スマート パーキング メーターを構築するための DIY チュートリアル

ほとんどの人が駐車センサーについて聞いたことがあるでしょう。駐車業界に所属するほとんどの人でさえ、過去にそれを使用したことがあります。 ただし、センサーは数年前のように現在と同じではありません。長期的なテスト、人工知能、セキュリティとデータ分析、デジタル ツインの意思決定など、テクノロジーの大規模な変化により、パーキング センサー システムの精度、信頼性、費用対効果が向上します。 これらの改善により、パーキング センサー システム ツールは、スマート シティ開発の最も重要な側面の 1 つになりつつあります。 ゾナ アズール ブラジルでのデジタル パーキング ソリューションの実装は、これらの技術的変化の最も良い例の 1 つです。2050 年までに 70% 以上の人口が都市部に移動すると予想されています。 スマート シティでは、運用コストが低く、混雑が緩和され、サービスが向上します。 また、水と空気の質の向上、セキュリティと安全性の向上も含まれます。これらすべての利点と進歩にもかかわらず、多くの都市はまだ技術の導入と採用に苦労しています。 そのような都市にとって、新しいイニシアチブへの資金提供とテクノロジーの不足は、最大の課題の一部です。 しかし、交通機関や駐車場から始めるなど、小さな一歩を踏み出すことで、そのような都市はインテリジェントなインフラストラクチャの夢を始めることができます。 また、公害や交通渋滞などの住民の悩みも解決します。 最近の駐車調査によると、ドライバーは平均して年間 15 時間以上、駐車場、車庫、路上で駐車スペースを探すことに費やしています。 米国人は年間約 200 億ドルの費用を負担しています。これらの駐車システムの非効率性は、地元の店舗や企業にも影響を与えています。 米国の60% 以上。 S. ドライバーは、利用可能な駐車場の問題により、店や他の混雑した目的地への運転を避けます。 ドライバーの駐車需要の一部を次に示します。 85% 以上がリアルタイムで駐車場の空き状況を知りたい 約 88% が最寄りまたは最安値の駐車場を検索している 80% 以上が駐車場への適切で直接的なナビゲーションを望んでいる 多くの解決策があると主張している駐車場がいつどこで利用可能になるかをドライバーに伝えることができます。 これらのソリューションは、スペースの占有状況を推測するために、指示センシングと予測アルゴリズムを使用します。 これらすべてのシステムの精度は低いですが、その結果、ドライバーは空いている駐車場を簡単かつ迅速に見つけることができなくなります。 指示的および予測的アルゴリズムは効果のない道案内につながり、また、スマート パーキング システムの多くのメリットが失われます。真にスマートな輸送および駐車ソリューションを開発するには、すべての駐車スペースのリアルタイム データが必要です。 これには、積み込みゾーン、消火栓、多目的レーンの前などの制限付き駐車ゾーンが含まれます。 あらゆる詳細を感知することで、都市は駐車場のエコシステムとエリアの正確なスナップショットを取得できます。 また、ドライバーが要求するナビゲーション データも提供します。 単一スペース検出のオプションは、目標の変化に応じて駐車場の在庫を最適化するために、より多くの機会と柔軟性を都市に提供します。 輸送システムと駐車システムは、スマートシティ設計への小さいながらも強力な投資と見なす必要があります。 都市が駐車スペースを最適化してスペースに関するデータを正確に収集することは、都市にとって有益であり、駐車はそれ自体で採算が取れ、さらなるスマート シティ イニシアチブをサポートします。 関連する質問 Google Glass Explorer Edition を入手できませんでした。 ハードウェアなしでGlass devを学ぼうとするのは無駄な努力ですか? いいえ、あなたはまだハードウェアなしでガラス开発の基础を学ぶことができます。 これを実現するには、主に3つのアプローチがあります。1) Mirror APIドキュメントにアクセスし、遊び場にアクセスして、いくつかのコードのハッシュを開始します。 最も快適なPHP、Java、およびPythonライブラリをダウンロードしてください。 専門用語とコンヴァーション (タイムライン、バンドル、メニューなど) に精通してください。 Glassハードウェアが実際にどのように機能するかについては、サポートドキュメント (以下の2番目のリンク) をお読みください。 この仕様に合わせていくつかのアプリをビルドします。 すぐに、あなたはハードウェアを持つ友人を見つけるでしょうt

センサーと API を使用した駐車場の最適化は、産業およびスマート シティの IoT 実装の最も明確なユース ケースの 1 つです。明確なビジネス チャンスがあります。それは、駐車スペースからの収益を最大化することです。駐車場の空き状況について。 また、機械学習を活用して予測サービスを作成することにより、新しい高品質のサービスを成長させる明確な機会があります。Tarik Hammadou は、VIMOC Technologies の CEO 兼共同創設者です。VIMOC Technologies は、センサー ハードウェア ゲートウェイとプル用のハードウェアに依存しないプラットフォームの両方を構築する IoT スタートアップです。 VIMOC は、neuBox センサー ハードウェアを使用して、駐車場と協力して、正確な数を追跡するセンサーを施設に設置することができました。 過去には、ガレージはしばしば磁気ループセンサーを使用していましたが、これは潜在的なドライバーを空いているベイに誘導するには精度が不十分でした. そのため、ガレージがより高度なセンサーを使用する強力なビジネス ケースがありました。 HotelTonight が API を活用してホテルの部屋を直前まで利用可能にするのと同じように、正確な空室データを使用して、駐車場運営者は空室率を最大化できます (たとえば、サンフランシスコのベイエリアの駐車スペースは、1 あたり 25,000 ドルから 100,000 ドルの価値があります)。年）。 そのため、駐車スペースを最適化できることは、ビジネスに不可欠です。そして、業界はそれを理解しています。Hammadou は、U. S. 国立駐車場協会のおかげで、この種の技術に対する需要に圧倒されました。 ガレージ所有者から寄せられている要件の 1 つは、空いているスペースをリアルタイムでアプリ開発者にプッシュして、道案内や GPS マップで空きスペースを表示できるようにしたいというものです。 そのため、ガレージ所有者はオープン API を望んでいます。業界の理解と明確なビジネス ケースにより、VIMOC は現在、エッジに機械学習を組み込む方向に進んでおり、API 開発者が駐車データから構築された意味のあるアプリを作成するために必要なものを確実に手に入れることができます。 開発者のコ​​ミュニティを管理および成長させる上での主な課題は、API を介して公開されるデータの品質と、強力なビジネス ケースを作成する能力です、と Hammadou 氏は言います。 スケーラビリティ、セキュリティ、および可用性のための適切なエンジニアリング プロセスとソフトウェア アーキテクチャ設計の選択を確立することにより、API 自体を適切に管理できます。 ただし、複雑なインフラストラクチャの問題を解決するには、正確なセンサー データを提供することが重要です。 開発者と関わるときの私たちの主な使命は、私たちが単独でサービスを提供する場合よりも、顧客により多くの価値を創造できるようにすることです。 開発者とのさまざまなプロジェクトを管理するための強力なビジネス プロセスを確立することが重要です。 データの品質、ビジネス プロセス、および収益化戦略が API エンゲージメントの一部として確立されていない場合、API プロバイダー、開発者、またはエンド ユーザーのいずれに対しても、持続可能なインセンティブと報酬はありません。 