outil sophistiqué de gestion des données. Sans surprise, la SFMTA a utilisé plusieurs stratégies pour faciliter la recherche d'une place de stationnement et améliorer l'expérience de stationnement, notamment : tarification Faciliter le paiement aux compteurs et éviter les contraventions Délais plus longs Amélioration de l'interface utilisateur et de la conception du produit Amélioration des informations pour les conducteurs, y compris des panneaux directionnels statiques vers les garages et des informations en temps réel sur les emplacements de stationnement disponibles sur et hors voirie Hautement transparent, Approche basée sur des règles et basée sur les données pour modifier les tarifs de stationnementAjoutez des véhicules électriques au mélange et le besoin de construire de plus en plus de bornes de recharge et PGS 2.0 a atteint le POINT DE BASCULEMENT. Ville après ville, ils ont finalement réalisé que les parcmètres obsolètes sont leur DOTATION EN FACTEURS la plus sous-évaluée. Les bornes de recharge dans la rue, les parkings à plusieurs étages, les centres commerciaux, les hôtels et les restaurants peuvent tous être intégrés aux applications PGS 2.0. À son tour, il sécurisera les revenus de la ville auprès des clients captifs. Le stationnement peer-to-peer (P2P), la réservation de stationnement en ligne et les solutions de paiement de stationnement mobile sont déjà là. Le stationnement libre-service intelligent devrait devenir une composante importante des revenus des SmartCities. Des entreprises telles que SmarCities prévoient d'augmenter les revenus du stationnement de 2030 % en moyenne. Il convient de mentionner que le coût de PGS 2.0 est d'un ORDRE DE MAGNITUDE moins cher que son prédécesseur. Des capteurs magnétiques sans fil détectent avec précision la présence de véhicules. Les capteurs contiennent une batterie intégrée, durent 5 ans ou plus, et contiennent les derniers composants de communication sans fil. L'installation de capteurs encastrés ou en saillie ne prend que quelques minutes car ils peuvent être collés sur n'importe quelle surface. De même, les installations sans fil sont rapides à déployer et faciles à entretenir. Tous les câbles électriques et les harnais coûteux ont disparu, tout comme les écrans LED lumineux. Les applications téléphoniques assistées par GPS font le travail de manière fiable. Et enfin, le déploiement sans fil est souvent basé sur ZigBee Open Standard créé explicitement pour le contrôle des capteurs. Cette technologie est basée sur la norme internationale IEEE 802.15.4 qui permet une opérabilité sécurisée, à faible coût et à faible consommation d'énergie entre les réseaux sensoriels. Il a été conçu dès le départ pour être plus simple et moins coûteux que le Bluetooth ou le Wi-Fi. L'essentiel: PGS 2. 0 offre aujourd'hui une opportunité unique de stationnement en libre-service à de nombreuses municipalités ! Les SmartCities sans aucune expertise préalable en matière de PGS PEUVENT PASSER TOUTE LA GÉNÉRATION DE TECHNOLOGIES développées il y a des années. Et les urbanistes peuvent apporter de puissants déploiements PGS 2.0 aux transports urbains partout dans le monde. J'ai vu un phénomène similaire à la fin des années 90 lors d'une mission de la Banque mondiale en Estonie. Après avoir pris connaissance de l'expertise en détection de blanchiment d'argent d'International Neural Machines Inc. (ma start-up de reconnaissance de formes basée sur l'IA) et nos interactions avec FinCEN à Washington et CANAFE à Ottawa On m'a demandé de visiter Tallinn, en Estonie, afin de rencontrer des responsables de la Banque centrale d'Estonie. En route pour l'Estonie, j'ai fait une escale à Stockholm, en Suède, en séjournant quelques jours à l'hôtel Sheraton local. La connexion Internet à l'hôtel était très lente et très chère. Cela ressemblait à un brouillon de modem commuté. Imaginez donc ma surprise lorsque j'ai découvert des dizaines de bornes Internet haut débit gratuites en fibre optique à l'aéroport de Tallinn. Il a été financé par l'UE peu de temps avant mon arrivée, mais pour une raison quelconque, il semblait s'intégrer assez bien dans un terminal moderne. Oleg Feldgajer est président & Directeur général de Canada Green ESCO Inc. Oleg positionne l'entreprise pour qu'elle devienne un leader dans le financement de projets et d'entreprises d'énergie verte améliorés par l'IA. La mission du CGE est d'accompagner les entreprises DISRUPTIVES dans l'ENERGIE & TRANSPORT vers des modèles économiques rentables. Oleg est passionné par une