Dimensioni del mercato dei sensori di prevenzione delle collisioni per un valore di $ 18,97 miliardi 2025

Secondo un nuovo studio condotto da Grand View Research, Inc., la dimensione del mercato globale dei sensori di prevenzione delle collisioni dovrebbe raggiungere i 18,97 miliardi di dollari entro il 2025, mostrando un valore di 21.

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2% CAGR durante il periodo di previsione. L'integrazione di sistemi anticollisione nei veicoli del mercato di massa e le valutazioni di sicurezza aggiornate delle agenzie dovrebbero alimentare la crescita del mercato nei prossimi anni. La crescente consapevolezza dei consumatori e l'ampia attenzione alla ricerca e allo sviluppo da parte degli attori del settore sono stati i principali fattori di crescita per il mercato.

L'installazione di sistemi di prevenzione delle collisioni consente ai veicoli di svolgere processi decisionali autonomi e semi-autonomi. Si prevede che anche la crescente domanda di sicurezza dei veicoli da parte dei consumatori e delle agenzie governative di regolamentazione della sicurezza dei veicoli guiderà la crescita del mercato dei sensori per evitare le collisioni. I recenti sviluppi tecnologici nei sensori si concentrano sulla costruzione di dispositivi altamente sofisticati e sull'aumento delle loro prestazioni utilizzando vari componenti del veicolo.

I sistemi anticollisione consentono agli OEM automobilistici di integrare informazioni aggiuntive per raggiungere l'obiettivo di sviluppare un veicolo autonomo. Severi standard normativi e legali hanno imposto l'aggiunta di sensori per migliorare le caratteristiche di sicurezza nei veicoli. Questi dovrebbero guidare la domanda di sensori per evitare le collisioni nel periodo di previsione.

Tuttavia, il costo elevato dei sistemi basati su LiDAR e dei radar a lungo raggio può ostacolare la crescita del mercato poiché i produttori di auto a basso prezzo possono astenersi dall'installare sensori per evitare un aumento del prezzo complessivo dei veicoli. Fare clic sul collegamento seguente: risultati chiave del il rapporto suggerisce: Si prevede che l'integrazione dei sistemi di prevenzione delle collisioni nei veicoli contribuirà a ridurre il numero di incidenti stradali dovuti a errori umani; si dice che questi ultimi rappresentino il 90% degli incidenti, secondo uno studio della collaborazione per la sicurezza stradale delle Nazioni Unite del 2014. Si prevede che il segmento radar rappresenti 44. 5% del mercato globale entro il 2025.

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Il calo dei prezzi dei radar ha portato alla loro maggiore adozione da parte di vari produttori di apparecchiature originali (OEM) di automobili A causa delle normative governative obbligatorie relative all'incorporazione di sistemi di prevenzione delle collisioni basati su telecamere nei veicoli, si prevede che il segmento delle telecamere assisterà a una crescita elevata nel periodo di previsione Si prevede che il segmento FCWS (Collision Warning System) rappresenterà un'importante quota di mercato entro il 2025 poiché questi sistemi aiutano a ridurre significativamente i tamponamenti o gli incidenti Nel periodo di previsione, si prevede che l'Europa mantenga la sua posizione di leader di mercato nell'adozione delle collisioni sensori e sistemi di evitamento e si prevede che raggiungerà 5,80 miliardi di dollari entro il 2025 I principali partecipanti al mercato includono NXP Semiconductors, Continental AG, Delphi Automotive, Robert Bosch GmbH e Murata Manufacturing Co., Ltd. DOMANDA CORRELATA Non ho ricevuto Google Glass Explorer Edition.

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Quasi tutti hanno sentito parlare dei sensori di parcheggio, anche la maggior parte delle persone appartenenti al settore dei parcheggi hanno lavorato con esso in passato. Tuttavia, i sensori non sono più gli stessi di adesso, come lo erano alcuni anni fa. Con i massicci cambiamenti nella tecnologia, come i test a lungo termine, l'intelligenza artificiale, la sicurezza e l'analisi dei dati e il processo decisionale dei gemelli digitali, hanno sistema di sensori di parcheggio più preciso, affidabile ed economico. Grazie a questi miglioramenti, gli strumenti del sistema di sensori di parcheggio stanno diventando uno degli aspetti più importanti dello sviluppo delle città intelligenti. L'implementazione della soluzione di parcheggio digitale nella Zona Azul, Brasile, è uno dei migliori esempi di questi cambiamenti tecnologici. Si prevede che entro il 2050 oltre il 70% della popolazione si sposterà nelle aree urbane. Con le città intelligenti, ci sarebbero costi operativi bassi, aree meno congestionate e servizi migliorati. Include anche una migliore qualità dell'acqua e dell'aria e una migliore sicurezza e protezione. Nonostante tutti questi vantaggi e progressi, molte città stanno ancora lottando per iniziare e abbracciare la tecnologia. Per tali città, il finanziamento di nuove iniziative e la mancanza di tecnologia sono alcune delle maggiori sfide. Tuttavia, facendo piccoli passi, un passo alla volta, come iniziare con i trasporti e il parcheggio, queste città possono iniziare il loro sogno di infrastrutture intelligenti. Risolverà anche i punti deboli dei residenti come l'inquinamento e la congestione del traffico. In una recente indagine sui parcheggi, è stato affermato che in media i conducenti trascorrono più di 15 ore all'anno alla ricerca dei parcheggi nei lotti, nei garage o nelle strade. Costa agli americani circa 20 miliardi di dollari all'anno. Queste inefficienze nel sistema di parcheggio interessano anche i negozi e le imprese locali. Più del 60% degli U. S. i conducenti evitano di guidare verso i negozi e altre destinazioni affollate a causa dei problemi di parcheggio disponibili. Di seguito sono elencate alcune delle richieste di parcheggio degli automobilisti: Più dell'85% desidera informazioni sulla disponibilità del parcheggio in tempo reale Circa l'88% cerca i parcheggi più vicini o più economici Più dell'80% desidera una navigazione corretta e diretta verso il parcheggio Ci sono molte soluzioni rivendicate che possono dire ai conducenti dove e quando saranno disponibili i posti auto. Queste soluzioni utilizzano il rilevamento indicativo e algoritmi predittivi per indovinare lo stato di occupazione dello spazio. Sebbene vi sia un basso livello di precisione in tutti questi sistemi, i conducenti risultanti non sono in grado di trovare il parcheggio disponibile in modo più semplice e veloce. Gli algoritmi indicativi e predittivi portano a un orientamento inefficace e perdono anche molti dei vantaggi del sistema di parcheggio intelligente. Per sviluppare veramente una soluzione di trasporto e parcheggio intelligente, è necessario disporre di dati in tempo reale per ogni parcheggio. Comprende zone di parcheggio riservate come davanti alle zone di carico e idranti e corsie multiuso. Rilevando ogni singolo dettaglio, le città possono ottenere istantanee accurate del loro ecosistema di parcheggi e delle aree. Fornisce inoltre i dati di navigazione richiesti dai conducenti. L'opzione di rilevamento dello spazio singolo offre maggiori opportunità e flessibilità alle città al fine di ottimizzare l'inventario dei parcheggi al variare degli obiettivi. Il sistema di trasporto e parcheggio dovrebbe essere visto come un piccolo ma potente investimento nel design delle città intelligenti. Quando le città ottimizzeranno il parcheggio per raccogliere accuratamente i dati sugli spazi, sarà vantaggioso per loro, il parcheggio si ripagherà da solo e darà supporto a ulteriori iniziative di città intelligenti. DOMANDA CORRELATA Non ho ricevuto Google Glass Explorer Edition. Provare a imparare Glass dev senza l'hardware è uno sforzo inutile? No, puoi ancora imparare i fondamenti dello sviluppo del vetro senza l'hardware. Ci sono tre approcci principali per raggiungere questo obiettivo: 1) Visita la documentazione di Mirror API, entra nel parco giochi e inizia a eseguire l'hashing di un codice. Scarica la libreria PHP, Java e Python, a seconda di quale ti trovi più a tuo agio. Familiarizzare con il gergo e le convernazioni (timeline, fasci, menu, ecc.). Leggi la documentazione di supporto (secondo link sotto) per vedere come funziona effettivamente l'hardware Glass. Costruisci alcune app secondo questa specifica. Ben presto, troverai un amico con hardware per t
Lezioni dalla creazione di comunità di sviluppatori attorno alle API IoT di parcheggio