Hammadou は、プロダクト マーケット フィットとは、開発者が高品質のアプリやサービスを作成できるように API によって提供される高価値データの組み合わせであり、開発者を自らのビジネス クリエーターとして認識する収益分配プログラムがあると考えています。右。 駐車場 API プロバイダーのその他の例としては、World SensingSmartparkingCitibrainIoT に関する開発者コミュニティをサポートする上でこれが意味するものAPIVIMOCs の経験は、ソリューションに関する API 開発者コミュニティを構築しようとしている IoT プロバイダーにとって、いくつかの素晴らしい教訓を提供します。ユースケースを文書化します。 IoT ソリューションを特定の業界でどのように使用できるかを明確にし、それらの業界との関係を構築して、API と収益の関係を理解できるようにします。 VIMOC は自社の技術を説明し、API と統合を求める駐車場のような従来の業界を獲得することができました。開発者が機能豊富で高品質の製品とサービスを作成できるように、IoT ソリューションが正確なデータを生成していることを確認してください。 VIMOC は、サード パーティの開発者のデータが以前の IoT ソリューションよりも高い精度で提供されるようにすることで、サード パーティの開発者との信頼関係を築き上げました。 IoT ソリューションが導入され、正確なデータが生成されると、機械学習などの新しい最先端技術を導入して、新しいイノベーションを推進することができます。 ディープ ラーニングと ML から始めないでください。これは、IoT インフラストラクチャ プロジェクトの機能開発の第 2 の波です。プログラム可能なビジネス モデルについて考えてください。 開発者が API へのアクセスに料金を支払わなければならないトランザクション API 価格設定アプローチを作成するのではなく、共有収益モデルを通じて API 開発者とどのように提携できるかを検討してください。 この記事が気に入ったら、下のボタンをクリックして、この出版物をフォローしてください。この記事をお見逃しなく。 今すぐサインアップ 関連する質問 Google Glass Explorer Edition を入手できませんでした。 ハードウェアなしでGlass devを学ぼうとするのは無駄な努力ですか? いいえ、あなたはまだハードウェアなしでガラス开発の基础を学ぶことができます。 これを実現するには、主に3つのアプローチがあります。1) Mirror APIドキュメントにアクセスし、遊び場にアクセスして、いくつかのコードのハッシュを開始します。 最も快適なPHP、Java、およびPythonライブラリをダウンロードしてください。 専門用語とコンヴァーション (タイムライン、バンドル、メニューなど) に精通してください。 Glassハードウェアが実際にどのように機能するかについては、サポートドキュメント (以下の2番目のリンク) をお読みください。 この仕様に合わせていくつかのアプリをビルドします。 すぐに、あなたはハードウェアを持つ友人を見つけるでしょうt

乗用車のスマート パーキング市場は、CAGR 17.94% で成長し、2021 年までに市場規模が 52 億 5000 万米ドルに達すると予測されています。 世界の自動車生産台数は、2012 年の 8,420 万台から 2015 年には 9,080 万台に増加しました。 さらに2012年からは8倍の伸び。 2015 年の乗用車の総生産台数は 6,850 万台に増加しました。 路上を走る車の数がこのように急速に増加したにもかかわらず、駐車スペースの利用可能性が同様に増加することはありませんでした。 より多くの車両を収容するために、駐車場は狭い駐車スペースを提供します。 多くの都市では、駐車インフラストラクチャをより効率的に計画しています。 これにより、スマートパークアシストシステムを搭載した乗用車の需要が高まるでしょう。 市場の成長を阻害する要因は、スマートパークアシストシステムの開発コストが高く、それによって乗用車のコストが上昇することです。 パーキング センサーは、乗用車用スマート パーキング コンポーネント市場で、価値と量の点で最大のシェアを占めていますパーキング センサーは、乗用車用スマート パーキング コンポーネント市場を支配しています。 パーキング センサーは、駐車中および後退中に車両に生じる損傷を軽減するのに役立つだけでなく、ドライバーに警告することで後方環境についてより良い視界やアイデアを提供することで、交通渋滞の軽減にも役立ちます。 スマート パーク アシスト システムで使用されるパーキング センサーの数は、OEM および車両モデルによって異なります。 駐車スペースからの車両の後退による事故を減らすために、U. S. 国道交通安全局 (NHTSA) は、2018 年以降、すべての新しい乗用車にリアビュー カメラを装備することを決定しました。 インドの道路交通・高速道路省 (MoRTH) でさえ、インドのすべての乗用車にリアビュー センサーを義務付けることが期待されています。 世界中の政府は、車両にリバース パーキング センサーを義務化するための規制を実施する過程にあります。当社のアナリストと話し、ビジネスに役立つ重要な業界の洞察を得ることができます。センサー技術は、乗用車用のスマート パーキング センサー技術市場で最も急速に成長しているセグメントですレーダーセンサー技術は、主に長距離の障害物を検出するために使用されます。 現在、高度な運転支援機能で広く使用されていますが、レーダー センサー技術の需要は、スマート パーク アシスト システムの技術開発によって増加するでしょう。 超音波センサーと画像センサーは、レーダー センサーよりも、障害物検出の基本機能を実行するための比較的安価なオプションです。 ただし、完全自動駐車などの高度なスマートパーキングの開発により、レーダーセンサーの長距離距離検出機能の需要が高まるでしょう。 アジア・オセアニア：最も急速に成長している乗用車向けスマート パーク アシスト市場アジア - オセアニアは、最も急速に成長している乗用車向けスマート パーク アシスト市場であると推定されており、予測期間中に最高の CAGR で成長すると予測されています。 OICA によると、アジア・オセアニアは世界の乗用車生産に最も貢献しています。 アジア・オセアニアでの乗用車生産は累計40台。 2015年には0百万台の車両。 中国、日本、インドは、アジア・オセアニアの総乗用車生産に最も貢献しています。 道路を走る車の数が増えると、駐車スペースの需要も高まります。 駐車スペースに対する需要の高まりに対応するために、政府はスペースの無駄を最小限に抑え、より多くの車両を収容できる効率的な駐車インフラを計画しています。 このような要因により、スマートパーキングを備えた乗用車の需要が高まるでしょう。 スマート パーク アシスト システムは、狭い駐車スペースへの駐車のストレスを軽減し、駐車スペースの最適な利用を可能にします。 このように、駐車インフラへの投資の増加と、交通と駐車管理の改善により、アジア・オセアニアのスマートパーキング市場が牽引されるでしょう。 PDF をダウンロード: marketandmarkets. Com/pdfdownloadNew. Asp? id=123959229このレポートは、次の企業の詳細なプロファイルを提供します。 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 Coverageスマート パーキング市場は、パーク アシスト システムの種類 (ガイド付きパーク アシスト、スマート パーク アシスト)、コンポーネント (パーキング センサー、ステアリング角度) に基づいて分割されています。センサー、ディスプレイ ユニット、ECU)、センサー技術 (超音波、レーダー、画像)、垂直 (政府および商業) による駐車管理市場、および駐車管理ソリューション (セキュリティと監視、バレーパーキング管理、駐車予約管理、ナンバー プレート認識)。 