telle mission et croit fermement que sans innovation basée sur l'IA, nous nous étoufferons tous prématurément avec de l'air pollué et de l'eau sale. CGE offre un financement à 100 % (avec ou sans effet de levier) à ses clients et utilise d'importants pools d'actions et des dettes sans recours. Oleg propose des idées créatives et fraîches aux entreprises ouvertes d'esprit qui embrassent à la fois : la logique ET l'intuition opportuniste. La CGE s'oppose à la médiocrité & son modus operandi est assez simple : si la CGE n'est pas invitée à rejoindre votre conseil d'administration ou votre conseil consultatif, nous avons échoué ! QUESTION CONNEXE Je n'ai pas reçu Google Glass Explorer Edition. Est-ce que d'essayer d'apprendre Glass dev sans le matériel est un effort futile? Non, vous pouvez toujours apprendre les principes fondamentaux du développement du verre sans le matériel. Il existe trois approches principales pour y parvenir: 1) Visitez la documentation de l'API Mirror, entrez dans le terrain de jeu et commencez à hacher du code. Téléchargez la bibliothèque PHP, Java et Python, celui avec qui vous êtes le plus à l'aise. Familiarisez-vous avec le jargon et les converntions (chronologie, bundles, menus, etc.). Lisez la documentation d'assistance (deuxième lien ci-dessous) pour voir comment le matériel Glass fonctionne réellement. Construisez des applications selon cette spécification. Bientôt, vous trouverez un ami avec du matériel à t
Meilleur capteur de stationnement pour votre véhicule | GPS Sonik
Meilleur capteur de stationnement pour votre véhicule | GPS Sonik
Capteur de stationnement intelligent avec des fonctions étonnantes, un fonctionnement simple, une conception populaire, un mode de travail idéal et une haute qualité. Modèle : SNK-0414.3MTFT Système de capteur de stationnement vidéo avec caméraFeature4. Moniteur TFT 3 pouces intégré dans le miroirConception de pare-soleil compacte autourSupport de fonction de commutationConvient pour appareil photo/lecteur DVD/VCDPriorité à la caméra de reculRésolution : 480 x 234 pointsAlimentation : 12V DCTélécommande et menu OSDLes capteurs eux-mêmes peuvent détecter les capteurs défectueux si une situation anormale est apparue. POUR plus de détails, visitez : gl/djjaeSEmail : support@soniktechnologies.inCorporate Help Line : 918824866866 QUESTION CONNEXE Je n'ai pas reçu Google Glass Explorer Edition. Est-ce que d'essayer d'apprendre Glass dev sans le matériel est un effort futile? Non, vous pouvez toujours apprendre les principes fondamentaux du développement du verre sans le matériel. Il existe trois approches principales pour y parvenir: 1) Visitez la documentation de l'API Mirror, entrez dans le terrain de jeu et commencez à hacher du code. Téléchargez la bibliothèque PHP, Java et Python, celui avec qui vous êtes le plus à l'aise. Familiarisez-vous avec le jargon et les converntions (chronologie, bundles, menus, etc.). Lisez la documentation d'assistance (deuxième lien ci-dessous) pour voir comment le matériel Glass fonctionne réellement. Construisez des applications selon cette spécification. Bientôt, vous trouverez un ami avec du matériel à t
Le marché des capteurs de caméra automobile va exploser : les capteurs de stationnement vont dominer
Le marché des capteurs de caméra automobile va exploser : les capteurs de stationnement vont dominer
IntroductionLes préférences croissantes des clients pour le confort à bord et la facilité de conduite conduisent à la numérisation des voitures particulières. Des fonctionnalités telles que l'infodivertissement à écran tactile et les caméras de recul, qui n'étaient autrefois installées que dans les voitures haut de gamme, sont largement adoptées dans les voitures produites en série. Le déploiement de systèmes ADAS basés sur la vision nous montre également que les voitures particulières se dirigent vers une voie évolutive vers les véhicules autonomes. Les capteurs LiDAR, RADAR et de caméra sont trois capteurs importants actuellement utilisés pour la détection d'objets dans les véhicules équipés d'ADAS. Ce blog discutera des types de capteurs de caméra automobile, de leurs applications, des moteurs de croissance, du scénario concurrentiel sur le marché des capteurs de caméra automobile. je. E. , mono-vision ou une combinaison d'au moins deux systèmes mono-vision pour former une vision stéréo. Le système Monovision utilise un seul capteur pour capturer la longueur et le souffle de l'image. Il s'agit d'un moyen populaire et peu coûteux de capturer des images