L'ottimizzazione del parcheggio con sensori e API è uno dei casi d'uso più chiari per l'implementazione dell'IoT per le città industriali e intelligenti. Esiste una chiara opportunità di business: massimizzare le entrate dai parcheggi. Esiste una chiara risorsa che può essere aperta tramite API: la disponibilità in tempo reale su posto auto libero. E ci sono chiare opportunità per far crescere nuovi servizi di qualità: sfruttando l'apprendimento automatico per creare servizi predittivi. Tarik Hammadou, è CEO e cofondatore di VIMOC Technologies, una startup IoT che costruisce sia gateway hardware per sensori sia una piattaforma indipendente dall'hardware per il pull nei dati dei sensori e mappandoli.Utilizzando l'hardware del sensore neuBox, VIMOC è stata in grado di collaborare con i parcheggi per installare sensori che tracciano conteggi accurati nelle loro strutture. In passato, le officine utilizzavano spesso sensori a circuito magnetico, che non hanno una precisione insufficiente per guidare i potenziali conducenti in aree libere. Quindi c'era un forte motivo commerciale per le officine di utilizzare sensori più avanzati. Allo stesso modo in cui HotelTonight sfrutta le API per rendere disponibili camere d'albergo last minute, con dati accurati sui posti vacanti gli operatori dei parcheggi possono massimizzare le loro tariffe di posti vacanti (un parcheggio nella Bay Area, a San Francisco, per esempio, potrebbe valere tra $ 25.000 e $ 100.000 a anno). Quindi essere in grado di ottimizzare i parcheggi delle auto è un imperativo aziendale. E l'industria lo capisce. Hammadou dice che quando ha presentato alla U. S. National Parking Association, siamo stati travolti dalla richiesta di questo tipo di tecnologia. Uno dei requisiti che riceviamo dai proprietari di garage è che vogliono essere in grado di inviare i dati sui posti liberi in tempo reale agli sviluppatori di app per consentire l'orientamento e le mappe GPS per mostrare gli spazi liberi. Quindi i proprietari di garage desiderano un'API aperta. A causa dell'adozione da parte del settore e del chiaro business case, VIMOC si sta ora muovendo verso l'incorporazione dell'apprendimento automatico ai margini per assicurarsi che gli sviluppatori API dispongano di ciò di cui hanno bisogno per creare app significative basate sui dati di parcheggio. La sfida principale nella gestione e nella crescita di una comunità di sviluppatori è la qualità dei dati esposti tramite API e la sua capacità di creare casi aziendali solidi, afferma Hammadou. L'API di per sé può essere ben gestita stabilendo il processo di progettazione e le scelte di progettazione dell'architettura software corrette per scalabilità, sicurezza e disponibilità. Tuttavia, è fondamentale fornire dati accurati dei sensori se si vogliono risolvere problemi complessi di infrastrutture. La nostra missione principale quando interagiamo con qualsiasi sviluppatore è aiutarli a creare più valore per i nostri clienti rispetto a quando forniamo il servizio da soli. È fondamentale stabilire un solido processo aziendale per gestire diversi progetti con gli sviluppatori. Se la qualità dei dati, il processo aziendale e la strategia di monetizzazione non sono stabiliti come parte del coinvolgimento dell'API, non ci sono incentivi e ricompense sostenibili per il fornitore dell'API, lo sviluppatore o l'utente finale. Hammadou vede l'adattamento al mercato dei prodotti come una combinazione di dati di alto valore messi a disposizione dalla loro API in modo che gli sviluppatori possano creare app e servizi di qualità e che esiste un programma di compartecipazione alle entrate che riconosce gli sviluppatori come creatori di affari in proprio Giusto. Altri esempi di provider di API per il parcheggio includono: World SensingSmartparkingCitibrainCosa significa supportare una comunità di sviluppatori attorno alle esperienze di APIVIMOC IoT offrono alcune ottime lezioni per qualsiasi provider IoT che cerca di creare comunità di sviluppatori API attorno alla loro soluzione. Documenta il caso d'uso. Sii molto chiaro su come la tua soluzione IoT può essere utilizzata da settori particolari e costruisci relazioni con tali settori in modo che comprendano la connessione API-entrate. VIMOC è stato in grado di spiegare la loro tecnologia e ottenere un settore tradizionale come i parcheggi che richiedono API e integrazioni. Assicurati che la tua soluzione IoT stia generando dati accurati che vengono messi a disposizione degli sviluppatori in modo che possano creare prodotti e servizi ricchi di funzionalità e di alta qualità. VIMOC ha creato fiducia e credibilità con sviluppatori di terze parti garantendo che i loro dati fornissero un'accuratezza maggiore rispetto alle precedenti soluzioni IoT. Una volta che la tua soluzione IoT è in atto e genera dati accurati, è possibile introdurre nuove tecnologie all'avanguardia come l'apprendimento automatico per guidare la nuova innovazione. Non iniziare con il deep learning e il machine learning: questa è la seconda ondata di sviluppo di funzionalità per i progetti di infrastrutture IoT. Pensa ai modelli di business programmabili. Guarda come puoi collaborare con gli sviluppatori di API attraverso modelli di entrate condivise anziché creando un approccio transazionale ai prezzi delle API in cui gli sviluppatori devono pagare per l'accesso alla tua API. Se ti piace questo articolo, fai clic sul pulsante in basso e segui questa pubblicazione per non perderlo. Pronto per iniziare a coinvolgere e far crescere la tua community API con Hitch? Iscriviti ora DOMANDA CORRELATA Non ho ricevuto Google Glass Explorer Edition. Provare a imparare Glass dev senza l'hardware è uno sforzo inutile? No, puoi ancora imparare i fondamenti dello sviluppo del vetro senza l'hardware. Ci sono tre approcci principali per raggiungere questo obiettivo: 1) Visita la documentazione di Mirror API, entra nel parco giochi e inizia a eseguire l'hashing di un codice. Scarica la libreria PHP, Java e Python, a seconda di quale ti trovi più a tuo agio. Familiarizzare con il gergo e le convernazioni (timeline, fasci, menu, ecc.). Leggi la documentazione di supporto (secondo link sotto) per vedere come funziona effettivamente l'hardware Glass. Costruisci alcune app secondo questa specifica. Ben presto, troverai un amico con hardware per t
Il parcheggio intelligente sarebbe il segmento in più rapida crescita nel mercato dell'assistenza al parcheggio per autovetture durante il t
Si prevede che lo Smart Parking Market per autovetture crescerà a un CAGR del 17,94%, per raggiungere una dimensione del mercato di 5,25 miliardi di dollari entro il 2021. La produzione mondiale di veicoli è aumentata da 84,2 milioni nel 2012 a 90,8 milioni nel 2015. Inoltre dal 2012, con una crescita di 8. 6%, la produzione totale di autovetture è aumentata a 68,5 milioni nel 2015. Questo rapido aumento del numero di auto sulla strada non ha portato a un aumento simile della disponibilità di posti auto. Al fine di ospitare più veicoli, i garage forniscono spazi di parcheggio stretti. Molte città stanno pianificando infrastrutture di parcheggio in modo più efficiente. Ciò guiderà la domanda di autovetture dotate di sistema di assistenza al parcheggio intelligente. Il fattore che frena la crescita del mercato è l'alto costo di sviluppo di un sistema di assistenza al parcheggio intelligente, che aumenta così il costo di un'autovettura. I sensori di parcheggio contribuiscono alla quota maggiore, in termini di valore e volume, nel mercato dei componenti di parcheggio intelligenti per autovetture I sensori di parcheggio dominano il mercato dei componenti di parcheggio intelligenti per autovetture. I sensori di parcheggio non solo aiutano a ridurre i danni causati al veicolo durante il parcheggio e la retromarcia, ma possono anche aiutare a ridurre la congestione del traffico offrendo una visione o un'idea migliore dell'ambiente posteriore allertando il conducente. Il numero di sensori di parcheggio utilizzati in un sistema di assistenza al parcheggio intelligente varia a seconda dell'OEM e del modello del veicolo. Al fine di ridurre gli incidenti causati dai veicoli che escono da un parcheggio in retromarcia, l'U. S. La National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) ha stabilito che tutte le nuove autovetture devono essere dotate di telecamere per la retromarcia dal 2018 in poi. Anche il Ministero indiano dei trasporti stradali e delle autostrade (MoRTH) dovrebbe rendere obbligatori i sensori di retrovisione per tutti i veicoli passeggeri in India. I governi di tutto il mondo stanno attuando normative per rendere obbligatori i sensori di parcheggio in retromarcia nei veicoli. Parla con il nostro analista e ottieni informazioni cruciali del settore che aiuteranno la tua azienda La tecnologia dei sensori è il segmento in più rapida crescita del mercato della tecnologia dei sensori di parcheggio intelligenti per autovettureRadar la tecnologia dei sensori è utilizzata principalmente per rilevare ostacoli a lunga distanza. Sebbene, attualmente ampiamente utilizzata nelle funzioni avanzate di assistenza alla guida, la domanda di tecnologia dei sensori radar aumenterebbe con gli sviluppi tecnologici nel sistema di assistenza al parcheggio intelligente. I sensori a ultrasuoni e i sensori di immagine sono opzioni relativamente meno costose per svolgere la funzione di base del rilevamento degli ostacoli rispetto ai sensori radar. Tuttavia, gli sviluppi in sofisticati parcheggi intelligenti come il parcheggio completamente autonomo guideranno la domanda di sensori radar per la funzione di rilevamento della distanza a lungo raggio. Asia-Oceania: il mercato di assistenza al parcheggio intelligente in più rapida crescita per le autovetture Si stima che l'Asia-Oceania sia il mercato di assistenza al parcheggio intelligente in più rapida crescita per le autovetture e si prevede che crescerà al CAGR più alto durante il periodo di previsione. Secondo OICA, l'Asia-Oceania è il maggior contributore alla produzione mondiale di autovetture. La produzione di autovetture in Asia-Oceania è stata pari a 40. 