市場は、量 (000/100 万単位) と価値 (10 万ドル/10 億ドル) で表されます。 レポートを購入する理由: このレポートには、業界分析 (要因分析とポーターズ ファイブ フォース分析) や企業プロファイルなど、さまざまなレベルの分析が含まれており、スマート パーキングの新興および高成長セグメントに関する基本的な見解をまとめて説明しています。乗用車市場と駐車管理市場、競争環境、高成長地域と国、政府のイニシアチブ、ドライバー、抑制、機会、課題などの市場ダイナミクス。市場をよりよく理解し、より大きな市場シェアを獲得するのに役立ちます。 レポートを購入する企業は、市場での地位を強化するために、以下の 4 つの戦略 (市場開発、製品開発/革新、市場の多様化、および競争評価) のいずれかまたは組み合わせを使用できます。 MarketsandMarkets について MarketsandMarkets は、世界中の企業の収益の 70% から 80% に影響を与える 30,000 の高成長のニッチな機会/脅威に関する定量化された B2B 調査を提供します。 現在、世界中のフォーチュン 1000 企業の 80% をクライアントとする 7500 の顧客にサービスを提供しています。 世界中の 8 つの業界の約 75,000 人の最高責任者が、収益の決定に関する問題点について MarketsandMarkets にアプローチしています。 MarketsandMarkets の主力の競合情報および市場調査プラットフォームである Knowledgestore は、200,000 を超える市場とバリュー チェーン全体を結びつけ、満たされていない洞察をより深く理解し、市場規模とニッチ市場の予測を行います。 連絡先: ミスター シェリー・シン MarketsandMarkets INC. 630 Dundee Road Suite 430 Northbrook, IL 60062 USA: 18886006441 関連する質問 Google Glass Explorer Edition を入手していません。 ハードウェアなしで Glass 開発者を学ぼうとするのは無駄な努力ですか? いいえ、ハードウェアがなくても、Glass 開発の基礎を学ぶことができます。 これを実現するには、主に3つのアプローチがあります。1) Mirror APIドキュメントにアクセスし、遊び場にアクセスして、いくつかのコードのハッシュを開始します。 最も快適なPHP、Java、およびPythonライブラリをダウンロードしてください。 専門用語とコンヴァーション (タイムライン、バンドル、メニューなど) に精通してください。 Glassハードウェアが実際にどのように機能するかについては、サポートドキュメント (以下の2番目のリンク) をお読みください。 この仕様に合わせていくつかのアプリをビルドします。 すぐに、あなたはハードウェアを持つ友人を見つけるでしょうt

Grand View Research、Inc.が実施した新しい調査によると、世界の衝突回避センサーの市場規模は2025年までに189億7000万米ドルに達すると予想されており、21を示しています。 予測期間中の CAGR は 2% です。 大衆車への衝突防止システムの統合と機関の最新の安全性評価により、今後数年間で市場の成長が促進されると予想されます。 消費者の意識の高まりと、業界のプレーヤーによる研究開発への広範な焦点は、市場の主要な成長ドライバーとなっています。 衝突回避システムのインストールにより、車両は自律的および半自律的な意思決定を実行できます。 消費者および政府の車両安全規制機関による車両セキュリティの需要の高まりも、衝突回避センサー市場の成長を後押しすると予想されます。 センサーの最近の技術開発は、高度に洗練されたデバイスを構築し、車両のさまざまなコンポーネントを使用してその性能を強化することに重点を置いています。 衝突防止システムにより、自動車 OEM は追加のインテリジェンスを統合して自動運転車を開発するという目標を達成できます。厳しい規制および法的基準により、車両の安全機能を強化するためにセンサーの追加が義務付けられています。 これらにより、予測期間中に衝突回避センサーの需要が高まると予想されます。 ただし、LiDAR ベースのシステムと長距離レーダーの高コストは、低価格車のメーカーが車両の全体的な価格の上昇を避けるためにセンサーの取り付けを控える可能性があるため、市場の成長を妨げる可能性があります。以下のリンクをクリックしてください:報告によると、車両に衝突回避システムを統合することで、ヒューマン エラーによる車両事故の数を減らすことが期待されています。後者は、2014 年の UN Road Safety Collaboration の調査によると、事故の 90% を占めると言われています。レーダー セグメントは 44 を占めると予測されています。 2025 年までに世界市場の 5% を占める。 レーダーの価格の下落により、自動車のさまざまな相手先商標製造会社 (OEM) によるレーダーの採用が増加していますカメラベースの衝突回避システムの車両への組み込みに関する政府の強制規制により、カメラ セグメントは予測期間にわたって高い成長を遂げると予想されます。衝突警告システム (FCWS) セグメントは、これらのシステムが追突や事故の大幅な減少に役立つため、2025 年までに主要な市場シェアを占めると予想されます。主な市場参加者には、NXP Semiconductors、Continental AG、Delphi Automotive、Robert Bosch GmbH、および Murata Manufacturing Co., Ltd が含まれます。 関連する質問 Google Glass Explorer Edition を入手できませんでした。 ハードウェアなしでGlass devを学ぼうとするのは無駄な努力ですか? いいえ、あなたはまだハードウェアなしでガラス开発の基础を学ぶことができます。 これを実現するには、主に3つのアプローチがあります。1) Mirror APIドキュメントにアクセスし、遊び場にアクセスして、いくつかのコードのハッシュを開始します。 最も快適なPHP、Java、およびPythonライブラリをダウンロードしてください。 専門用語とコンヴァーション (タイムライン、バンドル、メニューなど) に精通してください。 Glassハードウェアが実際にどのように機能するかについては、サポートドキュメント (以下の2番目のリンク) をお読みください。 この仕様に合わせていくつかのアプリをビルドします。 すぐに、あなたはハードウェアを持つ友人を見つけるでしょうt

スマートシティにおける形と実体 この世界には 3 種類の人がいます。 まず、物事を実現する人がいます。 それから、物事が起こるのを見ている人がいます。 最後に、実行者でも監視者でもなく、「何が起こっているのか」と繰り返し問い続けるだけの人がいます。 Steve Backley 予想どおり、最近のベンチャー キャピタル (VC) コミュニティとのやり取りは、やりがいがあり、やりがいがあります。 Plan B Ventures The Last Call に掲載された私の革新的な提案に対する受容性は、際立っていました。 そして、それは確かに 1 つのことを意味します: 質問です!私は、今後 5 年間で真に自律的な自動運転車が街中を走り回るのを見ることについて非常に多くの疑問を表明したので、私はよく尋ねられます: 今日のスマートシティにすでに影響を与えている IoT 開発は他にどのようなものですか? 、深く意味のある方法で？ では、その場で、考える時間を取らずに、複雑な質問にどのように答えるのですか?まあ、私の答えはあなたを驚かせるものではありません.先月、私たちのウェブサイト、リンクイン、ツイッターで、自動運転車に関連する厄介な AI バブルについてブログを書きました。 タイトルの投稿で: パイロットなしで妻と子供を飛ばす準備はできていますか? 