bidimensionnelles comme les feux de circulation. Le système de vision stéréo utilise deux capteurs, l'un pour capturer l'image (comme la mono-vision) et l'autre pour capturer les informations de profondeur. Les systèmes de caméras à vision stéréo sont utilisés pour capturer des images 3D et des informations de distance (comme les systèmes RADAR et LIDAR). Les capteurs de caméra traditionnels conviennent pour travailler dans la lumière visible, mais il est difficile de voir un objet la nuit. Pour résoudre ce problème, les constructeurs automobiles intègrent des capteurs infrarouges lointains dans les systèmes de caméras pour fournir des cartes thermiques des images, en détectant les différences de température entre l'objet (par exemple un individu) et son environnement ambiant. Ces systèmes de caméras sont généralement utilisés dansLire la suite QUESTION CONNEXE Je n'ai pas reçu Google Glass Explorer Edition. Est-ce que d'essayer d'apprendre Glass dev sans le matériel est un effort futile? Non, vous pouvez toujours apprendre les principes fondamentaux du développement du verre sans le matériel. Il existe trois approches principales pour y parvenir: 1) Visitez la documentation de l'API Mirror, entrez dans le terrain de jeu et commencez à hacher du code. Téléchargez la bibliothèque PHP, Java et Python, celui avec qui vous êtes le plus à l'aise. Familiarisez-vous avec le jargon et les converntions (chronologie, bundles, menus, etc.). Lisez la documentation d'assistance (deuxième lien ci-dessous) pour voir comment le matériel Glass fonctionne réellement. Construisez des applications selon cette spécification. Bientôt, vous trouverez un ami avec du matériel à t
Comment l'IA transforme le secteur de l'éducation
Comment l'IA transforme le secteur de l'éducation
L'Intelligence Artificielle fait désormais partie de notre quotidien. Cette technologie nous entoure des systèmes de stationnement automatiques, des capteurs photo intelligents à l'assistance personnelle. De même, dans l'éducation, l'intelligence artificielle se fait sentir, et les méthodes traditionnelles changent radicalement. Grâce aux nombreuses applications d'IA pour l'éducation, le monde académique devient plus pratique et personnalisé. Depuis que le matériel pédagogique est devenu accessible à tous grâce aux appareils intelligents et aux ordinateurs, cela a changé la façon dont les gens apprennent. Aujourd'hui, les étudiants n'ont pas besoin d'assister à des cours physiques pour étudier tant qu'ils disposent d'ordinateurs et d'une connexion Internet. L'IA permet également d'automatiser les tâches administratives, permettant aux établissements de minimiser le temps nécessaire pour effectuer des tâches difficiles afin que les éducateurs puissent passer plus de temps avec les étudiants. Il est maintenant temps de discuter des transformations apportées par l'IA dans l'éducation. Les éducateurs passent beaucoup de temps à noter les examens, à évaluer les devoirs et à fournir à leurs élèves des réponses précieuses. Cependant, la technologie peut être utilisée pour automatiser les tâches de notation impliquant plusieurs tests. Cela signifie que les professeurs auraient plus de temps que de passer de longues heures à les noter avec leurs étudiants. Nous attendons plus de l'IA. Les fournisseurs de logiciels développent de meilleures façons de noter les réponses écrites et les essais ordinaires. L'autre département qui reçoit beaucoup de l'IA est le conseil des admissions scolaires. Intelligence artificielleAccessibilité d'une éducation de qualitéÀ une époque où la technologie se rétrécit dans le monde, une éducation de qualité sous forme de contenu intelligent est également rendue plus accessible à une population plus large. Grâce aux applications d'IA avancées développées par les meilleures sociétés d'applications d'IA, les éducateurs peuvent configurer du contenu dans différentes parties du pays en fonction des besoins locaux des étudiants. Ils offrent souvent une éducation par le biais de contenus virtuels tels que des vidéoconférences, des conférences, etc. Même les manuels scolaires se sont transformés car les systèmes d'IA sont maintenant utilisés pour créer des livres numériques sur des sujets/thèmes spécifiques. Apprentissage personnalisé Avez-vous vérifié Netflix pour le type de recommandations personnalisées ? La même technologie est utilisée pour enseigner aux élèves dans les écoles. Les systèmes traditionnels devraient s'adresser au milieu, mais ne desservent pas suffisamment les élèves. Le programme