AI가 교육 산업을 변화시키는 방법

거의 모든 사람이 주차 센서에 대해 들어봤고, 심지어 주차 업계에 속한 대부분의 사람들도 과거에 이 센서를 사용해 본 경험이 있습니다. 그러나 센서는 몇 년 전과 같이 지금과 같지 않습니다. 장기 테스트, 인공 지능, 보안 및 데이터 분석, 디지털 트윈 의사 결정과 같은 기술의 엄청난 변화로 인해 주차 센서 시스템은보다 정확하고 안정적이며 비용 효율적입니다. 이러한 개선으로 인해 주차 센서 시스템 도구는 스마트 도시 개발의 가장 중요한 측면 중 하나가 되었습니다. Zona Azul Brazil의 디지털 주차 솔루션 구현은 이러한 기술 변화의 가장 좋은 예 중 하나입니다. 2050년까지 70% 이상의 인구가 도시 지역으로 이동할 것으로 예상됩니다. 스마트 시티를 사용하면 운영 비용이 낮고 혼잡이 덜한 지역이 있으며 서비스가 개선될 것입니다. 여기에는 향상된 수질 및 공기 품질, 향상된 보안 및 안전도 포함됩니다. 이러한 모든 이점과 발전에도 불구하고 많은 도시에서 여전히 기술을 시작하고 수용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그러한 도시의 경우 새로운 이니셔티브에 자금을 지원하고 기술의 부족이 가장 큰 문제입니다. 그러나 교통과 주차부터 시작하는 것처럼 한 번에 작은 걸음을 내딛음으로써 그러한 도시는 지능형 인프라 꿈을 시작할 수 있습니다. 공해, 교통체증 등 주민의 애로사항도 해소할 예정이다. 최근 주차 조사에 따르면 운전자는 주차장, 차고 또는 거리에서 주차 공간을 찾는 데 평균 1년에 15시간 이상을 소비한다고 밝혔습니다. 미국인들은 연간 약 200억 달러의 비용을 지출합니다. 이러한 주차 시스템의 비효율성은 지역 상점과 기업에도 영향을 미칩니다. 미국의 60% 이상 S. 운전자는 사용 가능한 주차 문제로 인해 상점 및 기타 붐비는 목적지로의 운전을 피합니다. 다음은 운전자의 주차 요구 사항입니다. 언제 어디서 주차할 수 있는지 운전자에게 알려줄 수 있습니다. 이러한 솔루션은 공간 점유 상태를 추측하기 위해 표시 감지 및 예측 알고리즘을 사용합니다. 이러한 모든 시스템에는 정확도가 낮지만 결과적으로 운전자는 사용 가능한 주차 공간을 더 쉽고 빠르게 찾을 수 없습니다. 표시 및 예측 알고리즘은 비효율적인 길 찾기로 이어지며 스마트 주차 시스템의 많은 이점을 놓치게 됩니다. 스마트 교통 및 주차 솔루션을 진정으로 개발하려면 모든 주차 공간에 대한 실시간 데이터가 필요합니다. 여기에는 적재 구역, 소화전 및 다용도 차선 앞과 같은 제한된 주차 구역이 포함됩니다. 모든 세부 사항을 감지하여 도시는 주차 생태계와 지역에 대한 정확한 스냅샷을 얻을 수 있습니다. 또한 운전자가 요구하는 내비게이션 데이터를 제공합니다. 단일 공간 감지 옵션은 목표 변경에 따라 주차 인벤토리를 최적화하기 위해 도시에 더 많은 기회와 유연성을 제공합니다. 교통 및 주차 시스템은 스마트 시티 설계에 대한 작지만 강력한 투자로 간주되어야 합니다. 도시가 공간에 대한 데이터를 정확하게 수집하기 위해 주차 공간을 최적화하면 도시에 도움이 될 것이며, 주차 자체가 비용을 지불하고 추가 스마트 시티 이니셔티브를 지원하게 될 것입니다. 관련 질문 Google Glass Explorer Edition을 받지 못했습니다. 하드웨어없이 유리 dev를 배우려고 노력합니까? 아니, 당신은 여전히 하드웨어없이 유리 개발의 기초를 배울 수 있습니다. 이를 달성하기위한 세 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 미러 API 문서를 방문하여 놀이터에 들어가서 코드를 해싱하기 시작하십시오. 가장 편안한 PHP, Java 및 파이썬 라이브러리를 다운로드하십시오. 전문 용어와 컨벌 (타임 라인, 번들, 메뉴 등) 을 숙지하십시오. 지원 문서 (아래 두 번째 링크) 를 읽고 유리 하드웨어가 실제로 어떻게 작동하는지 확인하십시오. 이 사양에 일부 앱을 빌드하십시오. 곧, 당신은 t에 하드웨어가있는 친구를 찾을 것입니다