0 milioni di veicoli nel 2015. Cina, Giappone e India sono i maggiori contributori alla produzione totale di autovetture in Asia-Oceania. Con l'aumento del numero di veicoli in circolazione, aumenta anche la domanda di parcheggi. Al fine di soddisfare la crescente domanda di parcheggi, i governi stanno pianificando un'efficiente infrastruttura di parcheggio che riduca al minimo lo spreco di spazio e accolga un numero maggiore di veicoli. Tali fattori aumenteranno la domanda di autovetture dotate di parcheggio intelligente. Il sistema di assistenza al parcheggio intelligente riduce lo stress del parcheggio in spazi ristretti e consente un utilizzo ottimale dello spazio di parcheggio. Pertanto, l'aumento degli investimenti nelle infrastrutture di parcheggio e il miglioramento della gestione del traffico e dei parcheggi guideranno il mercato dei parcheggi intelligenti in Asia-Oceania. Scarica il PDF: mercati e mercati. Com/pdfdownloadNew. Asp? id=123959229Il rapporto fornisce i profili dettagliati delle seguenti aziende: Robert Bosch GmbH Continental AG Valeo S.A. Delphi Automotive Aisin Seiki Siemens AG Xerox Corporation Cubic Corporation Amano Corporation Kapsch TrafficCom AG Gruppo TKG Sistemi di identificazione NedapCopertura della ricercaIl mercato del parcheggio intelligente è stato segmentato in base al tipo di sistema di assistenza al parcheggio (assistenza al parcheggio guidata, assistenza al parcheggio intelligente), componenti (sensori di parcheggio, angolo di sterzata sensori, unità display, ECU), tecnologia dei sensori (ultrasuoni, radar e immagine), mercato della gestione dei parcheggi per verticale (governativo e commerciale) e soluzioni di gestione dei parcheggi (sicurezza e sorveglianza, gestione del parcheggio con parcheggiatore, gestione della prenotazione del parcheggio e riconoscimento delle targhe). Il mercato è stato dato in termini di volume (000/milione di unità) e valore (milione di USD/miliardo). Motivi per acquistare il rapporto: questo rapporto contiene vari livelli di analisi, inclusa l'analisi del settore (analisi fattoriale e analisi delle cinque forze di Porters) e profili aziendali, che insieme comprendono e discutono le opinioni di base sui segmenti emergenti e ad alta crescita del parcheggio intelligente mercato delle autovetture e del mercato della gestione dei parcheggi, panorama competitivo, regioni e paesi ad alta crescita, iniziative governative e dinamiche di mercato come conducenti, restrizioni, opportunità e sfide. comprendere meglio il mercato per aiutarli ad acquisire una quota di mercato più ampia. Le aziende che acquistano il report potrebbero utilizzare una o una combinazione delle quattro strategie sotto menzionate (sviluppo del mercato, sviluppo/innovazione del prodotto, diversificazione del mercato e valutazione competitiva) per rafforzare la propria posizione nel mercato. Informazioni su MarketsandMarkets MarketsandMarkets fornisce una ricerca B2B quantificata su 30.000 opportunità/minacce di nicchia ad alta crescita che avranno un impatto dal 70% all'80% dei ricavi delle aziende mondiali. Attualmente serve 7500 clienti in tutto il mondo, incluso l'80% delle aziende Fortune 1000 globali come clienti. Quasi 75.000 alti funzionari in otto settori in tutto il mondo si rivolgono a MarketsandMarkets per i loro punti deboli intorno alle decisioni sui ricavi. La piattaforma di ricerca di mercato e di intelligence competitiva di punta di MarketsandMarkets, Knowledgestore collega oltre 200.000 mercati e intere catene del valore per una comprensione più approfondita delle intuizioni non soddisfatte insieme al dimensionamento del mercato e alle previsioni di mercati di nicchia. Contatto: Mr. Shelly Singh MarketsandMarkets INC. 630 Dundee Road Suite 430 Northbrook, IL 60062 USA: 18886006441 DOMANDA CORRELATA Non ho ricevuto Google Glass Explorer Edition. Cercare di imparare Glass dev senza l'hardware è uno sforzo inutile? No, puoi ancora imparare i fondamenti dello sviluppo di Glass senza l'hardware. Ci sono tre approcci principali per raggiungere questo obiettivo: 1) Visita la documentazione di Mirror API, entra nel parco giochi e inizia a eseguire l'hashing di un codice. Scarica la libreria PHP, Java e Python, a seconda di quale ti trovi più a tuo agio. Familiarizzare con il gergo e le convernazioni (timeline, fasci, menu, ecc.). Leggi la documentazione di supporto (secondo link sotto) per vedere come funziona effettivamente l'hardware Glass. Costruisci alcune app secondo questa specifica. Ben presto, troverai un amico con hardware per t
Auto-guida Hype Vs Self-parking Reality
Forma vs sostanza nelle città intelligenti Ci sono tre tipi di persone in questo mondo. In primo luogo, ci sono persone che fanno accadere le cose. Poi ci sono persone che guardano le cose accadere. Infine, ci sono persone che non fanno né osservano, tutto ciò che fanno è continuare a chiedersi ripetutamente: cosa sta succedendo? Steve Backley Come previsto, le mie recenti interazioni con la community di Venture Capital (VC) sono entrambe: stimolanti e gratificanti. La ricettività alla mia offerta innovativa pubblicata in Plan B Ventures The Last Call è stata ECCEZIONALE. E significa una cosa di sicuro: domande! domande frequenti, schiette, in-your-face, senza anestetici! Dato che ho espresso così tanti dubbi sul vedere auto veramente autonome e a guida autonoma vagare per le strade cittadine nei prossimi 5 anni, mi chiedo spesso: quali altri sviluppi IoT stanno già interessando le SmartCities oggi , in modo profondo e significativo? Allora come si fa a rispondere a una domanda complessa, sul posto, e senza prendersi il tempo di PENSARE? Ebbene, la mia risposta non dovrebbe sorprendervi come ho già scritto in merito nel mio post che descrive IL POTERE DEGLI OPPOSTI intitolato: The Inquiring Mind Certo, io bloggato il mese scorso sul nostro sito Web, linkato e twitter su una fastidiosa bolla di intelligenza artificiale in relazione alle auto a guida autonoma. In un post intitolato: Sei pronto a far volare tua moglie e i tuoi figli SENZA pilota? Ho parlato della sicurezza dei trasporti e ho sottolineato che il primo pilota automatico per aereo è stato sviluppato dalla Sperry Corporation nel 1912. Sono passati più di 100 anni! Eppure, ci aspettiamo ancora di vedere un pilota in una cabina di pilotaggio. Non è vero?In: Sull'intelligenza artificiale, pilota automatico, auto a guida autonoma. e la questione dell'ape il mio obiettivo era sottolineare che abbiamo bisogno di più rigore nella gestione delle aspettative dell'IA. Non passa settimana senza un forte impulso a sottolineare come alcuni titoli siano fuorvianti. Non mi importa quanti soldi vengono spesi per creare clamore fintanto che gli azionisti di varie società COMPRENDONO che la guida autonoma non è altro che un esperimento. Forse è uno degli esperimenti commerciali più COSTOSI mai condotti, ma chiamiamo la vanga, la vanga. Mettendo alla prova la TEORIA DEGLI OPPOSTI vorrei chiederti: qual è il contrario di GUIDA AUTOMATICA? La risposta: AUTO-PARCHEGGIO.Quindi, a questo punto, vorrei spostarmi in un'area che non ha ricevuto la copertura delle auto a guida autonoma e dirvi perché dovrebbe. Sto parlando dell'enorme impatto delle tecnologie e delle applicazioni del parcheggio autonomo sulle SmartCities di tutto il mondo! Evoluzione del parcheggio autonomo PGS 1.0Nella maggior parte degli ambienti urbani moderni, il numero di automobili sta crescendo rapidamente. La disponibilità di parcheggi pubblici nelle grandi città non può soddisfare l'aumento della domanda. Per anni, i sistemi di gestione delle infrastrutture di parcheggio non sono riusciti a controllare i parcheggi gratuiti. Di conseguenza, molto spesso, l'autista non riusciva a trovare uno spazio vuoto, rapidamente e doveva girare in cerchio creando ingorghi. Le prime soluzioni a tali problemi comprendevano i sistemi di guida al parcheggio (PGS) 1. 0 con l'obiettivo di: Guidare i conducenti direttamente nel primo spazio disponibile Ridurre la congestione, l'inquinamento al minimo e lo stress in termini di tempo Risparmio di tempo e denaro per conducenti e proprietari/gestori di strutture I comuni, i proprietari di garage e gli operatori si sono subito resi conto che PGS può migliorare il servizio clienti & soddisfazione, in particolare, PGS può: Aumentare la fidelizzazione dei clienti e le visite ripetute Migliorare i profitti e l'economia Aumentare il tasso di riempimento dei parcheggi Aumentare il valore della proprietà Prevenire le code in eccesso all'ingresso Offrire vantaggio competitivo e possibilità di aumentare le tariffe orarie Storicamente, la proliferazione dei sistemi PGS 1.0 ha stato molto più forte in Europa che in N/A. Nonostante il fatto che il parcheggio sia un'industria da 25 miliardi di dollari negli Stati Uniti. S. ha funzionato per anni in modo convenzionale, con poca attenzione all'innovazione e al parcheggio intelligente. Secondo Frost & Sullivan riporta, un quarto di miliardo registrato negli Stati Uniti le autovetture rimangono parcheggiate più del 90% delle volte. Il numero totale di parcheggi nei 28 paesi dell'UE è stimato a 440 milioni, mentre il Nord America ha 800 milioni di posti da 40.000 garage e parcheggi di superficie. È stato stimato che oltre il 30% del traffico in una città è causato dai conducenti che cercano un parcheggio. Sistemi di parcheggio inefficienti e mal gestiti provocano congestione e aumento delle emissioni di carbonio, sprecando così tempo ai pendolari e incidendo sulla produttività e sulle opportunità economiche. Ad esempio, la European Parking Association (EPA) ha sottolineato da anni che la creazione di più parcheggi su strada e in superficie mette a rischio la qualità del demanio pubblico e lo spazio per i pedoni nelle aree urbane centrali. E nonostante la realizzazione da parte di National Parking Associazione che l'elasticità dei prezzi dei parcheggi può essere basata sul valore per l'utente finale e basata sul tempo (es. posizione, sicurezza, comodità e ora del giorno, ecc. , Ecc. ) i costi associati alle installazioni PGS sono rimasti elevati per anni. Allora perché solo così poco è stato fatto in N/A durante PGS 1. 0 era? Forse, ancora una volta, è stupida l'economia? Di seguito è riportato un semplice calcolo che descrive il costo di un tipico PGS 1. 0 manutenzione 500, 1.000 e 2.000 auto. Anche un piccolo parcheggio multipiano con una capacità complessiva di sole 500 auto, richiede $ 40.000 CapEx e un minimo di $ 2.000 spese di manutenzione, oltre ai costi di installazione. Benvenuti in PGS 2.0 Ancora una volta, secondo Frost & Sullivan riferisce che il fatturato totale del mercato dei parcheggi intelligenti in Europa e Nord America è stato di 7,05 miliardi di dollari nel 2014 e si prevede che crescerà a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 18% per raggiungere i 43 dollari. 56 miliardi nel 2025. Opportunità di crescita specifiche sono previste per gli operatori di parcheggio attraverso soluzioni di parcheggio sempre più abilitate alla tecnologia. Dimentica le insegne luminose a LED installate dagli operatori di parcheggio PGS 2. 