conçu en ciblant 80% du milieu pour convenir au plus grand nombre d'élèves possible. Cependant, lorsqu'ils se situent dans les 10 % supérieurs, les élèves ont du mal à atteindre leur plein potentiel. Pourtant, lorsqu'ils sont dans les 10 % inférieurs, ils traversent des difficultés. Mais les enseignants ne sont pas nécessairement remplacés lorsque l'IA est introduite, mais ils peuvent être beaucoup plus performants en proposant des recommandations individuelles à chaque élève. AI personnalise à la fois les devoirs en classe et les examens finaux pour s'assurer que les étudiants reçoivent la meilleure assistance possible. La recherche indique que l'une des clés d'un tutorat réussi est la rétroaction instantanée. Les élèves reçoivent des réponses ciblées et personnalisées de leurs enseignants via des applications alimentées par l'IA. Les enseignants peuvent condenser les leçons dans des flashcards et des guides d'étude intelligents. Selon les défis auxquels ils sont confrontés dans l'étude du matériel de classe, ils peuvent également enseigner aux étudiants. Contrairement au passé, les étudiants peuvent désormais avoir plus de temps pour interagir avec les enseignants. Apprentissage global Il n'y a pas de limites à l'éducation et l'intelligence artificielle peut aider à éliminer les frontières. La technologie apporte des transitions radicales facilitant l'apprentissage de n'importe quel cours à tout moment et de n'importe où dans le monde. L'éducation alimentée par l'IA fournit les compétences informatiques nécessaires aux étudiants. Avec plus d'inventions, une gamme plus complète de cours en ligne sera disponible et les étudiants apprendront où qu'ils soient avec l'aide de l'IA. L'éducation serait une expérience amusante De nombreuses techniques permettent à l'intelligence artificielle de faire de l'apprentissage une activité plus agréable. Cela peut créer une sorte d'expérience engageante dont vous avez besoin pour captiver les élèves dans leur classe. Dans diverses technologies de simulation et de jeu, l'intelligence artificielle est déjà utilisée et peut jouer un rôle important à cet égard. Désormais, l'intelligence artificielle peut rendre l'éducation beaucoup plus flexible et plus perspicace. Il peut être utilisé pour persuader les élèves de développer leurs connaissances. Avec ses avantages distincts, la présence de l'IA ne cesse de gonfler et, malgré son importance anticipée dans l'espace éducatif, elle pourrait nous surprendre avec une valeur encore plus élevée dans les temps à venir QUESTION CONNEXE Je n'ai pas reçu Google Glass Explorer Edition. Est-ce que d'essayer d'apprendre Glass dev sans le matériel est un effort futile? 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Nous avons construit le plus grand réseau de capteurs de stationnement du pays pour envoyer les capteurs de stationnement en enfer
Nous avons construit le plus grand réseau de capteurs de stationnement du pays pour envoyer les capteurs de stationnement en enfer
En septembre dernier, nous avons installé des capteurs de stationnement optiques pour mesurer l'occupation de plus de 500 places de stationnement dans la rue du quartier universitaire de la ville de Braunschweigs. C'est la plus grande installation de capteurs de stationnement jamais déployée dans l'espace public en Allemagne et une chose est sûre : nous en ferons la dernière. C'est l'histoire des grands efforts d'une société d'IA à la recherche de la vérité terrain. des données pour alimenter ses algorithmes. C'est aussi l'histoire derrière une belle pièce d'ingénierie, qui s'est avérée être le sous-produit d'une plus grande mission et qui ne sera finalement plus jamais mise en production. Tout cela en faveur d'une technologie plus disruptive et basée sur les données. Puisque, chez Bliq, nous travaillons sur des algorithmes prédictifs pour modéliser la disponibilité des parkings en fonction des données de trafic, nous avons naturellement besoin de données de vérité terrain sur l'occupation réelle des parkings. dans une zone de référence. Pour obtenir ce type de données, nous avons décidé de construire notre propre configuration expérimentale de capteurs de stationnement dans le monde réel qui mesurent l'occupation de plus de 500 places de stationnement dans la rue, en temps réel, 24 heures sur 24.Avec cet article, nous aimerait partager quelques idées sur les efforts d'ingénierie qui ont été consacrés à ce projet. Plus précisément, parlons du site de test que nous avons choisi, de l'architecture du système et du