센서 및 API를 사용한 주차 최적화는 산업 및 스마트 시티 IoT 구현을 위한 가장 명확한 사용 사례 중 하나입니다. 분명한 비즈니스 기회가 있습니다: 주차 공간에서 수익을 극대화하는 것입니다. API를 통해 열 수 있는 분명한 자산이 있습니다: 실시간 가용성 주차 베이 공석에. 그리고 새로운 품질의 서비스를 성장시킬 수 있는 분명한 기회가 있습니다. 기계 학습을 활용하여 예측 서비스를 생성하는 것입니다.Tarik Hammadou는 센서 하드웨어 게이트웨이와 풀링을 위한 하드웨어에 구애받지 않는 플랫폼을 모두 구축하는 IoT 신생 기업인 VIMOC Technologies의 CEO이자 공동 설립자입니다. VIMOC는 neuBox 센서 하드웨어를 사용하여 주차장과 협력하여 정확한 카운트를 추적하는 센서를 시설에 설치할 수 있었습니다. 과거에는 차고에서 잠재적인 운전자를 빈 만으로 안내하는 정확도가 부족한 자기 루프 센서를 자주 사용했습니다. 따라서 차고에서 더 고급 센서를 사용해야 하는 강력한 비즈니스 사례가 있었습니다. HotelTonight가 API를 활용하여 막바지 호텔 객실을 이용할 수 있도록 하는 것과 같은 방식으로, 정확한 공실 데이터를 통해 주차 운영자는 공실률을 극대화할 수 있습니다(예를 들어 샌프란시스코 베이 지역의 주차 공간은 $25,000에서 $100,000 사이의 가치가 있을 수 있습니다). 년도). 따라서 주차 공간을 최적화할 수 있는 것은 비즈니스의 필수 요소입니다. 그리고 업계에서는 이를 이해하고 있습니다. Hammadou는 자신이 미국에 발표했을 때 이렇게 말했습니다. S. 국립 주차 협회, 우리는 이러한 유형의 기술에 대한 수요에 압도당했습니다. 차고 소유자로부터 받는 요구 사항 중 하나는 길 찾기 및 GPS 지도가 빈 공간을 표시할 수 있도록 앱 개발자에게 실시간으로 공석 데이터를 푸시할 수 있기를 원한다는 것입니다. 따라서 차고 소유자는 개방형 API를 원하고 있습니다. 업계의 관심과 명확한 비즈니스 사례로 인해 VIMOC는 이제 API 개발자가 주차 데이터를 기반으로 의미 있는 앱을 구축하는 데 필요한 것을 갖추도록 하기 위해 엣지에서 머신 러닝을 통합하는 방향으로 나아가고 있습니다. 개발자 커뮤니티를 관리하고 성장시키는 데 있어 주요 과제는 API를 통해 노출되는 데이터의 품질과 강력한 비즈니스 사례를 생성할 수 있는 능력이라고 Hammadou는 말합니다. API 자체는 확장성, 보안 및 가용성에 대한 올바른 엔지니어링 프로세스 및 소프트웨어 아키텍처 설계 선택을 설정하여 잘 관리할 수 있습니다. 그러나 복잡한 인프라 문제를 해결하려면 정확한 센서 데이터를 제공하는 것이 중요합니다. 개발자와 협력할 때 우리의 주요 임무는 우리가 자체적으로 서비스를 제공하는 것보다 그들이 고객에게 더 많은 가치를 창출하도록 돕는 것입니다. 개발자와 함께 다양한 프로젝트를 관리하기 위한 강력한 비즈니스 프로세스를 수립하는 것이 중요합니다. 데이터 품질, 비즈니스 프로세스 및 수익 창출 전략이 API 참여의 일부로 설정되지 않은 경우 API 제공자, 개발자 또는 최종 사용자에게 지속 가능한 인센티브와 보상이 없습니다. Hammadou는 개발자가 양질의 앱과 서비스를 만들 수 있도록 API를 통해 제공되는 고가치 데이터의 조합으로 제품 시장 적합성을 보고 있으며 개발자를 자체적으로 비즈니스 제작자로 인정하는 수익 공유 프로그램이 마련되어 있다고 봅니다. 오른쪽. 주차 API 제공자의 다른 예는 다음과 같습니다. World SensingSmartparkingCitibrainIoT API 주변의 개발자 커뮤니티 지원에 대한 의미VIMOC 경험은 솔루션을 중심으로 API 개발자 커뮤니티를 구축하려는 모든 IoT 제공자에게 훌륭한 교훈을 제공합니다. 