0 è un cervello-bambino IoT. Si tratta di frasi alla moda, come deep learning, intelligenza artificiale, analisi predittiva ed elaborazione del linguaggio naturale. Tuttavia, questa volta, le città sono saldamente al comando. PGS 2.0 è solo una delle soluzioni ESSENTIAL SmartCity. Che si tratti di Barcellona, ​​New York, San Francisco, Amsterdam, Los Angeles. Poiché le città consumano l'energia del mondo e producono l'80% delle emissioni di carbonio del mondo, ridurre la congestione dei trasporti e migliorare la qualità della vita nelle città è una priorità assoluta per gli urbanisti. In particolare, San Francisco offre documenti dettagliati di valutazione del progetto, dati tecnici manuali e specifiche che consentono a qualsiasi comune di imparare dalle proprie esperienze e seguirne le orme, in modo indolore.SFpark è il marchio per l'approccio SFMTA alla gestione dei parcheggi. La città ha sperimentato e coltivato diverse tecnologie emergenti, tra cui contatori intelligenti, sensori di parcheggio e un sofisticato strumento di gestione dei dati. Non sorprende che SFMTA abbia utilizzato diverse strategie per facilitare la ricerca di un parcheggio e migliorare l'esperienza di parcheggio, tra cui: prezzi Semplificare il pagamento ai contatori ed evitare le citazioni Limiti di tempo più lunghi Interfaccia utente e design del prodotto migliorati Informazioni migliorate per i conducenti, inclusi segnali direzionali statici per i garage e informazioni in tempo reale su dove è disponibile il parcheggio su strada e fuori strada Altamente trasparente, approccio basato su regole e basato sui dati per apportare modifiche ai prezzi dei parcheggiAggiungere veicoli elettrici al mix e la necessità di costruire sempre più stazioni di ricarica e PGS 2.0 ha raggiunto il PUNTO DI NON RIBALTAMENTO. Città dopo città si è finalmente resa conto che i parchimetri obsoleti sono il loro FATTORE DOTAZIONE più sottovalutato. Stazioni di ricarica su strada, parcheggi multipiano, centri commerciali, hotel e ristoranti possono essere integrati con le app PGS 2.0. A sua volta, garantirà le entrate della città dai clienti vincolati. Il parcheggio peer-to-peer (P2P), la prenotazione del parcheggio online e le soluzioni di pagamento del parcheggio mobile sono già qui. Si prevede che il parcheggio autonomo intelligente diventerà una componente importante dei ricavi di SmartCities. Aziende come quelle che prevedono che SmarCities aumenterà le entrate derivanti dai parcheggi in media del 2030%. Vale la pena ricordare che il costo di PGS 2.0 è un ORDINE DI MAGNITUDINE meno costoso del suo predecessore. I sensori magnetici wireless rilevano con precisione la presenza di veicoli. I sensori contengono una batteria integrata, durano 5 anni o più e contengono i più recenti componenti di comunicazione wireless. Bastano pochi minuti per installare i sensori da incasso o da superficie poiché possono essere incollati su qualsiasi superficie. Allo stesso modo, le installazioni wireless sono rapide da implementare e di facile manutenzione. Tutti i cavi elettrici e i costosi cablaggi sono spariti, così come i luminosi display a LED. Le app telefoniche assistite da GPS stanno facendo il lavoro in modo affidabile. E, ultimo, ma non meno importante, l'implementazione wireless è spesso basata su ZigBee Open Standard creato esplicitamente per il controllo dei sensori. Questa tecnologia si basa sullo standard internazionale IEEE 802.15.4 che consente un'operabilità sicura a basso costo, bassa potenza e tra reti sensoriali. È stato progettato da zero per essere più semplice e meno costoso del Bluetooth o del Wi-Fi. La linea di fondo: PGS 2. 0 offre oggi un'opportunità unica di SelfParking a molti comuni! Le SmartCities senza alcuna precedente esperienza PGS POSSONO SALTARE L'INTERA GENERAZIONE DI TECNOLOGIE sviluppate anni fa. E gli urbanisti possono portare potenti implementazioni PGS 2.0 nel trasporto urbano in qualsiasi parte del mondo. Ho visto un fenomeno simile alla fine degli anni '90 durante un incarico dalla Banca Mondiale in Estonia. Dopo aver appreso dell'esperienza di rilevamento del riciclaggio di denaro di International Neural Machines Inc. (la mia startup per il riconoscimento di modelli basata sull'intelligenza artificiale) e le nostre interazioni con FinCEN a Washington e FINTRAC a Ottawa mi è stato chiesto di visitare Tallinn, in Estonia, per incontrare i funzionari della Banca centrale estone. Sulla strada per l'Estonia, ho fatto una sosta a Stoccolma, in Svezia, trascorrendo alcuni giorni allo Sheraton Hotel locale. La connessione a Internet dell'hotel era molto lenta e molto costosa. Sembrava un groviglio di modem dial-up. Quindi immagina la mia sorpresa, quando ho scoperto decine di terminali Internet in fibra ottica ad alta velocità gratuiti all'aeroporto di Tallinns. È stato finanziato dall'UE poco prima del mio arrivo, ma per qualche ragione sembrava adattarsi abbastanza bene all'interno di un moderno terminal. Oleg Feldgajer è il presidente & CEO di Canada Green ESCO Inc. Oleg sta posizionando l'azienda per diventare un leader nel finanziamento di progetti e iniziative di energia verde potenziati dall'IA. La missione di CGE è guidare le attività DISRUPTIVE in ENERGY & TRASPORTO verso modelli di business redditizi. Oleg è appassionato di tale missione e crede fermamente che senza l'innovazione basata sull'intelligenza artificiale, soffocheremo tutti prematuramente con aria inquinata e acqua sporca. CGE offre finanziamenti al 100% (levered e unlevered) ai propri clienti e utilizza ampi pool di azioni e debiti pro-soluto. Oleg offre idee creative e fresche ad aziende dalla mentalità aperta che abbracciano entrambi: logica E intuizione opportunistica. CGE si oppone alla mediocrità & il suo modus operandi è abbastanza semplice: se CGE non è invitato a far parte del tuo BOD, o Advisory Board abbiamo fallito! DOMANDA CORRELATA Non ho ricevuto Google Glass Explorer Edition. Provare a imparare Glass dev senza l'hardware è uno sforzo inutile? No, puoi ancora imparare i fondamenti dello sviluppo del vetro senza l'hardware. Ci sono tre approcci principali per raggiungere questo obiettivo: 1) Visita la documentazione di Mirror API, entra nel parco giochi e inizia a eseguire l'hashing di un codice. Scarica la libreria PHP, Java e Python, a seconda di quale ti trovi più a tuo agio. Familiarizzare con il gergo e le convernazioni (timeline, fasci, menu, ecc.). Leggi la documentazione di supporto (secondo link sotto) per vedere come funziona effettivamente l'hardware Glass. Costruisci alcune app secondo questa specifica. Ben presto, troverai un amico con hardware per t
Il miglior sensore di parcheggio per il tuo veicolo | GPS Sony
Sensore di parcheggio intelligente con funzioni straordinarie, funzionamento semplice, design popolare, modalità di lavoro ideale e alta qualità. Modello: SNK-0414.3 Sistema di sensori di parcheggio video MTFT con CameraFeature4. Monitor TFT da 3 pollici integrato a specchio Design compatto del parasole attorno al supporto Funzione interruttore Adatto per fotocamera/lettore DVD/VCD Priorità fotocamera per retrovisione Risoluzione: 480 x 234 punti Alimentazione: 12 V DC Telecomando e menu OSD I sensori stessi possono rilevare i sensori difettosi se si verificano situazioni anomale. PER maggiori dettagli visita: gl/djjaeSEmail: support@soniktechnologies.inLinea di assistenza aziendale: 918824866866 DOMANDA CORRELATA Non ho ricevuto Google Glass Explorer Edition. Provare a imparare Glass dev senza l'hardware è uno sforzo inutile? No, puoi ancora imparare i fondamenti dello sviluppo del vetro senza l'hardware. Ci sono tre approcci principali per raggiungere questo obiettivo: 1) Visita la documentazione di Mirror API, entra nel parco giochi e inizia a eseguire l'hashing di un codice. Scarica la libreria PHP, Java e Python, a seconda di quale ti trovi più a tuo agio. Familiarizzare con il gergo e le convernazioni (timeline, fasci, menu, ecc.). Leggi la documentazione di supporto (secondo link sotto) per vedere come funziona effettivamente l'hardware Glass. Costruisci alcune app secondo questa specifica. Ben presto, troverai un amico con hardware per t
Il mercato dei sensori di telecamere per autoveicoli in forte espansione: i sensori di parcheggio a dominare
Introduzione L'aumento delle preferenze dei clienti per il comfort a bordo del veicolo e la facilità di guida sta portando alla digitalizzazione delle autovetture. Funzionalità come l'infotainment touch screen e le telecamere di parcheggio per la retromarcia, che una volta erano installate solo nelle auto premium, vengono ampiamente adottate nelle auto prodotte in serie. L'implementazione di sistemi ADAS basati sulla visione ci sta anche dimostrando che le autovetture si stanno dirigendo verso un percorso evolutivo verso i veicoli autonomi. I sensori LiDAR, RADAR e fotocamera sono tre sensori importanti attualmente utilizzati per il rilevamento di oggetti nei veicoli dotati di ADAS. Questo blog discuterà i tipi di sensori per telecamere per autoveicoli, le loro applicazioni, i fattori di crescita, lo scenario competitivo nel mercato dei sensori per telecamere per autoveicoli. TipiIn generale, in base alla tecnologia di rilevamento delle telecamere, i sistemi di telecamere possono essere classificati come aventi un'unica fonte di visione, io. E. , mono-visione o una combinazione di almeno due sistemi mono-visione per formare una visione stereo. Il sistema Monovision utilizza un singolo sensore per catturare la lunghezza e il respiro dell'immagine ed è un modo popolare ed economico per acquisire immagini bidimensionali come i segnali stradali. Il sistema di visione stereo utilizza due sensori, uno per acquisire l'immagine (come la visione mono) e l'altro per acquisire le informazioni sulla profondità. I sistemi di telecamere con visione stereofonica vengono utilizzati per acquisire immagini 3D e informazioni sulla distanza (come i sistemi RADAR e LIDAR). I sensori delle telecamere tradizionali sono adatti per lavorare in luce visibile, ma rappresentano una sfida per vedere un oggetto di notte. Per affrontare questo problema, le case automobilistiche stanno integrando sensori a infrarossi lontani nei sistemi di telecamere per fornire mappe termiche delle immagini, rilevando le differenze di temperatura tra l'oggetto (ad esempio un individuo) e l'ambiente circostante. Questi sistemi di telecamere sono generalmente utilizzati inLeggi di più DOMANDA CORRELATA Non ho ricevuto Google Glass Explorer Edition. Cercare di imparare Glass dev senza l'hardware è uno sforzo inutile? No, puoi ancora imparare i fondamenti dello sviluppo di Glass senza l'hardware. Ci sono tre approcci principali per raggiungere questo obiettivo: 1) Visita la documentazione di Mirror API, entra nel parco giochi e inizia a eseguire l'hashing di un codice. Scarica la libreria PHP, Java e Python, a seconda di quale ti trovi più a tuo agio. Familiarizzare con il gergo e le convernazioni (timeline, fasci, menu, ecc.). Leggi la documentazione di supporto (secondo link sotto) per vedere come funziona effettivamente l'hardware Glass. Costruisci alcune app secondo questa specifica. Ben presto, troverai un amico con hardware per t