capteur réel que nous avons conçu et construit pour collecter des données. Le site de test Parfois, les entreprises d'IA doivent faire preuve de créativité lorsqu'il s'agit de collecter la vérité terrain pour leurs modèles. Dans notre cas, modéliser la disponibilité des parkings, cela signifiait trouver un quartier répondant à certains critères en termes de flux de trafic, d'usage et de démographie. Nous avons choisi le quartier universitaire de Braunschweig pour sa grande variété d'influences sur un espace relativement petit : nous avons le campus principal de l'université qui attire chaque jour des milliers d'étudiants et des centaines d'employés. Encore plus au sud, le centre-ville avec ses commerces et ses attractions n'est qu'à quelques minutes à pied (non représenté sur la carte ci-dessus). La partie nord du quartier forme une zone résidentielle avec un parking public sans restriction dans la rue. La plupart des habitants de cette région sont soit des étudiants, soit des employés de l'industrie automobile locale. La grande majorité des habitants se rend au travail en voiture particulière. Le quartier est séparé par une route circulaire artérielle, qui englobe le quartier du centre-ville.Comment fonctionne le systèmeL'architecture système de base de l'installation du capteur est assez simple et correspond essentiellement à ce que l'on attend de la plupart des applications IoT : un petit morceau de matériel est déployé quelque part dans le monde réel et transmet les données à un backend cloud. Le backend stocke les données et les rend accessibles pour un traitement ultérieur, pour servir de vérité de terrain pour les efforts d'apprentissage automatique ou simplement pour une simple visualisation dans une application ou une application Web. puissance que nous avons déployée à la périphérie : en raison des exigences réglementaires dans l'espace public allemand qui sont en outre déclenchées par les discussions récentes et en cours sur le RGPD, nous n'avons pas été en mesure de traiter des images sur un cloud distant avec beaucoup de ressources de calcul. C'est pourquoi nous devions tout faire le gros du travail pour déterminer les points ouverts directement sur le capteur plutôt qu'ailleurs. L'avantage à ce sujet est que cette approche ne consomme pas de gros volumes de données pour l'envoi d'images dans les deux sens. Au lieu de cela, nous pouvons maintenir les coûts de fonctionnement des capteurs pour la connectivité également dans une fourchette relativement faible. En revanche, équiper l'appareil d'une puissance de calcul suffisante pour effectuer une analyse d'image nécessite de nombreux efforts supplémentaires dans le développement du matériel. Pourquoi ne pas utiliser un autre capteur de stationnement ? Pourquoi avons-nous décidé de concevoir et de construire notre propre capteur de stationnement au lieu de simplement acheter l'un des nombreux modèles de capteurs finis déjà disponibles ? Il y a trois réponses à cela : nous Je ne savais pas à quel point la construction d'un nouvel appareil allait devenir complexe ;) Les capteurs de stationnement existants avaient tous des défauts : la situation réglementaire nous interdisait d'utiliser tout type de solution optique disponible, car ce type de système violerait la vie privée. Les capteurs montés en surface ne résisteraient pas au déneigement en hiver. Et enfin, les capteurs enterrés étaient eux-mêmes assez coûteux et encore plus chers à installer. Nous avions un budget assez serré lorsque nous avons lancé ce projet. Nous avons entièrement démarré l'entreprise à ce stade : nos fonds se composaient d'un financement gouvernemental, de premiers revenus et de certains prix que nous avons gagnés ici et là. Les autres modèles de capteurs avec un prix compris entre 75 et 250 EUR par spot étaient tout simplement trop chers pour nous à cette époque. Le nouveau capteur optique de stationnementL'idée du principe de fonctionnement de notre capteur était simple : déployer le même algorithme que nous avions déjà développé dans notre précédent projet de recherche sur du matériel de taille réduite, le connecter à Internet, mettre le tout dans un boîtier étanche et le monter à un lampadaire. L'algorithme lui-même est essentiellement un classificateur d'images, qui nécessite l'examen de régions d'intérêt prédéfinies. L'objectif initial du modèle était d'automatiser l'analyse de l'occupation des parkings dans d'énormes séries d'images que nous avons collectées dans un projet précédent avec des caméras hors ligne. Le défi