私は輸送の安全性について話し、最初の航空機の自動操縦装置が 1912 年にスペリー社によって開発されたことを強調しました。 100年以上前のことです！それでも、コックピットにパイロットがいるのを期待しています。 In: AI、オートパイロット、自動運転車について。 ビー・クエスチョンの目的は、AI の期待を管理するには、より厳密な対応が必要であることを指摘することでした。 見出しのいくつかがいかに誤解を招くものであるかを指摘したいという強い衝動を起こさずに、1 週間が過ぎたわけではありません。 さまざまな企業の株主が、自動運転がまだ実験にすぎないことを理解している限り、誇大宣伝にどれだけのお金が費やされているかは気にしません. おそらくこれは、これまでに実施された中で最も高価な商業実験の 1 つですが、スペード、スペードと呼びましょう。 反対の理論を試してみて、あなたに質問させてください: 自動運転の反対は何ですか?答えは、自動駐車です。この時点で、自動運転車の報道を受けていない分野にシフトし、そうすべき理由を説明したいと思います。 私は、世界中のスマートシティに対するセルフ パーキング技術とアプリケーションの多大な影響について話しているのです!セルフ パーキングの進化 PGS 1.0 ほとんどの近代的な都市環境では、車の数が急速に増加しています。 大都市での公共駐車スペースの利用可能性は、需要の増加を満たすことができません。 何年もの間、駐車インフラ管理システムは無料の駐車スペースを制御できませんでした。 その結果、多くの場合、ドライバーは空いているスペースをすぐに見つけることができず、迂回して渋滞を引き起こさなければなりませんでした。 このような問題に対する初期のソリューションは、駐車誘導システム (PGS) で構成されています 1. 0 目的: ドライバーを最初に空いているスペースに直接案内する 渋滞、アイドリングによる公害、および時間的プレッシャーの下でのストレスを軽減する ドライバーおよび施設の所有者/管理者の時間と費用を節約する & 満足度、特に PGS は次のことができます: 顧客ロイヤルティとリピート訪問を増加させる 利益と経済性を改善する 駐車スペースの満車率を増加させる 資産価値を向上させる 入り口での過剰な列を防ぐN/A よりもヨーロッパの方がはるかに強かった。 駐車場は米国では250億ドル規模の産業であるにもかかわらず. S. イノベーションやスマート パーキングにはほとんど重点を置かず、何年もの間、従来の方法で運営されていました。 フロストによると & サリバンの報告によると、2 分の 1 億の登録済み米国の 乗用車は 90% 以上の時間、駐車したままです。 28 の EU 加盟国の駐車スペースの総数は 4 億 4000 万と推定されますが、北米には 40,000 のガレージと平面駐車場からなる 8 億のスペースがあります。駐車場をお探しの方。 非効率的で不適切な駐車システムは、渋滞と二酸化炭素排出量の増加をもたらし、通勤者の時間を無駄にし、生産性と経済的機会に影響を与えます。 たとえば、欧州駐車場協会 (EPA) は何年も前から、路上駐車や平面駐車場に駐車スペースを増やすことは、公共の場の質と都市中心部の歩行者用スペースを危険にさらすことを強調してきました。駐車スペースの価格弾力性は、エンドユーザーへの価値と時間ベース (例: 場所、安全性、利便性、時間帯など。 、など ) PGS のインストールに関連するコストは、何年もの間、高いままでした。では、なぜ PGS 1 の間に N/A でほとんど行われなかったのか. 0時代？おそらく、もう一度言いますが、経済は馬鹿げているのでしょうか? 以下は、典型的な PGS 1 のコストを説明する簡単な計算です。 0 は 500 台、1,000 台、2,000 台の車にサービスを提供しています。 全体の収容台数が 500 台しかない小さな立体駐車場でも、設置費用に加えて、40,000 ドルの設備投資と最低 2,000 ドルの維持費が必要です。 Frost によると、PGS 2.0 へようこそ。 & Sullivan の報告によると、2014 年の欧州と北米のスマート パーキング市場の総収益は 70 億 5000 万ドルで、18% の年平均成長率 (CAGR) で成長し、43 ドルに達すると予想されています。 2025年には560億。 テクノロジーを活用した駐車ソリューションの増加により、駐車場運営者には特定の成長機会が期待されます。駐車場運営者 PGS 2 によって設置された光沢のある LED 標識は忘れてください。 0はIoT brain-childです。 ディープ ラーニング、AI、予測分析、自然言語処理などのバズ フレーズがすべてです。 しかし、今回は都市がしっかりと担当しています。 PGS 2.0 は、不可欠な SmartCity ソリューションの 1 つにすぎません。 バルセロナ、ニューヨーク、サンフランシスコ、アムステルダム、ロサンゼルスなど。 都市は世界のエネルギーを消費し、世界の二酸化炭素排出量の 80% を生み出しているため、交通渋滞を緩和し、都市の生活の質を向上させることは、都市計画担当者にとって最優先事項です。特に、サンフランシスコでは、詳細なプロジェクト評価文書、技術データが提供されています。 SFpark は、駐車場管理に対する SFMTA のアプローチのブランドです。 市は、スマート メーター、パーキング センサー、洗練されたデータ管理ツールなど、いくつかの新しい技術を試験運用し、育成しました。驚くことではありませんが、SFMTA は、駐車スペースを見つけやすくし、駐車体験を改善するために、次のようないくつかの戦略を使用しました。料金設定 メーターでの支払いを簡単にし、引用を避ける 時間制限を長くする ユーザー インターフェイスと製品デザインを改善する ガレージへの静的な方向標識や、路上と路外の駐車場を利用できる場所に関するリアルタイム情報など、ドライバー向けの情報を改善する 透明性が高く、駐車料金を変更するためのルールベースでデータ駆動型のアプローチ電気自動車をミックスに追加し、充電ステーションと PGS 2.0 の構築をますます増やす必要性が転換点に達しました。 次々と都市が、時代遅れのパーキング メーターが最も過小評価されている FACTOR ENDOWMENT であることにようやく気づきました。 路上充電ステーション、立体駐車場、ショッピング センター、ホテル、レストランはすべて PGS 2.0 アプリと統合できます。 ひいては、キャプティブな顧客からの市の収入を確保します。ピアツーピア (P2P) 駐車場、オンライン駐車場予約、モバイル駐車場支払いソリューションはすでに登場しています。 スマートセルフパーキングは、スマートシティの収益の重要な要素になると予想されています。 などの企業は、SmarCities が駐車場からの収益を平均 2030% 増加させると予測しています。PGS 2.0 のコストは、その前身よりも桁違いに安価であることに言及する価値があります。 ワイヤレス磁気センサーは、車両の存在を正確に検出します。 センサーにはバッテリーが内蔵されており、5 年以上使用でき、最新のワイヤレス通信コンポーネントが含まれています。 埋め込み型または表面実装型のセンサーは、あらゆる表面に接着できるため、わずか数分で取り付けられます。 同様に、ワイヤレス インストールは迅速に導入でき、保守も容易です。 すべての電気ケーブルと高価なハーネスがなくなり、明るい LED ディスプレイもなくなりました。 GPS を利用した電話アプリは、確実に機能しています。 最後に、ワイヤレス展開は、多くの場合、センサーの制御のために明示的に作成された ZigBee Open Standard に基づいています。 このテクノロジーは、IEEE 802.15.4 国際規格に基づいており、センサー ネットワーク間の低コスト、低電力、安全な運用を可能にします。 Bluetooth や Wi-Fi よりもシンプルで安価になるようにゼロから設計されました。 ボトムライン: PGS 2。 0 は今日、多くの地方自治体にユニークなセルフパーキングの機会を提供しています! 