Come l'IA sta trasformando il settore dell'istruzione
L'intelligenza artificiale fa ormai parte della nostra vita quotidiana. Questa tecnologia ci circonda dai sistemi di parcheggio automatici, sensori fotografici intelligenti all'assistenza personale. Allo stesso modo, nell'istruzione si fa sentire l'intelligenza artificiale e i metodi tradizionali stanno cambiando drasticamente. Grazie alle numerose applicazioni AI per l'istruzione, il mondo accademico diventa sempre più conveniente e personalizzato. Dal momento che i materiali didattici sono diventati accessibili a tutti attraverso dispositivi intelligenti e computer, questo ha cambiato il modo in cui le persone imparano. Gli studenti di oggi non hanno bisogno di frequentare le lezioni fisiche per studiare purché abbiano computer e connessione a Internet. L'intelligenza artificiale consente inoltre di automatizzare le attività amministrative, consentendo alle istituzioni di ridurre al minimo il tempo necessario per completare attività impegnative in modo che gli educatori possano trascorrere più tempo con gli studenti. Ora è il momento di discutere le trasformazioni apportate dall'intelligenza artificiale nell'istruzione. Semplificazione dei compiti amministrativi Le società di sviluppo di app educative IA possono aiutare ad automatizzare l'esecuzione dei compiti amministrativi degli insegnanti e delle istituzioni accademiche. Gli educatori trascorrono molto tempo a valutare gli esami, valutare i compiti e fornire ai propri studenti risposte preziose. Tuttavia, la tecnologia può essere utilizzata per automatizzare le attività di valutazione che coinvolgono più test. Ciò significa che i professori avrebbero più tempo che passare lunghe ore a valutarli con i loro studenti. Ci aspettiamo di più dall'IA. I fornitori di software stanno sviluppando modi migliori per valutare le risposte scritte e i saggi ordinari. L'altro dipartimento che ottiene molto dall'IA è il consiglio di ammissione alla scuola. Intelligenza artificialeAccessibilità di un'istruzione di qualitàIn un'epoca in cui la tecnologia sta restringendo il mondo, l'istruzione di qualità sotto forma di contenuti intelligenti è anche resa più accessibile a una popolazione più ampia. Con applicazioni AI avanzate sviluppate dalle migliori aziende di app AI, gli educatori possono impostare contenuti in diverse parti del paese in base alle esigenze locali degli studenti. Spesso offrono istruzione attraverso contenuti virtuali come videoconferenze, lezioni, ecc. Anche i libri di testo si sono trasformati poiché i sistemi di intelligenza artificiale vengono ora utilizzati per creare libri digitali per argomenti/temi specifici. Apprendimento personalizzato Hai controllato Netflix per il tipo di consigli personalizzati? La stessa tecnologia viene utilizzata per insegnare agli studenti nelle scuole. I sistemi tradizionali dovrebbero soddisfare il livello medio, ma non servono a sufficienza gli alunni. Il curriculum progettato mirando all'80% della fascia media per soddisfare il maggior numero possibile di alunni. Tuttavia, quando si trovano nel 10% più ricco, gli alunni faticano a raggiungere il loro pieno potenziale. Tuttavia, quando sono nel 10 per cento più basso, stanno attraversando delle difficoltà. Ma gli insegnanti non vengono necessariamente sostituiti quando viene introdotta l'IA, ma possono ottenere prestazioni molto migliori offrendo consigli individuali a ogni studente. L'IA personalizza sia i compiti in classe che gli esami finali per garantire agli studenti la migliore assistenza possibile. La ricerca indica che una delle chiavi per un tutoraggio di successo è il feedback immediato. Gli studenti ricevono risposte mirate e personalizzate dai loro insegnanti tramite app basate sull'intelligenza artificiale. Gli insegnanti possono condensare le lezioni in flashcard e guide di studio intelligenti. A seconda delle difficoltà che devono affrontare nello studio dei materiali di classe, possono anche insegnare agli studenti. A differenza del passato, ora gli studenti universitari possono avere più tempo per interagire con gli insegnanti. Apprendimento globale Non ci sono limiti all'istruzione e l'intelligenza artificiale può aiutare ad eliminare i confini. La tecnologia apporta transizioni drastiche facilitando l'apprendimento di qualsiasi corso in qualsiasi momento e da qualsiasi parte del mondo. L'istruzione basata sull'intelligenza artificiale fornisce le competenze IT necessarie agli studenti. Con più invenzioni, sarà disponibile una gamma più completa di corsi online e gli studenti impareranno ovunque si trovino con l'aiuto dell'IA. L'istruzione sarebbe un'esperienza divertente Molte tecniche consentono all'intelligenza artificiale di rendere l'apprendimento un'attività più piacevole. Può creare una sorta di esperienza coinvolgente di cui hai bisogno per affascinare gli studenti nella loro classe. In varie tecnologie di simulazione e di gioco, viene già utilizzata l'intelligenza artificiale che può svolgere un ruolo significativo in questo senso. Ora, l'intelligenza artificiale può rendere l'istruzione molto più flessibile e più percettiva. Può essere utilizzato per persuadere gli studenti a sviluppare le proprie conoscenze. Con i suoi vantaggi distinti, la presenza dell'IA è in continuo aumento e, nonostante il suo significato previsto nello spazio educativo, potrebbe sorprenderci con un valore ancora maggiore nel tempo a venire DOMANDA CORRELATA Non ho ricevuto Google Glass Explorer Edition. Provare a imparare Glass dev senza l'hardware è uno sforzo inutile? 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Abbiamo costruito la più grande rete di sensori di parcheggio del Paese per inviare sensori di parcheggio all'inferno
Lo scorso settembre abbiamo installato sensori di parcheggio ottici per misurare l'occupazione di oltre 500 parcheggi su strada nella città del distretto universitario di Braunschweigs. Questa è la più grande installazione di sensori di parcheggio mai lanciata in uno spazio pubblico in Germania e una cosa è certa: la faremo l'ultima. Questa è la storia dei grandi sforzi, un'azienda di intelligenza artificiale creata alla ricerca della verità sul terreno dati per alimentare i suoi algoritmi. Questa è anche la storia dietro un bellissimo pezzo di ingegneria, che è risultato essere il sottoprodotto di una missione più grande e alla fine non sarà mai più messo in produzione. Tutto ciò a favore di una tecnologia basata sui dati più dirompente. Poiché, in Bliq, lavoriamo su algoritmi predittivi per modellare la disponibilità dei parcheggi in base ai dati sul traffico, abbiamo la naturale necessità di dati sulla verità del suolo dell'occupazione reale dei parcheggi in una zona di riferimento. Per ottenere questo tipo di dati, abbiamo deciso di costruire la nostra configurazione sperimentale di sensori di parcheggio nel mondo reale che misura l'occupazione di oltre 500 parcheggi in strada, in tempo reale, 24 ore al giorno. Con questo articolo, vorrei condividere alcuni spunti sugli sforzi ingegneristici che sono stati coinvolti in questo progetto. Più nello specifico, parliamo bene del sito di test che abbiamo scelto, dell'architettura del sistema e del sensore vero e proprio che abbiamo progettato e costruito per raccogliere i dati. Il sito di prova A volte, le aziende di intelligenza artificiale hanno bisogno di diventare creative quando si tratta di raccogliere verità di base per i loro modelli. Nel nostro caso, modellare la disponibilità di parcheggi per auto, significava trovare un quartiere che soddisfa determinati criteri in termini di flusso di traffico, utilizzo e demografia. Abbiamo scelto il quartiere universitario di Braunschweig per la sua grande varietà di influenze su uno spazio relativamente piccolo: a sud, abbiamo il campus principale dell'università che attrae migliaia di studenti e centinaia di dipendenti ogni giorno. Ancora più a sud, il centro della città con i suoi negozi e le sue attrazioni è a pochi minuti a piedi (non mostrato nella mappa sopra). La parte settentrionale del quartiere forma una zona residenziale con parcheggi pubblici su strada non soggetti a restrizioni. La maggior parte delle persone che vivono in questa zona sono studenti o impiegati nell'industria automobilistica locale. La stragrande maggioranza dei residenti si reca al lavoro utilizzando auto private. Il distretto è separato da un'arteria circolare, che abbraccia il quartiere centrale della città. Come funziona il sistema