consistait désormais uniquement à concevoir une plate-forme matérielle appropriée avec une puissance de calcul suffisante, à réduire le modèle pour qu'il s'exécute sur cette configuration et à assurer une alimentation électrique continue. C'était notre liste de souhaits : faible coût par spot : composants standard. Fréquence de mesure jusqu'à 3 min jusqu'à 30 sec. G. une voiture occupant deux places) Surveillance de l'état de santé de l'appareil Option pour les mises à jour logicielles à distance Faible consommation d'énergie Durée de vie utile de 25 ans Logiciel Le logiciel du capteur se compose de trois couches : Le système d'exploitation, qui était un développement personnalisé pour ce projet, la routine de base contrôlant toutes les modèle d'apprentissage automatique réel pour la détection des points ouverts. La décision a été prise de construire une distribution personnalisée de Linux en utilisant Yocto. De cette façon, nous pourrions avoir un contrôle total sur tout ce que fait le système d'exploitation. Les fonctionnalités principales étaient deux partitions distinctes, afin de pouvoir effectuer des mises à jour du système de fichiers et des partitions d'échange, un certain nombre de bibliothèques, requises par la routine principale et une réinitialisation du chien de garde. Le chien de garde matériel de notre SBC redémarre l'appareil au cas où quelque chose ne fonctionnerait pas comme prévu. Avoir des compteurs de briques intelligentes au-dessus du sol sur des lampadaires à cause d'un bogue dans le logiciel serait littéralement le pire des cas.Routine de baseLa routine de base est chargée de faire fonctionner le détecteur dans un intervalle de temps réglable, de surveiller l'état de santé des capteurs et de communiquer avec le backend (récupération des données de configuration et envoi des mises à jour). La routine principale est implémentée en Python. Cela nous a donné une grande flexibilité et un traitement d'image simplifié, car nous pouvions utiliser la grande base de code Python existante que nous avions déjà dans l'entreprise. Une grande chose à propos de la conception du logiciel est sa capacité à effectuer des mises à jour à distance indépendantes de chaque composant individuel : Du modèle de détection au code source de la routine principale jusqu'au noyau ou même à l'ensemble du système de fichiers, chaque partie peut être remplacée à distance. Face aux évolutions rapides du CV et du domaine de l'apprentissage automatique en général, nous voulions nous assurer que le code qui exécute les capteurs sera à la pointe de la technologie pendant toute la durée de vie. Machine LearningPour effectuer la tâche de détection, nous avons pris une version de tensorflow et après quelques ajustements, nous l'avons finalement fait fonctionner sur notre configuration. Une fois cela fait, nous pouvions déployer à peu près n'importe quel flux tenseur pré-formé qui s'intégrerait dans la mémoire GPU. Nous avons décidé d'utiliser le MobileNet, car il présentait le meilleur rapport entre précision et performances sur notre configuration. Nous avons également examiné plusieurs autres approches basées sur des fonctionnalités de vision par ordinateur traditionnelles telles que les fonctionnalités HOG, les histogrammes, etc. en combinaison avec des classificateurs d'apprentissage automatique conventionnels comme les SVM. Bien que ces tests aient donné des performances de calcul assez élevées en raison d'une conception de modèle beaucoup plus simple par rapport à MobileNet, la précision du modèle était plus faible, ce qui peut s'expliquer par les inconvénients habituels des descriptions de caractéristiques CV standard (invariance à la lumière, invariance à l'échelle). MatérielTravailler avec du matériel était une expérience assez nouvelle pour nous, étant jusqu'à présent une pure entreprise de logiciels. Bien que Mathias, notre CTO, ait travaillé sur la conception d'électronique lors de son travail précédent chez Volkswagen R &D, notre entreprise n'était pas tout à fait prête pour une tâche de développement matériel et, honnêtement, avec le recul, elle ne l'est toujours pas aujourd'hui. Ainsi, notre liste d'exigences s'est rapidement avérée ressembler à ceci : Le boîtier doit être étanche et imprimable en 3D Le capteur doit pouvoir fonctionner au moins 12 heures sur batterie La caméra doit être protégée de la pluie et des projections d'eau et fonctionner également dans l'obscurité La conception doit contenir la caméra, un capteur de température/humidité, le module