사용 사례를 문서화하십시오. 특정 산업에서 IoT 솔루션을 사용하는 방법을 명확히 하고 해당 산업과 관계를 구축하여 API와 수익 간의 연결을 이해하도록 합니다. VIMOC은 기술을 설명하고 API 및 통합을 요구하는 주차장과 같은 전통적인 산업을 얻을 수 있었습니다. 개발자가 사용할 수 있도록 IoT 솔루션이 정확한 데이터를 생성하여 기능이 풍부한 고품질 제품 및 서비스를 만들 수 있는지 확인하십시오. VIMOC는 타사 개발자의 데이터가 이전 IoT 솔루션보다 훨씬 더 높은 정확도를 제공하도록 하여 신뢰와 신뢰성을 구축했습니다. IoT 솔루션이 배치되고 정확한 데이터를 생성하면 기계 학습과 같은 새로운 첨단 기술을 도입하여 새로운 혁신을 주도할 수 있습니다. 딥 러닝과 ML로 시작하지 마십시오. 이것은 IoT 인프라 프로젝트를 위한 기능 개발의 두 번째 물결입니다. 프로그래밍 가능한 비즈니스 모델에 대해 생각해 보십시오. 개발자가 API에 대한 액세스 비용을 지불해야 하는 거래 API 가격 책정 방식을 만드는 대신 공유 수익 모델을 통해 API 개발자와 파트너 관계를 맺을 수 있는 방법을 살펴보십시오. 이 기사가 마음에 들면 아래 버튼을 클릭하고 이 간행물을 팔로우하여 놓치지 마십시오. Hitch와 함께 API 커뮤니티에 참여하고 성장시킬 준비가 되셨습니까? 지금 가입 관련 질문 Google Glass Explorer Edition을 받지 못했습니다. 하드웨어없이 유리 dev를 배우려고 노력합니까? 아니, 당신은 여전히 하드웨어없이 유리 개발의 기초를 배울 수 있습니다. 이를 달성하기위한 세 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 미러 API 문서를 방문하여 놀이터에 들어가서 코드를 해싱하기 시작하십시오. 가장 편안한 PHP, Java 및 파이썬 라이브러리를 다운로드하십시오. 전문 용어와 컨벌 (타임 라인, 번들, 메뉴 등) 을 숙지하십시오. 지원 문서 (아래 두 번째 링크) 를 읽고 유리 하드웨어가 실제로 어떻게 작동하는지 확인하십시오. 이 사양에 일부 앱을 빌드하십시오. 곧, 당신은 t에 하드웨어가있는 친구를 찾을 것입니다

승용차 스마트 주차 시장은 17.94%의 CAGR로 성장하여 2021년까지 52억 5천만 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상됩니다. 전 세계 자동차 생산량은 2012년 8420만대에서 2015년 9080만대로 증가했다. 또한 2012년 이후로 8의 성장을 기록했습니다. 6%, 총 승용차 생산량은 2015년에 6,850만대로 증가했습니다. 도로 위의 자동차 수의 급격한 증가는 주차 공간의 가용성 증가로 이어지지 않았습니다. 더 많은 차량을 수용하기 위해 주차장은 좁은 주차 공간을 제공합니다. 많은 도시에서 주차 인프라를 보다 효율적으로 계획하고 있습니다. 이는 스마트 주차 보조 시스템이 장착된 승용차에 대한 수요를 견인할 것입니다. 시장 성장을 가로막는 요인은 스마트 주차 보조 시스템 개발 비용이 높아 승용차 가격이 상승한다는 점이다. 주차 센서는 승용차용 스마트 주차 부품 시장에서 가치와 양 측면에서 가장 큰 점유율을 차지합니다. 주차 센서는 승용차용 스마트 주차 부품 시장을 지배합니다. 주차 센서는 주차 및 후진 시 차량 손상을 줄이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 운전자에게 경고하여 후방 환경에 대한 더 나은 시야나 아이디어를 제공하여 교통 혼잡을 줄이는 데 도움이 됩니다. 스마트 주차 보조 시스템에 사용되는 주차 센서의 수는 OEM 및 차량 모델에 따라 다릅니다. 주차 공간에서 후진하는 차량으로 인한 사고를 줄이기 위해 U. S. 미국 도로교통안전국(NHTSA)은 2018년부터 모든 신차에 후방 카메라를 장착해야 한다고 결정했다. 