L'architettura del sistema di base dell'installazione del sensore è piuttosto semplice e sostanzialmente ciò che ci si aspetterebbe dalla maggior parte delle applicazioni IoT: un piccolo pezzo di hardware è distribuito da qualche parte nel mondo reale e trasmette i dati a un backend cloud. Il back-end archivia i dati e li rende accessibili per ulteriori elaborazioni, per fungere da verità di base per le attività di apprendimento automatico o semplicemente per la semplice visualizzazione in un'app o un'app Web. Requisito difficile: privacy in base alla progettazione La particolarità dell'architettura dei sensori è la capacità computazionale abbastanza forte potenza che abbiamo implementato al limite: a causa dei requisiti normativi nello spazio pubblico tedesco, ulteriormente attivati ​​dalle discussioni recenti e in corso sul GDPR, non siamo stati in grado di elaborare le immagini su un cloud remoto con molte risorse di calcolo. Ecco perché dovevamo fare tutto il sollevamento di carichi pesanti per determinare i punti aperti direttamente sul dispositivo sensore piuttosto che da qualche altra parte. Il vantaggio di questo è che questo approccio non consuma grandi volumi di dati per l'invio di immagini avanti e indietro. Possiamo invece mantenere i costi di gestione dei sensori per la connettività anche all'interno di un range relativamente basso. L'aspetto negativo è che dotare il dispositivo di una potenza di calcolo sufficiente per eseguire l'analisi delle immagini richiede molti sforzi extra nello sviluppo dell'hardware. Perché non utilizzare un altro sensore di parcheggio? Perché abbiamo deciso di affrontare il dolore di progettare e costruire il nostro sensore di parcheggio invece di acquistare solo uno dei tanti modelli di sensori finiti che sono già disponibili là fuori? Ci sono tre risposte a questo: Noi non sapevo quanto sarebbe diventata complessa la costruzione di un nuovo dispositivo ;) I sensori di parcheggio esistenti avevano tutti dei difetti: la situazione normativa ci proibiva di utilizzare qualsiasi tipo di soluzione ottica disponibile, poiché questo tipo di sistemi violerebbe la privacy. I sensori montati in superficie non resisterebbero alla rimozione della neve durante l'inverno. Infine, i sensori interrati erano di per sé piuttosto costosi e persino più costosi da installare. Avevamo un budget piuttosto limitato quando abbiamo iniziato questo progetto. A questo punto abbiamo completamente avviato l'azienda: i nostri fondi consistevano in alcuni finanziamenti governativi, primi ricavi e alcuni prezzi che abbiamo vinto qua e là. Gli altri modelli di sensori con un prezzo compreso tra 75 e 250 EUR per spot erano semplicemente troppo costosi per noi in questo momento. Il nuovo sensore di parcheggio otticoL'idea del principio di funzionamento del nostro sensore era semplice: implementare lo stesso algoritmo che avevamo già sviluppato nel nostro precedente progetto di ricerca su hardware di dimensioni ridotte, collegarlo a Internet, mettere tutto in una scatola impermeabile e montarlo ad un palo della luce. L'algoritmo stesso è fondamentalmente un classificatore di immagini, che richiede regioni di interesse predefinite da guardare. Lo scopo originale del modello era automatizzare l'analisi dell'occupazione dei parcheggi in alcune enormi serie di immagini raccolte in un precedente progetto con telecamere offline. La sfida ora era solo progettare un rig hardware adatto con una potenza di calcolo sufficiente, ridurre il modello in modo che funzionasse su questa configurazione e garantire un'alimentazione continua. Questa era la nostra lista dei desideri delle specifiche:Basso costo per spot: Componenti standardFrequenza di misurazione fino a 3 min fino a 30 sec.Rilevamento robusto contro agenti atmosferici, cambiamenti nell'illuminazione e parcheggio impreciso delle auto (ad es. G. un'auto che occupa due posti) Monitoraggio dello stato di salute del dispositivo Opzione per aggiornamenti software da remoto Basso consumo energetico Durata utile 25 anni Software Il software del sensore è composto da tre livelli: il sistema operativo, che è stato uno sviluppo personalizzato per questo progetto, la routine principale che controlla tutte le funzioni dei sensori e il modello di apprendimento automatico effettivo per il rilevamento di punti aperti.Sistema operativoPer eseguire un modello di visione completo sull'edge, ci siamo subito resi conto che avremmo avuto bisogno di una configurazione software molto più ampia rispetto ad altri progetti hardware IoT. È stata presa la decisione di creare una distribuzione personalizzata di Linux utilizzando Yocto. In questo modo, potremmo avere il pieno controllo su tutto ciò che il sistema operativo sta facendo. Le funzionalità principali erano due partizioni separate, per poter eseguire aggiornamenti del file system e scambiare partizioni, un numero di librerie, richieste dalla routine principale e un ripristino del watchdog. Il watchdog hardware del nostro SBC riavvia il dispositivo nel caso in cui qualcosa non funzioni come previsto. Avere smart brick a metri da terra su pali della luce a causa di un bug nel software sarebbe letteralmente il caso peggiore. backend (recupero dei dati di configurazione e invio di aggiornamenti). La routine principale è implementata in Python. Questo ci ha dato una grande flessibilità e ha semplificato molto l'elaborazione delle immagini, poiché abbiamo potuto utilizzare l'ampia base di codice Python esistente che già avevamo in azienda. Una cosa grandiosa della progettazione del software è la sua capacità di aggiornamenti remoti indipendenti di ogni singolo componente: Dal modello di rilevamento al codice sorgente per la routine principale fino al kernel o persino all'intero file system, ogni parte può essere sostituita in remoto. Di fronte alle rapide evoluzioni nel campo del CV e dell'apprendimento automatico in generale, volevamo assicurarci che il codice che esegue i sensori fosse all'avanguardia per l'intera durata della vita. Apprendimento automatico Per eseguire l'attività di rilevamento, abbiamo preso una versione di tensorflow e dopo alcune modifiche alla fine l'abbiamo fatto funzionare sulla nostra configurazione. Una volta fatto ciò, abbiamo potuto distribuire praticamente qualsiasi flusso tensoriale pre-addestrato che si adattasse alla memoria della GPU. Abbiamo deciso di utilizzare MobileNet, poiché ha mostrato il miglior rapporto tra precisione e prestazioni sulla nostra configurazione. Abbiamo anche esaminato molti altri approcci basati sulle tradizionali funzionalità di visione artificiale come le funzionalità HOG, gli istogrammi, ecc. in combinazione con classificatori di machine learning convenzionali come le SVM. Sebbene questi test abbiano portato a prestazioni di calcolo piuttosto elevate a causa di una progettazione del modello molto più semplice rispetto a MobileNet, l'accuratezza del modello era inferiore, il che può essere spiegato dai soliti svantaggi delle descrizioni delle caratteristiche CV standard (invarianza leggera, invarianza di scala). HardwareLavorare con l'hardware è stata un'esperienza del tutto nuova per noi, essendo fino a questo punto una pura azienda di software. Sebbene Mathias, il nostro CTO, avesse lavorato alla progettazione di componenti elettronici nel suo precedente lavoro con la Volkswagen R &D, la nostra azienda non era ancora pronta per un'attività di sviluppo hardware e, onestamente, guardando indietro, non lo è ancora oggi. Tuttavia, avevamo bisogno di un design funzionale che fosse facile da produrre e da replicare con le risorse che avevamo come azienda avviata in quel momento. Quindi, il nostro elenco di requisiti si è rapidamente rivelato simile a questo: La custodia deve essere impermeabile e stampabile in 3D Il sensore deve essere in grado di funzionare per almeno 12 ore con la batteria La fotocamera deve essere protetta dalla pioggia e dagli spruzzi d'acqua e funzionare anche al buioIl design deve contenere la fotocamera, un sensore di temperatura/umidità, il modulo LTE, il computer a scheda singola e alcuni componenti elettronici di potenza per convertire la tensione al livello appropriato. È necessaria una batteria per continuare a funzionare quando il palo della luce è spento (durante il giorno) L'intero setup deve essere modulare per facilitare l'installazione e per poter sostituire i singoli componenti in caso di guasto. Ha anche bisogno di essere piccolo e dipinto di grigio per sembrare discreto nel suo ambiente operativo Condizioni operative da -20 C a 70 C (poiché l'installazione può diventare piuttosto calda in estate quando è completamente esposta al sole) Abbiamo iniziato con un design che includeva gli infrarossi LED (come molte telecamere da esterno li hanno) per poter funzionare in condizioni notturne. Tuttavia, questa scelta progettuale si è rivelata con alcuni difetti: questi LED consumavano abbastanza energia (rispetto al resto dell'elettronica), rendendo necessaria un'alimentazione non standard e quindi necessaria. Nonostante il grande consumo di energia, non erano davvero in grado di illuminare l'intero campo visivo. Probabilmente avremmo avuto bisogno di un proiettore IR esterno, che, ancora una volta, non era un'alternativa seria. E infine, anche il design con spezie a LED non era molto carino. Per ovviare al problema delle operazioni notturne abbiamo deciso di utilizzare l'impostazione della telecamera statica: poiché la posizione della telecamera è statica e gli oggetti che stiamo cercando di rilevare sono normalmente fermi, possiamo aumentare l'esposizione e la sensibilità alla luce dei sensori per poter lavorare solo con luce residua. Quindi abbiamo sovrascritto l'esposizione interna della fotocamera e il controllo ISO e abbiamo scritto un semplice ciclo di feedback che regola le impostazioni di illuminazione in base alla luminanza dell'ultimo fotogramma