LTE, l'ordinateur monocarte et certains composants électroniques de puissance pour convertir la tension au niveau approprié. Une batterie est nécessaire pour continuer à fonctionner lorsque le lampadaire est éteint (pendant jour) L'ensemble de l'installation doit être modulaire pour faciliter l'installation et pouvoir échanger des composants individuels en cas de panne. Il doit également être petit et peint en gris pour paraître discret dans son environnement de fonctionnementConditions de fonctionnement de -20 C à 70 C (puisque la configuration peut devenir assez chaude en été lorsqu'elle est complètement exposée au soleil) Nous avons commencé avec une conception incluant l'infrarouge Des LED (comme de nombreuses caméras extérieures en ont) pour pouvoir fonctionner dans des conditions nocturnes. Cependant, ce choix de conception s'est avéré comporter quelques défauts : Ces LED étaient assez énergivores (par rapport au reste de l'électronique), rendant nécessaire une alimentation non standard et donc électrique. Malgré la grande consommation d'énergie, ils n'étaient pas vraiment capables d'éclairer tout le champ de vision. Nous aurions probablement eu besoin d'un projecteur infrarouge externe, ce qui, encore une fois, n'était pas une alternative sérieuse. Et enfin, la conception aux épices à LED n'était pas très jolie non plus. on peut augmenter l'exposition et la sensibilité à la lumière des capteurs pour ne travailler qu'avec la lumière résiduelle. Nous avons donc écrasé l'exposition interne et le contrôle ISO des caméras et écrit une simple boucle de rétroaction qui ajuste les paramètres d'éclairage en fonction de la luminance de la dernière image capturée. Cette approche s'est avérée assez performante, car dans la plupart des rues, il y a suffisamment de lumière résiduelle provenant des lampadaires.Après plusieurs itérations supplémentaires, nous avons finalement abouti à la conception illustrée ci-dessus : la caméra se trouve à l'intérieur d'un cône pour être protégée des projections d'eau et les réflexes solaires autant que possible. L'électronique est montée sur une prise à l'intérieur et un câble ruban relie la caméra à la carte mère. Le fond est amovible et monté sur le boîtier avec quatre vis standard. Étant donné que le boîtier est imprimé en ABS, des écrous quadratiques reposent dans des découpes pour s'assurer que les vis peuvent être correctement serrées. Un joint de type GoPro relie le boîtier au support, qui est fixé au lampadaire à l'aide d'un ruban en acier standard. Toutes les pièces sont optimisées pour la prinabilité 3D, ce qui signifie qu'il n'y a pas de porte-à-faux importants, importez des surfaces parallèles pour une qualité de surface élevée. Enfin, le boîtier de la batterie est séparé du capteur pour une meilleure facilité d'entretien. Il s'agit d'un boîtier standard en ABS moulé par injection et contient un 4. Batterie au plomb 5 Ah 12V et une unité de charge, qui prend une entrée de 230V (qui est la tension de la plupart des lampadaires en Allemagne). algorithmes) sur le fonctionnement du stationnement dans différentes situations de circulation et divers contextes de facteurs qui influencent la disponibilité du stationnement. Nous allons également passer un peu de temps et entrer plus dans les détails de la partie logicielle et finirons même par ouvrir le logiciel, ainsi que les conceptions matérielles.RemerciementsÀ ce stade, nous voudrions exprimer notre gratitude à la ville de Braunschweig de nous avoir donné accès à l'infrastructure de circulation pour soutenir ce projet. Ils ont non seulement fourni toutes les autorisations nécessaires, mais ont également couvert une partie des coûts. Nous voudrions également adresser un grand merci à l'opérateur de trafic local Bellis et au fournisseur d'énergie BS Energy pour le soutien concernant l'installation et l'alimentation des capteurs.À propos de l'auteurJulian est le PDG et cofondateur de Bliq, un entreprise technologique basée. Bliq fournit des cartes de stationnement en direct pour les développeurs en mobilité. QUESTION CONNEXE Je n'ai pas reçu Google Glass Explorer Edition. Est-ce que d'essayer d'apprendre Glass dev sans le matériel est un effort futile? 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Tendances du marché du LiDAR automobile, analyse de l'industrie (2018-2028)
Tendances du marché du LiDAR automobile, analyse de l'industrie (2018-2028)