事前に PGS の専門知識を持たない SmartCities は、何年も前に開発された技術の全世代をスキップできます。 また、都市計画担当者は、強力な PGS 2.0 を世界中の都市交通に導入できます。 エストニアの世界銀行からの任務中に、90 年代後半に同様の現象を見たことがあります。 International Neural Machines Inc. のマネー ロンダリング検出の専門知識を学んだ後、 (私の AI ベースのパターン認識スタートアップ) と、ワシントンの FinCEN およびオタワの FINTRAC とのやり取り エストニアの中央銀行の職員と会うために、エストニアのタリンを訪問するよう依頼されました。 エストニアに向かう途中、スウェーデンのストックホルムに立ち寄り、地元のシェラトン ホテルに数日間滞在しました。 ホテルのインターネット接続は非常に遅く、非常に高価でした。 ダイヤルアップ モデムのぼろぼろのように感じました。 タリン空港で無料の高速光ファイバー インターネット ターミナルを何十台も発見したときの驚きを想像してみてください。 私が到着する直前にEUから資金提供を受けていましたが、何らかの理由で、近代的なターミナルビルに非常にうまく収まるように見えました.Oleg Feldgajerは大統領です & Canada Green ESCO Inc. のCEO。 Oleg は、AI を活用したグリーン エネルギー プロジェクトやベンチャー企業への資金提供において、同社をリーダーに位置づけています。 CGE の使命は、エネルギー分野で破壊的なビジネスを導くことです。 & 収益性の高いビジネスモデルへの輸送。 オレグはそのような使命に情熱を傾けており、AI ベースのイノベーションがなければ、汚染された空気と汚れた水で早々に窒息してしまうだろうと固く信じています。 CGE は、顧客に 100% の資金調達 (レバレッジありおよびレバレッジなし) を提供し、大規模なエクイティ プールとノンリコース デットを利用しています。 オレグは、論理と日和見的な直感の両方を取り入れた、オープンマインドなビジネスに創造的で新鮮なアイデアを提供します。 CGEは平凡さに反対します & その方法は非常に単純です。CGE が BOD または諮問委員会に参加するよう招待されない場合、失敗します。 関連する質問 Google Glass Explorer Edition を入手できませんでした。 ハードウェアなしでGlass devを学ぼうとするのは無駄な努力ですか? いいえ、あなたはまだハードウェアなしでガラス开発の基础を学ぶことができます。 これを実現するには、主に3つのアプローチがあります。1) Mirror APIドキュメントにアクセスし、遊び場にアクセスして、いくつかのコードのハッシュを開始します。 最も快適なPHP、Java、およびPythonライブラリをダウンロードしてください。 専門用語とコンヴァーション (タイムライン、バンドル、メニューなど) に精通してください。 Glassハードウェアが実際にどのように機能するかについては、サポートドキュメント (以下の2番目のリンク) をお読みください。 この仕様に合わせていくつかのアプリをビルドします。 すぐに、あなたはハードウェアを持つ友人を見つけるでしょうt

驚くべき機能、簡単な操作、人気のデザイン、理想的な作業モード、高品質を備えたスマートパーキングセンサー。モデル：SNK-0414.3MTFT カメラ機能付きビデオパーキングセンサーシステム4 ミラー内蔵の3型TFTモニターコンパクトなサンシェード周りスイッチ機能スタンドカメラ/DVD/VCDプレーヤーに最適リアビューカメラ優先解像度：480×234ドット電源：12V DCリモコンとOSDメニュー異常な状況が発生した場合、センサー自体が故障したセンサーを検出できます。 詳細については、次をご覧ください: gl/djjaeSEmail: support@soniktechnologies.inCorporate ヘルプ ライン: 918824866866 関連する質問 Google Glass Explorer Edition を入手できませんでした。 ハードウェアなしでGlass devを学ぼうとするのは無駄な努力ですか? いいえ、あなたはまだハードウェアなしでガラス开発の基础を学ぶことができます。 これを実現するには、主に3つのアプローチがあります。1) Mirror APIドキュメントにアクセスし、遊び場にアクセスして、いくつかのコードのハッシュを開始します。 最も快適なPHP、Java、およびPythonライブラリをダウンロードしてください。 専門用語とコンヴァーション (タイムライン、バンドル、メニューなど) に精通してください。 Glassハードウェアが実際にどのように機能するかについては、サポートドキュメント (以下の2番目のリンク) をお読みください。 この仕様に合わせていくつかのアプリをビルドします。 すぐに、あなたはハードウェアを持つ友人を見つけるでしょうt

はじめに車内の快適性や運転のしやすさに対する顧客の嗜好の高まりは、乗用車のデジタル化につながっています。 かつては高級車にしか搭載されていなかったタッチ スクリーン インフォテインメントやバック パーキング カメラなどの機能が、大量生産車に広く採用されています。 視覚ベースの ADAS システムの展開は、乗用車が自動運転車への進化の道に向かっていることも示しています。 LiDAR、RADAR、およびカメラ センサーは、ADAS 搭載車両の物体検出に現在使用されている 3 つの重要なセンサーです。 このブログでは、自動車用カメラ センサーの種類、そのアプリケーション、成長ドライバー、自動車用カメラ センサー市場における競争シナリオについて説明します。種類一般に、カメラ センシングの技術に基づいて、カメラ システムは単一の視覚源を有するものとして分類できます。私。 E. 、モノビジョン、またはステレオビジョンを形成するための少なくとも2つのモノビジョンシステムの組み合わせ。 モノビジョン システムは、単一のセンサーを使用して画像の長さとブレスをキャプチャし、交通信号のような 2 次元画像をキャプチャする一般的で安価な方法です。 ステレオ ビジョン システムは 2 つのセンサーを使用します。 ステレオ ビジョン カメラ システムは、3D 画像と距離情報を取得するために使用されます (RADAR や LIDAR システムなど)。従来のカメラ センサーは可視光での作業に適していますが、夜間に対象物を見るのは困難です。 この問題に対処するために、自動車メーカーは遠赤外線センサーをカメラ システムに統合して、対象物 (個人など) とその周辺環境との温度差を検出することにより、画像のヒート マップを提供しています。 これらのカメラ システムは、一般的に、Google Glass Explorer Edition を入手できませんでした。 ハードウェアなしで Glass 開発者を学ぼうとするのは無駄な努力ですか? いいえ、ハードウェアがなくても、Glass 開発の基礎を学ぶことができます。 これを実現するには、主に3つのアプローチがあります。1) Mirror APIドキュメントにアクセスし、遊び場にアクセスして、いくつかのコードのハッシュを開始します。 最も快適なPHP、Java、およびPythonライブラリをダウンロードしてください。 専門用語とコンヴァーション (タイムライン、バンドル、メニューなど) に精通してください。 Glassハードウェアが実際にどのように機能するかについては、サポートドキュメント (以下の2番目のリンク) をお読みください。 この仕様に合わせていくつかのアプリをビルドします。 すぐに、あなたはハードウェアを持つ友人を見つけるでしょうt