catturato. Questo approccio si è rivelato abbastanza efficace, poiché nella maggior parte delle strade c'è abbastanza luce residua dai lampioni. Dopo molte altre iterazioni, abbiamo finalmente ottenuto il design come mostrato sopra: la fotocamera si trova all'interno di un cono per essere protetta dagli spruzzi d'acqua e il più possibile i riflessi del sole. L'elettronica è montata su una presa interna e un cavo piatto collega la telecamera alla scheda principale. Il fondo è rimovibile e fissato alla custodia con quattro viti standard. Poiché la custodia è stampata in ABS, i dadi quadratici si trovano in ritagli per assicurarsi che le viti possano essere serrate correttamente. Un giunto simile a una GoPro collega la custodia al supporto, che viene fissato al palo della luce utilizzando un nastro di acciaio standard. Tutte le parti sono ottimizzate per la stampabilità 3D, il che significa nessuna sporgenza pesante, superfici di importazione parallele per un'elevata qualità della superficie. Infine, la scatola della batteria è separata dal sensore per una migliore manutenzione. È una scatola standard in ABS stampata ad iniezione e contiene un 4. Batteria al piombo da 5 Ah 12 V e un'unità di ricarica, che richiede 230 V in ingresso (che è il voltaggio della maggior parte dei lampioni in Germania). Che cosa succede dopoI dati che stiamo raccogliendo durante questo progetto ci stanno aiutando notevolmente a migliorare la nostra comprensione (e anche il nostro algoritmi) di come funziona il parcheggio in diverse situazioni di traffico e vari contesti di fattori che influenzano la disponibilità di parcheggio. A breve pubblicheremo ulteriori informazioni sui risultati effettivi dal punto di vista della scienza dei dati. Dedicheremo anche un po' di tempo e approfondiremo i dettagli della parte software e alla fine andremo anche a rendere open source il software, così come i progetti hardware. Ringraziamenti A questo punto, vorremmo esprimere la nostra gratitudine alla città di Braunschweig per averci concesso l'accesso all'infrastruttura del traffico per supportare questo progetto. Non solo hanno fornito tutte le autorizzazioni necessarie, ma hanno anche coperto parte dei costi. Vorremmo anche inviare un grande ringraziamento all'operatore del traffico locale Bellis e al fornitore di energia BS Energy per il supporto relativo all'installazione e all'alimentazione dei sensori. Informazioni sull'autoreJulian è l'amministratore delegato e co-fondatore di Bliq, una società di Berlino società tecnologica con sede. Bliq fornisce mappe di parcheggio in tempo reale per gli sviluppatori in mobilità. DOMANDA CORRELATA Non ho ricevuto Google Glass Explorer Edition. Provare a imparare Glass dev senza l'hardware è uno sforzo inutile? No, puoi ancora imparare i fondamenti dello sviluppo del vetro senza l'hardware. Ci sono tre approcci principali per raggiungere questo obiettivo: 1) Visita la documentazione di Mirror API, entra nel parco giochi e inizia a eseguire l'hashing di un codice. Scarica la libreria PHP, Java e Python, a seconda di quale ti trovi più a tuo agio. Familiarizzare con il gergo e le convernazioni (timeline, fasci, menu, ecc.). 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Tendenze del mercato Automotive LiDAR, analisi del settore (20182028)
I veicoli automatizzati hanno diverse funzionalità avanzate come il controllo della velocità di crociera adattivo, l'assistenza al parcheggio, l'avviso di uscita dalla corsia, la frenata di emergenza automatizzata e il rilevamento degli angoli ciechi, tra gli altri, che possono essere integrati in un'automobile per fornire un'esperienza di guida migliore e più sicura. Nel 2017, il numero di veicoli ADAS in circolazione, sia in prova che commercializzati, è stimato in XX unità. Alimentato da un contesto normativo rigoroso e dal crescente interesse dei consumatori, si prevede che questo numero crescerà ulteriormente e raggiungerà circa 10 milioni di unità su strada entro il 2028. Richiedi il campione: com/requestsample?id=578 &type=downloadIl sistema ADAS richiede sensori di visione e di portata per mappare accuratamente i dintorni del veicolo e rilevare gli ostacoli presenti nelle immediate vicinanze dell'automobile. Alcuni dei sensori chiave necessari per mappare i dintorni dei veicoli includono telecamere, RADAR, sensori a ultrasuoni e sensori a infrarossi. Questi componenti fungono da elementi di rilevamento circostanti per un veicolo e forniscono più punti dati ai sistemi automatizzati in tempo reale, in cui vengono estratte informazioni utili e fornite al conducente per un'assistenza adeguata. Si prevede che entro il 2028, oltre XX milioni di veicoli (incluse autovetture e veicoli commerciali) avranno una capacità integrata di sistemi ADAS e automazione. Tuttavia, i veicoli senza conducente lavorano sull'input fornito dai sistemi automatizzati, rendendo quindi necessaria la necessità di dati più accurati e densi forniti al sistema. Telecamere/RADAR/sensori a ultrasuoni non sono in grado di soddisfare questi requisiti di rilevamento a causa di varie limitazioni operative di questi sensori, il che in effetti aumenta la necessità dell'utilizzo di Light Detection and Ranging (LiDAR) per un livello più elevato di automazione. Visualizza il rapporto completo: I dispositivi LiDAR per l'industria automobilistica utilizzano il raggio laser pulsato per calcolare la distanza degli ostacoli da qualsiasi veicolo emettendo raggi laser. La distanza viene misurata analizzando il tempo impiegato dall'impulso laser per riflettere e ricevere i sensori all'estremità ricevente. I sensori LiDAR vengono utilizzati per scansionare l'ambiente con un raggio laser non visibile e non dannoso, che viene utilizzato per visualizzare oggetti e misurare le distanze e creare un'immagine 3D dell'ambiente del veicolo. Il sistema LiDAR richiede un trasmettitore laser e un ricevitore. Rapporti correlati: Analisi e previsioni del mercato globale dei sensori MEMS per autoveicoli: 2017-2021 Analisi e previsioni del mercato globale delle telecamere per autoveicoli dal 2018 al 2026 Mercato globale degli ADAS e dei componenti per la guida autonoma, analisi & Previsione 20172026Chi siamo:BIS Research è una società globale di intelligence, ricerca e consulenza di mercato che si concentra su quelle tendenze emergenti nella tecnologia che potrebbero sconvolgere le dinamiche del mercato nei prossimi cinque (o dieci) anni. Con oltre 150 rapporti di market intelligence pubblicati ogni anno, BIS Research si concentra su vari verticali tecnologici come la stampa 3D, i materiali avanzati & chimica, aerospaziale e difesa, automobilistica, sanitaria, elettronica & Semiconduttori, robotica & UAV e altre tecnologie emergenti. Ciascun rapporto di ricerca comprende un'analisi dettagliata e la successiva quantificazione di dinamiche di mercato, driver di mercato e restrizioni, opportunità, minacce, quote di mercato, tendenze del settore attuali ed emergenti, nonché informazioni dettagliate sul panorama competitivo e sull'intelligence.Contact:Email-id: BIS Research39111 PASEO PADRE PKWY STE 313,FREMONT CA 945381686 DOMANDA CORRELATA Non ho ricevuto Google Glass Explorer Edition. Provare a imparare Glass dev senza l'hardware è uno sforzo inutile? No, puoi ancora imparare i fondamenti dello sviluppo del vetro senza l'hardware. Ci sono tre approcci principali per raggiungere questo obiettivo: 1) Visita la documentazione di Mirror API, entra nel parco giochi e inizia a eseguire l'hashing di un codice. Scarica la libreria PHP, Java e Python, a seconda di quale ti trovi più a tuo agio. Familiarizzare con il gergo e le convernazioni (timeline, fasci, menu, ecc.). Leggi la documentazione di supporto (secondo link sotto) per vedere come funziona effettivamente l'hardware Glass. Costruisci alcune app secondo questa specifica. Ben presto, troverai un amico con hardware per t
Un tutorial fai-da-te per costruire un parchimetro intelligente
Le città stanno diventando più intelligenti e un gruppo vocale di noi spera che il primo problema che risolvono sia il traffico. E una delle cause del mal di testa del traffico è il parcheggio. Allora, come lo risolviamo? Con parchimetri intelligenti!Questo tutorial mostra come creare un prototipo di un'applicazione per parchimetri intelligenti abilitata per IoT utilizzando IBM Bluemix e PubNub. L'app ha tre funzioni principali: Mostrare al conducente una visualizzazione in tempo reale dei parcheggi disponibili e occupati Consentire al conducente di prenotare un parcheggio Monitorare automaticamente la fatturazione in base alle azioni del conducente (come entrare e uscire dal parcheggio) Configurazione del progetto e Repo codice completo Questo progetto è un ottimo esperimento fai-da-te per gli appassionati di IoT. Quindi, se sei interessato a provarlo, vai su GitHub per il codice sorgente completo del progetto bluemix-parking-meter. Fai riferimento alle istruzioni di compilazione e al file readme per i passaggi dettagliati, dalla configurazione dell'hardware all'hosting e all'esecuzione dell'applicazione . Per ospitare questa applicazione, dovrai creare un account Bluemix e PubNub. Visita la pagina di registrazione IBM Bluemix e la pagina del componente aggiuntivo PubNub per creare i tuoi rispettivi account. Entrambi i servizi offrono un account di livello gratuito per giocare con le loro offerte. ComponentiCi sono tre componenti dell'applicazione:Parking Management Server (PMS) controlla tutti i parcheggi e gestisce la misurazione e la fatturazione per tutti gli utenti. La piattaforma hardware IoT collega i parcheggi al PMS e rileva anche la presenza o l'assenza di un veicolo. L'app mobile offre un'interfaccia semplice per aiutare il conducente a trovare uno spazio libero e gestire l'utilizzo del parcheggio e la fatturazione. La piattaforma hardware è alimentata da Arduino Yun e utilizza sensori a ultrasuoni per rilevare