Les véhicules automatisés disposent de plusieurs fonctionnalités avancées telles que le régulateur de vitesse adaptatif, l'assistance au stationnement, l'avertissement de sortie de voie, le freinage d'urgence automatisé et la détection des angles morts, entre autres, qui peuvent être intégrées à une automobile afin d'offrir une expérience de conduite meilleure et plus sûre. En 2017, le nombre de véhicules ADAS en circulation, à l'essai ou commercialisés, est estimé à XX unités. Alimenté par un environnement réglementaire rigoureux et l'intérêt croissant des consommateurs, ce nombre devrait encore augmenter et atteindre environ 10 millions d'unités sur route d'ici 2028. Demander l'échantillon : com/requestsample?id=578 &type=downloadLe système ADAS nécessite des capteurs de vision et de portée pour cartographier avec précision l'environnement du véhicule et détecter les obstacles présents à proximité immédiate de l'automobile. Certains des capteurs clés nécessaires pour cartographier l'environnement des véhicules comprennent des caméras, des radars, des capteurs à ultrasons et des capteurs infrarouges. Ces composants agissent comme des éléments de détection environnants pour un véhicule et fournissent de multiples points de données aux systèmes automatisés en temps réel, dans lesquels des informations utiles sont extraites et fournies au conducteur pour une assistance adéquate. On s'attend à ce que d'ici 2028, plus de XX millions de véhicules (y compris les voitures particulières et les véhicules utilitaires) disposeront d'une capacité intégrée de systèmes ADAS et d'automatisation. Cependant, les véhicules sans conducteur fonctionnent sur l'entrée fournie par les systèmes automatisés, ce qui nécessite donc la nécessité de données plus précises et plus denses fournies au système. Les caméras/RADAR/capteurs à ultrasons ne sont pas en mesure de répondre à ces exigences de détection en raison de diverses limitations opérationnelles de ces capteurs, ce qui, en fait, soulève la nécessité d'utiliser la détection et la télémétrie de la lumière (LiDAR) pour un niveau d'automatisation plus élevé. Voir le rapport complet : LiDAR automobile Les appareils IndustryLiDAR utilisent un faisceau laser pulsé afin de calculer la distance des obstacles à partir de n'importe quel véhicule en émettant des faisceaux laser. La distance est mesurée en analysant le temps pris par l'impulsion laser pour réfléchir et recevoir les capteurs à l'extrémité de réception. Les capteurs LiDAR sont utilisés pour balayer l'environnement avec un faisceau laser non visible et non nocif, qui est utilisé pour visualiser les objets et mesurer les distances et créer une image 3D de l'environnement des véhicules. Le système LiDAR nécessite un émetteur laser et un récepteur. & Prévisions 20172026À propos de nous :BIS Research est une société mondiale d'information sur le marché, de recherche et de conseil qui se concentre sur les tendances technologiques émergentes susceptibles de perturber la dynamique du marché au cours des cinq (ou dix) prochaines années. Avec plus de 150 rapports d'intelligence de marché publiés chaque année, BIS Research se concentre sur divers secteurs technologiques verticaux tels que l'impression 3D, les matériaux avancés & Produits chimiques, aérospatiale et défense, automobile, soins de santé, électronique & Semi-conducteurs, robotique & UAV et autres technologies émergentes. Chaque rapport de recherche intègre une analyse détaillée et une quantification ultérieure de la dynamique du marché, des moteurs et contraintes du marché, des opportunités, des menaces, des parts de marché, des tendances actuelles et émergentes de l'industrie ainsi que du paysage concurrentiel et des renseignements détaillés. PKWY STE 313,FREMONT CA 945381686 QUESTION CONNEXE Je n'ai pas reçu Google Glass Explorer Edition. Est-ce que d'essayer d'apprendre Glass dev sans le matériel est un effort futile? Non, vous pouvez toujours apprendre les principes fondamentaux du développement du verre sans le matériel. Il existe trois approches principales pour y parvenir: 1) Visitez la documentation de l'API Mirror, entrez dans le terrain de jeu et commencez à hacher du code. Téléchargez la bibliothèque PHP, Java et Python, celui avec qui vous êtes le plus à l'aise. Familiarisez-vous avec le jargon et les converntions (chronologie, bundles, menus, etc.). Lisez la documentation d'assistance (deuxième lien ci-dessous) pour voir comment le matériel Glass fonctionne réellement. Construisez des applications selon cette spécification. Bientôt, vous trouverez un ami avec du matériel à t
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