人工知能は今や私たちの日常生活の一部です。 この技術は、自動駐車システム、スマートフォトセンサーからパーソナルアシスタンスまで、私たちを取り囲んでいます。 同様に、教育においても人工知能が感じられ、従来の方法が劇的に変化しています。 教育のための多数の AI アプリケーションのおかげで、学問の世界はより便利になり、パーソナライズされています。 スマート デバイスやコンピューターを介して誰もが教材にアクセスできるようになったため、人々の学習方法が変化しました。 今日の学生は、コンピューターとインターネット接続があれば、物理的なクラスに参加して勉強する必要はありません。 また、AI によって管理タスクを自動化できるため、教育機関は困難なタスクを完了するのに必要な時間を最小限に抑えることができるため、教育者は学生により多くの時間を費やすことができます。 今こそ、AI によって教育にもたらされる変革について議論するときです。管理タスクの簡素化AI 教育アプリ開発会社は、教師や教育機関の管理業務の遠征を自動化するのに役立ちます。 教育者は、試験の採点、宿題の評価、学生への貴重な回答の提供に多くの時間を費やしています。 ただし、テクノロジを使用して、複数のテストを含む採点タスクを自動化できます。 つまり、教授は学生と一緒に採点に長時間費やすよりも多くの時間を費やすことができます。 私たちはAIからより多くを期待しています。 ソフトウェア プロバイダーは、書面による回答と通常のエッセイを採点するためのより良い方法を開発しています。 AI から多くを得るもう 1 つの部門は、教育委員会の入学です。 人工知能による人工知能 質の高い教育へのアクセシビリティ技術が世界を縮小している時代に、スマートコンテンツの形での質の高い教育は、より多くの人々にとってよりアクセスしやすくなっています。 トップ AI アプリ企業によって開発された高度な AI アプリケーションを使用して、教育者は学生の現地のニーズに応じて、国のさまざまな地域でコンテンツを設定できます。 多くの場合、ビデオ会議、講義などの仮想コンテンツを通じて教育を提供します。 特定のトピックやテーマの電子書籍を作成するために AI システムが使用されるようになったため、教科書でさえ変化しました。 パーソナライズされた学習 Netflix でカスタム レコメンデーションの種類を確認しましたか?同じテクノロジーが学校で生徒を教えるために使用されています。 伝統的なシステムは中間層に対応する必要がありますが、生徒には十分なサービスを提供していません。 できるだけ多くの生徒に合うように、中間の 80% をターゲットにして設計されたカリキュラム。 しかし、上位 10% に入ると、生徒は自分の可能性を最大限に発揮するのに苦労します。 それでも、彼らが10%の底にいるとき、彼らは困難を経験しています. しかし、AI が導入されたときに教師が必ずしも入れ替わるわけではありませんが、各生徒に個別の推奨事項を提供することで、教師のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 AI はクラス内の課題と最終試験の両方をカスタマイズして、学生が可能な限り最高の支援を受けられるようにします。 調査によると、個別指導を成功させる鍵の 1 つは即時のフィードバックであることが示されています。 生徒は、AI を活用したアプリを通じて、教師から的を絞ったカスタマイズされた回答を受け取ります。 教師は、レッスンをフラッシュカードやスマートな学習ガイドに凝縮できます。 クラスの教材を勉強する際に直面する課題に応じて、生徒に教えることができます。 以前とは異なり、大学生は教師と交流する時間が増えました。 グローバルな学習 教育に制限はなく、人工知能は国境をなくすのに役立ちます。 テクノロジーは、いつでも、世界中のどこからでも、あらゆるコースの学習を促進する抜本的な移行をもたらします。 AI を活用した教育は、学生に必要な IT スキルを提供します。 より多くの発明により、より包括的なオンラインコースが利用可能になり、学生はAIの助けを借りてどこにいても学ぶことができます. 教育は楽しい経験になるでしょう多くの技術により、人工知能は学習をより楽しい活動にすることができます。 生徒を教室に引き込むために必要な、一種の魅力的な体験を生み出すことができます。 さまざまなシミュレーションおよびゲーム テクノロジでは、この点で重要な役割を果たすことができる人工知能が既に使用されています。 現在、人工知能は教育をより柔軟でより知覚的にすることができます。 学生に知識を深めるよう説得するために使用できます。 その明確なメリットにより、AI の存在は継続的に拡大しており、教育分野での重要性が予想されているにもかかわらず、今後さらに高い価値がもたらされる可能性があります。 ハードウェアなしでGlass devを学ぼうとするのは無駄な努力ですか? いいえ、あなたはまだハードウェアなしでガラス开発の基础を学ぶことができます。 これを実現するには、主に3つのアプローチがあります。1) Mirror APIドキュメントにアクセスし、遊び場にアクセスして、いくつかのコードのハッシュを開始します。 最も快適なPHP、Java、およびPythonライブラリをダウンロードしてください。 専門用語とコンヴァーション (タイムライン、バンドル、メニューなど) に精通してください。 Glassハードウェアが実際にどのように機能するかについては、サポートドキュメント (以下の2番目のリンク) をお読みください。 この仕様に合わせていくつかのアプリをビルドします。 すぐに、あなたはハードウェアを持つ友人を見つけるでしょうt

昨年 9 月、光学パーキング センサーを設置し、ブラウンシュヴァイク大学地区の 500 以上の路上駐車スペースの占有率を測定しました。 これは、ドイツの公共スペースに展開された駐車センサーの最大の設置であり、1 つ確かなことは、これを最後のものにするということです。これは、グラウンド トゥルースを求めて AI 企業が行った多大な努力の物語ですアルゴリズムを強化するためのデータ。 これは、たまたま大きなミッションの副産物であり、最終的には二度と生産されることのない美しいエンジニアリングの背後にある物語でもあります. これらすべては、より破壊的なデータ駆動型テクノロジーを支持するものです。Bliq では、トラフィック データに基づいて駐車場の空き状況をモデル化する予測アルゴリズムに取り組んでいるため、実際の駐車場占有率のグラウンド トゥルース データが必要になるのは自然なことです。参考エリアにて。 この種のデータを取得するために、500 を超える路上駐車場の占有率を 1 日 24 時間リアルタイムで測定する、独自の現実世界の駐車センサーの実験的セットアップを構築することにしました。このプロジェクトに費やされたエンジニアリングの取り組みについて、いくつかの洞察を共有したいと思います。 より具体的には、私たちが選んだテスト サイト、システム アーキテクチャ、およびデータを収集するために設計および構築した実際のセンサーについて詳しく説明します。 テスト サイトAI 企業は、モデルのグラウンド トゥルースを収集する際に創造性を発揮する必要がある場合があります。 私たちの場合、駐車場の利用可能性をモデル化することは、交通の流れ、使用状況、および人口統計に関して特定の基準を満たす地区を見つけることを意味しました。大学のメイン キャンパスには、毎日何千人もの学生と何百人もの従業員が集まります。 さらに南に行くと、ショップやアトラクションが立ち並ぶ市内中心部まで徒歩わずか数分です (上の地図には表示されていません)。 地区の北部は、制限のない公共の路上駐車場のある住宅地を形成しています。 この地域に住んでいるほとんどの人は、学生か地元の自動車産業で働いています。 住民の大半は、自家用車を使用して通勤しています。 この地区は、市の中心地区を取り囲む幹線環状道路によって区切られています。システムの仕組みセンサー設置の基本的なシステム アーキテクチャは非常に単純で、基本的にほとんどの IoT アプリケーションに期待されるものです。小さなハードウェアがどこかに配置されます。現実世界でデータをクラウド バックエンドに送信します。 バックエンドはデータを保存し、機械学習の取り組みのグラウンド トゥルースとして、またはアプリや Web アプリでの単純な視覚化のためにデータにアクセスできるようにします。