la presenza o l'assenza di un veicolo in un parcheggio. Il PMS è implementato come un server delle applicazioni in esecuzione su Python. Tiene traccia di tutti i dispositivi e gestisce fatturazione e prenotazioni. L'app mobile (nota anche come Auto Park) è un'app Android basata su Cordova e JavaScript. Il server delle applicazioni PMS è ospitato sulla piattaforma cloud IBM Bluemix e l'intera comunicazione tra PMS all'hardware e PMS all'app mobile è alimentata da PubNubs Realtime Data Stream Network. Hardware Di seguito è riportato l'elenco dei componenti hardware utilizzati per questo progetto: Arduino YunHC -SR04 sensore ad ultrasuoni (3 nn. ) Di seguito è mostrata una configurazione di esempio su una breadboard: Di seguito è riportato il diagramma schematico associato per il circuito hardware: Ci sono tre parti funzionali dell'hardware: Controller principale Arduino Yun abilitato per Wi-Fi funge da controller principale per il controllo di alcuni parcheggi spazi. Monitora periodicamente e ottiene lo stato di ogni parcheggio all'interno della sua giurisdizione, tramite sensori a ultrasuoni. Si interfaccia anche con PMS tramite PubNub e pubblica il parking statusSensor Controller Si tratta di un componente interno della scheda Arduino Yun, alimentato dal chip ATMega32. Si interfaccia direttamente con i sensori ed esegue un ciclo, ogni pochi secondi, per ottenere lo stato più recente di ciascun sensoreSensore a ultrasuoni Tre sensori HC-SR04 vengono utilizzati per simulare tre parcheggi. Il codice sorgente per la configurazione dell'hardware è disponibile nella directory yun_pubnub (per il controller master) e nella directory device/hcsr04 (per il controller del sensore) nel repository GitHub.Parking Management Server (IBM Bluemix) Il PMS è scritto in Python e può essere installato come Servizio ospitato IBM Bluemix. IBM Bluemix fornisce la potenza di calcolo per il PMS per monitorare i dispositivi hardware e gestire i parchimetri e la fatturazione per gli utenti. Inoltre, dovrai associare il servizio aggiuntivo PubNub al tuo account IBM Bluemix affinché il PMS funzioni con PubNub. Fare riferimento ai passaggi in README.md per capire come configurare e ospitare un'applicazione Python in Bluemix con PubNub. Il codice sorgente per PMS si trova nella directory del parchimetro nel repository GitHub. App mobile L'app mobile è un'app Android standard basata su Cordova. Visualizza una mappa dell'area di parcheggio con parcheggi codificati a colori per aiutare l'utente nella scelta di un posto libero. Il codice sorgente per l'app mobile si trova nella directory MobileApp nel repository GitHub.PubNubPubNub funge da middleware di comunicazione per l'intero sistema. Fornisce una rete di flussi di dati in tempo reale basata su cloud che supporta più di 70 SDK, in modo tale da consentire a qualsiasi dispositivo di comunicare con qualsiasi altro dispositivo su Internet. Questa applicazione utilizza tre PubNubs SDK per tutti i componenti per comunicare senza problemi tra loro. Questi sono: Javascript SDK per l'app mobile Python SDK per PMSPOSIX C SDK per Arduino Yun Questa applicazione si basa su diversi canali PubNub per abilitare la comunicazione tra i componenti, come illustrato di seguito: Il canale privato nel diagramma sopra si riferisce a un canale dedicato tra il PMS e un'app mobile. Tutti i messaggi scambiati attraverso i canali PubNub sono in formato JSON. Per ogni app mobile che richiede la prenotazione del parcheggio, il PMS avvia messaggi attraverso questo canale per quella particolare app mobile. Il significato di tutti i canali sarà chiarito nella sezione successiva. Funzionamento del sistema e scenari Il funzionamento completo di questo sistema può essere suddiviso nei seguenti cinque scenari. Scenario 1: inizializzazione dell'app Quando l'app mobile viene avviata per la prima volta dopo l'installazione, viene richiesta la targa/numero di targa del veicolo dell'utente. Questo funge da identificatore univoco per il PMS per tracciare l'app ai fini della fatturazione. Successivamente, l'app invia una richiesta al PMS per ottenere lo stato di tutti i parcheggi. Viene utilizzato per visualizzare la mappa, dove ogni spazio è identificato con un numero di slot (001, 002 e 003). Ecco come avviene lo scambio di messaggi tra il PMS e l'app mobile: La richiesta JSON dall'app contiene un parametro RequestType con il valore 1 per indicare una richiesta di recupero dello stato di massa di tutti i parcheggi. La risposta JSON da PMS contiene il numero dello slot di parcheggio come parametro e il suo stato come 0 o 1 , per indicare che lo spazio è libero o occupato. Per la visualizzazione della mappa nell'app mobile, i parcheggi attualmente liberi sono indicati in verde, mentre quelli occupati o riservati sono indicati in rosso. Scenario 2: Aggiornamento stato dispositivo Ogniqualvolta il parcheggio rileva la presenza o l'assenza di un veicolo, segnala immediatamente il PMS. Qui, 001 identifica il numero identificativo dello slot del posto auto e il valore 1 indica che il posto auto è occupato. In alternativa, un valore di 0 indica che lo spazio è libero. Il PMS trasmette queste informazioni anche su un canale PubNub globale parkingapp-resp in modo che tutte le app possano aggiornare la visualizzazione della mappa dei parcheggi. Scenario 3: richiesta di prenotazione & Inizio fatturazioneUn utente che si avvicina a un parcheggio libero può prenotarlo in anticipo toccando un parcheggio libero desiderato sull'app. Ciò richiede al PMS di avviare una sessione di fatturazione per l'utente. PMS invia un messaggio all'app sul suo canale privato per avviare la fatturazione. Insieme a questo, PMS avvia anche un timer. Ecco uno sguardo più da vicino al formato dei messaggi JSON in questa interazione: Il parametro RequestType con un valore 2 indica una richiesta di prenotazione è il numero di targa del veicolo È identificato da stessoUn tipo di sessione con valore 0 indica l'inizio della sessione di fatturazione per l'utente che ha prenotato il numero di slot identificato dal valore di deviceID. Alla ricezione del messaggio sul proprio canale privato, l'app mobile visualizza un messaggio all'utente per confermare la prenotazione del parcheggio richiesta: Inoltre, il PMS invia anche un aggiornamento sul canale parkingapp-resp per informare tutte le app mobili che il suddetto parcheggio è ora occupato. Scenario 4: Conferma della prenotazione Dopo la prenotazione, quando l'utente finalmente entra e parcheggia il suo veicolo nel parcheggio designato spazio, l'hardware invia un aggiornamento di stato al PMS per indicare la conferma della prenotazione. In questo momento, il PMS arresta il timer. Scenario 5: Billing StopLater, quando l'utente estrae il proprio veicolo dal parcheggio, il dispositivo hardware lo rileva nuovamente e invia un aggiornamento di stato a PMS indicando che lo spazio è ora libero. Dopo aver ricevuto questo aggiornamento, PMS calcola la fattura per l'utente e invia un messaggio di interruzione della sessione di fatturazione insieme ai dettagli della fattura all'app mobile tramite il suo canale privato. Il messaggio JSON ricevuto dall'app mobile contiene i parametri per i dettagli della fattura: È l'ora di inizio del parcheggio È l'ora di fine del parcheggio è il tempo totale di parcheggio (in minuti) È l'importo fatturato. Infine, l'app mobile visualizza i dettagli della bolletta sullo schermo come segue: PMS è programmato per addebitare $ 10 per ogni sessanta minuti di parcheggio. Scenari alternativi Nel caso in cui l'utente prenoti il ​​parcheggio ma non si presenti, il timer PMS, che viene avviato nello scenario 3, esegue il conto alla rovescia da 60 secondi a 0 e quindi esegue infine lo scenario 5 senza il trigger hardware. In questo caso all'utente viene addebitata una fattura minima di $ 10. Inoltre, questa applicazione non prevede alcuna disposizione per autenticare l'utente durante il parcheggio (come parte dello scenario 4), in modo da garantire che l'utente che ha prenotato il posto auto sia colui che effettivamente parcheggia il proprio veicolo in tale spazio. Questo è lasciato come esercizio per i lettori che desiderano migliorare ulteriormente questa applicazione e renderla fattibile per una distribuzione più vicina alla vita reale. Ci siamo divertiti moltissimo a costruire e giocare con questa applicazione, e testare lo scenario end-to-end è stato piuttosto interessante considerando che ci sono diversi sottosistemi coinvolti. Utilizzo di IBM Bluemix & I servizi PubNub semplificano notevolmente le sfide di sviluppo in quanto lo sviluppatore può concentrarsi sulla logica dell'applicazione senza preoccuparsi di come far funzionare la comunicazione tra diversi sottosistemi. Oltre a questo, entrambi i servizi sono in grado di gestire una vasta scala che può essere sfruttata per creare applicazioni simili nel mondo reale che richiedono 247 tempi di attività e migliaia di utenti casuali in entrata. Originariamente pubblicato su tutte le ultime novità e notizie tecnologiche inviate direttamente alla tua casella di posta?. DOMANDA CORRELATA Non ho ricevuto Google Glass Explorer Edition. Provare a imparare Glass dev senza l'hardware è uno sforzo inutile? No, puoi ancora imparare i fondamenti dello sviluppo del vetro senza l'hardware. Ci sono tre approcci principali per raggiungere questo obiettivo: 1) Visita la documentazione di Mirror API, entra nel parco giochi e inizia a eseguire l'hashing di un codice. Scarica la libreria PHP, Java e Python, a seconda di quale ti trovi più a tuo agio. Familiarizzare con il gergo e le convernazioni (timeline, fasci, menu, ecc.). Leggi la documentazione di supporto (secondo link sotto) per vedere come funziona effettivamente l'hardware Glass. Costruisci alcune app secondo questa specifica. Ben presto, troverai un amico con hardware per t
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