厳しい要件: 設計によるプライバシーセンサー アーキテクチャの特別な点は、かなり強力な計算能力です。エッジに展開したパワー: ドイツのパブリック スペースの規制要件は、最近および進行中の GDPR の議論によってさらに強化されたため、多くの計算リソースを備えたリモート クラウドで画像を処理することができませんでした。他の場所ではなく、センサーデバイス上でオープンスポットを直接決定するための重労働。 このアプローチの利点は、画像をやり取りするために大量のデータを消費しないことです。 その代わり、コネクティビティ用のセンサーのランニング コストも比較的低い範囲に抑えることができます。 欠点としては、画像解析を実行するのに十分な計算能力をデバイスに装備するには、ハードウェア開発に多大な労力が必要になります。 別のパーキング センサーを使用しないのはなぜですか?すでに市販されている多くの完成したセンサー モデルの 1 つを購入するだけでなく、独自のパーキング センサーを設計して構築するという苦労を経験することにしたのはなぜですか?それには 3 つの答えがあります。新しいデバイスの構築がどれほど複雑になるかわかりませんでした;)既存の駐車センサーにはすべていくつかの欠陥がありました.規制の状況により、利用可能な光学ソリューションを使用することが禁止されていました。これらの種類のシステムはプライバシーを侵害するからです. 表面実装センサーは、冬の除雪に耐えられません。 そして最後に、地中センサーはそれ自体が非常に高価で、設置にはさらに費用がかかりました。 このプロジェクトを開始したとき、私たちは非常に厳しい予算でした。 この時点で、私たちは会社を完全にブートストラップしました。私たちの資金は、政府からの資金、最初の収益、およびあちこちで獲得した価格で構成されていました。 スポットあたり 75 ～ 250 ユーロの値札を持つ他のセンサー モデルは、現時点では単純に高すぎました。 新しい光学式パーキング センサーセンサーの動作原理のアイデアは単純でした。小型化されたハードウェアに関する以前の研究プロジェクトで既に開発したのと同じアルゴリズムを展開し、それをインターネットに接続し、すべてを防水ボックスに入れてマウントします。電柱に。 アルゴリズム自体は基本的に画像分類器であり、事前に定義された関心領域を調べる必要があります。 このモデルの本来の目的は、以前のプロジェクトでオフライン カメラを使用して収集した巨大な画像シリーズの駐車場占有率の分析を自動化することでした。 ここでの課題は、十分な計算能力を備えた適切なハードウェア リグを設計し、モデルを縮小してこのセットアップで実行し、継続的な電力供給を確保することだけでした。 これが私たちの仕様ウィッシュリストです:スポットあたりの低コスト: 標準コンポーネント測定頻度は最大 3 分から 30 秒まで。天候、照明の変化、不正確な駐車車両 (e. を使用します。 1 台の車が 2 つのスポットを占める) デバイスの状態を監視する リモート ソフトウェア アップデートのオプション 低エネルギー消費 耐用年数 25 年 ソフトウェア センサー ソフトウェアは 3 つのレイヤーで構成されています。オープン スポット検出のための実際の機械学習モデル。オペレーティング システム本格的なビジョン モデルをエッジで実行するには、他の IoT ハードウェア プロジェクトよりもはるかに大規模なソフトウェア セットアップが必要であることがすぐにわかりました。 Yocto を使用して Linux のカスタム ディストリビューションを構築することが決定されました。 このようにして、OS が行っているすべてのことを完全に制御できます。 コア機能は、ファイル システムの更新とパーティションのスワップを実行できるようにするための 2 つの個別のパーティションであり、コア ルーチンとウォッチドッグ リセットに必要な多数のライブラリです。 SBC のハードウェア ウォッチドッグは、想定どおりに動作しない場合にデバイスを再起動します。 ソフトウェアのバグが原因で、街灯柱の地上にスマート ブリック メーターを配置することは、文字通り最悪のケースです。コア ルーチンは、調整可能な時間間隔で検出器を実行し、センサーの状態を監視し、バックエンド (構成データの取得と更新の送信)。コア ルーチンは Python で実装されています。 これにより、社内にすでにある大規模な既存の Python コード ベースを利用できるため、柔軟性が大幅に向上し、画像処理が大幅に簡素化されました。検出モデルからコア ルーチンのソース コード、さらにはカーネル、さらにはファイル システム全体まで、各部分をリモートで置き換えることができます。 一般的に、CV および機械学習分野の急速な進化に直面しているため、センサーを実行するコードが寿命全体にわたって最先端であることを確認したいと考えました。 機械学習検出タスクを実行するために、テンソルフローのバージョンを使用し、微調整を行った後、最終的にセットアップで動作するようになりました。 これが完了すると、GPU メモリに適合する事前トレーニング済みのテンソルフローのほとんどをデプロイできました。MobileNet を使用することにしました。これは、セットアップでの精度とパフォーマンスの最適な比率を示したためです。 また、HOG 機能やヒストグラムなど、従来のコンピューター ビジョン機能に基づく他のいくつかのアプローチも検討しました。 SVM などの従来の機械学習分類器と組み合わせて使用​​します。 これらのテストでは、MobileNet に比べてモデル設計がはるかに単純なため、非常に高い計算パフォーマンスが得られましたが、モデルの精度は低く、これは標準的な CV 機能の記述 (光の不変性、スケールの不変性) の通常の欠点によって説明される場合があります。 ハードウェアハードウェアを扱うことは、これまで純粋なソフトウェア企業であった私たちにとってまったく新しい経験でした。 当社の CTO であるマティアスは、前職のフォルクスワーゲン R でエレクトロニクスの設計に携わっていましたが、 &D、私たちの会社はハードウェア開発タスクの準備ができていませんでした。正直に振り返ってみると、まだそうではありません.それでも、製造が容易で、現時点でブートストラップされた会社として持っていたリソースを使用して反復できる機能的な設計が必要でした. そのため、私たちの要件リストはすぐに次のようになることが判明しました: ケースは防水性があり、3D プリント可能である必要がある センサーはバッテリーで少なくとも 12 時間動作できる必要がある カメラは雨や水しぶきから保護され、暗闇でも動作する必要がある デザインカメラ、温度/湿度センサー、LTE モジュール、シングル ボード コンピューター、および電圧を適切なレベルに変換するためのいくつかのパワー エレクトロニクスを保持する必要があります。街灯柱の電源がオフになっているとき (点灯中) に動作を継続するには、バッテリーが必要です。設置を容易にし、障害が発生した場合に単一のコンポーネントを交換できるように、セットアップ全体をモジュール化する必要があります。 また、動作環境で目立たないように小さくし、灰色に塗装する必要があります動作条件は-20℃から70℃です（太陽に完全にさらされる夏にはセットアップが非常に暖かくなる可能性があるため）赤外線を含む設計から始めましたLED (多くの屋外カメラに搭載されているものと同様) は、夜間でも動作できるようにします。 ただし、この設計の選択にはいくつかの欠点がありました。これらの LED は (他の電子機器と比較して) 非常に電力を消費するため、非標準の電源が必要でした。 消費電力が大きいにもかかわらず、視野全体を照らすことはできませんでした。 外部の IR フラッドライトが必要だったかもしれませんが、これも重要な代替手段ではありませんでした。 最後に、LED を使用したデザインもあまりきれいではありませんでした。夜間の操作の問題を克服するために、静的なカメラ設定を利用することにしました。カメラの位置は静的であり、検出しようとしているオブジェクトも通常は静止しているため、残留光のみで動作するように、露出とセンサーの光感度を上げることができます。 そのため、カメラの内部露出と ISO コントロールを上書きし、最後にキャプチャしたフレームの輝度に基づいて照明設定を調整する単純なフィードバック ループを作成しました。 ほとんどの通りでは街灯から十分な残留光があるため、このアプローチは非常にうまく機能することが判明しました。さらに数回繰り返した後、最終的に上の図のような設計になりました。そして可能な限り太陽の反射。 電子機器は内部のソケットに取り付けられ、リボン ケーブルがカメラをメイン ボードに接続します。 底面は取り外し可能で、4 本の標準ネジでケースに取り付けられます。 ケースは ABS で印刷されているため、ネジを適切に締めることができるように、四角形のナットが切り欠きに収まっています。 GoPro のようなジョイントがケースをマウントに接続し、マウントは標準のスチール テープを使用して街灯柱に取り付けられます。 すべての部品は 3D 印刷可能性のために最適化されています。つまり、大きなオーバーハングがなく、サーフェスを平行にインポートして高い表面品質を実現しています。最後に、バッテリー ボックスはセンサーから分離されているため、保守性が向上しています。 標準の射出成形 ABS ボックスで、4 が含まれています。 5 Ah 12V の鉛バッテリーと 230V の入力 (ドイツのほとんどの街路灯の電圧) を使用する充電ユニット。次に行うこと このプロジェクトを通じて収集しているデータは、私たちの理解を深めるのに大いに役立ちます (また、さまざまな交通状況や、駐車場の空き状況に影響を与える要因のさまざまなコンテキストで駐車がどのように機能するかについて説明します。データ サイエンスの観点からの実際の結果については、まもなく投稿する予定です。 また、時間をかけてソフトウェア部分の詳細を検討し、最終的にはハードウェア設計だけでなくソフトウェアもオープンソース化する予定です。このプロジェクトをサポートするために交通インフラへのアクセスを提供してくれた Braunschweig 氏。 彼らは必要なすべての許可を提供しただけでなく、費用の一部も負担しました。 また、センサーの設置と電源供給に関するサポートについて、地元の交通事業者である Bellis とエネルギー プロバイダーの BS Energy に感謝の意を表したいと思います。を拠点とするテクノロジー企業。 Bliq は、モビリティの開発者向けにライブ駐車場マップを提供します。 関連する質問 Google Glass Explorer Edition を入手できませんでした。 ハードウェアなしでGlass devを学ぼうとするのは無駄な努力ですか? いいえ、あなたはまだハードウェアなしでガラス开発の基础を学ぶことができます。 これを実現するには、主に3つのアプローチがあります。1) Mirror APIドキュメントにアクセスし、遊び場にアクセスして、いくつかのコードのハッシュを開始します。 最も快適なPHP、Java、およびPythonライブラリをダウンロードしてください。 専門用語とコンヴァーション (タイムライン、バンドル、メニューなど) に精通してください。 Glassハードウェアが実際にどのように機能するかについては、サポートドキュメント (以下の2番目のリンク) をお読みください。 この仕様に合わせていくつかのアプリをビルドします。 すぐに、あなたはハードウェアを持つ友人を見つけるでしょうt

自動化された車両には、アダプティブ クルーズ コントロール、駐車支援、車線逸脱警報、自動緊急ブレーキ、死角検出などの高度な機能がいくつかあります。これらの機能を自動車に統合して、より優れた安全な運転体験を提供できます。 2017 年には、公道を走行している ADAS 車両の数は、試験用または商用化されたものを問わず、XX 台と推定されています。 厳しい規制環境と消費者の関心の高まりにより、この数はさらに増加し​​、2028 年までに約 1,000 万台に達すると予想されています。 サンプルをリクエスト: com/requestsample?id=578 &type=downloadADAS システムでは、車両の周囲を正確にマッピングし、自動車の近くに存在する障害物を検出するために、ビジョン センサーとレンジ センサーが必要です。 車両周辺のマッピングに必要な主要センサーには、カメラ、レーダー、超音波センサー、赤外線センサーなどがあります。 これらのコンポーネントは、車両の周囲のセンシング要素として機能し、複数のデータ ポイントをリアルタイムで自動化システムに提供します。そこでは、有用な情報が抽出され、適切な支援のためにドライバーに提供されます。 2028 年までに、200 万台以上の車両 (乗用車と商用車の両方を含む) に ADAS システムと自動化の機能が組み込まれると予想されています。 ただし、自動運転車は自動化されたシステムによって提供される入力に基づいて動作するため、システムに提供されるより正確で高密度のデータが必要になります。 カメラ/レーダー/超音波センサーは、これらのセンサーのさまざまな操作上の制限により、これらのセンシング要件を満たすことができず、実際には、より高度な自動化のために光検出および測距 (LiDAR) を使用する必要性が高まっています。 完全なレポートを表示: 自動車用 LiDAR IndustryLiDAR デバイスは、パルス レーザー ビームを使用して、レーザー ビームを放出することで車両から障害物までの距離を計算します。 距離は、レーザーパルスが反射して受信側のセンサーを受信するのにかかる時間を分析することによって測定されます。 LiDAR センサーは、目に見えない無害なレーザー ビームで環境をスキャンするために使用されます。このレーザー ビームは、物体を視覚化し、範囲を測定し、車両環境の 3D 画像を作成するために使用されます。 LiDAR システムには、レーザー送信機と受信機が必要です。 & 予測 20172026当社について:BIS Research は、今後 5 年 (または 10 年) にわたって市場のダイナミクスを混乱させる可能性のあるテクノロジーの新たなトレンドに焦点を当てた、グローバルな市場インテリジェンス、調査、およびアドバイザリー企業です。 毎年 150 以上の市場情報レポートを発行する BIS Research は、3D プリント、高度な材料などのさまざまな技術分野に焦点を当てています。 & 化学、航空宇宙および防衛、自動車、ヘルスケア、エレクトロニクス & 半導体、ロボット工学 & UAV およびその他の新興技術。 各調査レポートには、市場のダイナミクス、市場の原動力と制約、機会、脅威、市場シェア、現在および新興の業界動向、詳細な競争環境とインテリジェンスの詳細な分析とその後の定量化が組み込まれています。連絡先:Email-id: BIS Research39111 PASEO PADRE PKWY STE 313,FREMONT CA 945381686 関連する質問 Google Glass Explorer Edition を入手できませんでした。 ハードウェアなしでGlass devを学ぼうとするのは無駄な努力ですか? いいえ、あなたはまだハードウェアなしでガラス开発の基础を学ぶことができます。 これを実現するには、主に3つのアプローチがあります。1) Mirror APIドキュメントにアクセスし、遊び場にアクセスして、いくつかのコードのハッシュを開始します。 最も快適なPHP、Java、およびPythonライブラリをダウンロードしてください。 専門用語とコンヴァーション (タイムライン、バンドル、メニューなど) に精通してください。 Glassハードウェアが実際にどのように機能するかについては、サポートドキュメント (以下の2番目のリンク) をお読みください。 この仕様に合わせていくつかのアプリをビルドします。 すぐに、あなたはハードウェアを持つ友人を見つけるでしょうt