인도 도로교통부(MoRTH)조차도 인도의 모든 승용차에 후방 센서를 의무화할 것으로 예상됩니다. 전 세계 정부는 차량에 후진 주차 센서를 의무화하는 규정을 구현하는 과정에 있습니다. 당사 분석가에게 문의하고 비즈니스 센서 기술이 승용차용 스마트 주차 센서 기술 시장에서 가장 빠르게 성장하는 부문에 도움이 될 중요한 산업 통찰력을 얻으십시오.Radar 센서 기술은 주로 장거리에서 장애물을 감지하는 데 사용됩니다. 현재 첨단 운전자 지원 기능에 널리 사용되고 있지만 스마트 주차 지원 시스템의 기술 발전으로 레이더 센서 기술에 대한 수요가 증가할 것입니다. 초음파 센서와 이미지 센서는 레이더 센서보다 장애물 감지의 기본 기능을 수행하기 위한 비교적 저렴한 옵션입니다. 그러나 완전 자율 주차와 같은 정교한 스마트 주차의 발전으로 레이더 센서의 장거리 거리 감지 기능에 대한 수요가 증가할 것입니다. 아시아-오세아니아: 가장 빠르게 성장하는 승용차용 스마트 주차 지원 시장아시아-오세아니아는 가장 빠르게 성장하는 승용차용 스마트 주차 지원 시장으로 추정되며 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. OICA에 따르면 아시아-오세아니아는 세계 승용차 생산에 가장 큰 기여를 하고 있습니다. 아시아-오세아니아의 승용차 생산량은 총 40대로 집계되었습니다. 2015 년에 0 백만 대의 차량. 중국, 일본, 인도는 아시아-오세아니아의 전체 승용차 생산량에 가장 큰 기여를 하고 있습니다. 도로 위의 차량 수가 증가함에 따라 주차 공간에 대한 수요도 증가합니다. 주차 공간에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 정부는 공간 낭비를 최소화하고 더 많은 수의 차량을 수용하는 효율적인 주차 인프라를 계획하고 있습니다. 이러한 요인은 스마트 주차가 장착된 승용차에 대한 수요를 증가시킬 것입니다. 스마트 주차 보조 시스템은 협소한 주차 공간에 주차 시 스트레스를 줄여주고 주차 공간을 최적으로 활용할 수 있도록 합니다. 따라서 주차 인프라에 대한 투자 증가와 교통 및 주차 관리 개선은 아시아-오세아니아에서 스마트 주차 시장을 주도할 것입니다. PDF 다운로드: 시장과 시장. Com/pdfdownloadNew. Asp? id=123959229이 보고서는 다음 회사의 자세한 프로필을 제공합니다. 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 식별 시스템연구 범위스마트 주차 시장은 주차 지원 시스템 유형(유도 주차 지원, 스마트 주차 지원), 구성 요소(주차 센서, 조향 각도)에 따라 세분화되었습니다. 센서, 디스플레이 장치, ECU), 센서 기술(초음파, 레이더 및 이미지), 수직별 주차 관리 시장(정부 및 상업용) 및 주차 관리 솔루션(보안 및 감시, 주차 대행 관리, 주차 예약 관리 및 번호판 인식). 시장은 수량(000/백만 단위) 및 가치(USD백만/십억) 측면에서 제공되었습니다. 보고서를 구매하는 이유:이 보고서에는 산업 분석(요인 분석 및 Porters Five Forces Analysis) 및 회사 프로필을 포함한 다양한 수준의 분석이 포함되어 있으며 스마트 주차의 신흥 및 고성장 부문에 대한 기본 견해를 함께 구성하고 논의합니다. 승용차 및 주차 관리 시장, 경쟁 환경, 고성장 지역 및 국가, 정부 이니셔티브 및 운전자, 구속, 기회 및 과제와 같은 시장 역학을 위한 시장. 이 보고서는 신규 진입자/소규모 기업 및 기존 기업이 시장을 더 잘 이해하여 더 큰 시장 점유율을 확보할 수 있습니다. 보고서를 구매하는 회사는 시장에서 자신의 위치를 ​​강화하기 위해 아래 언급된 4가지 전략(시장 개발, 제품 개발/혁신, 시장 다양화 및 경쟁 평가) 중 하나 또는 조합을 사용할 수 있습니다. MarketsandMarkets 소개 MarketsandMarkets는 전 세계 기업 수익의 70~80%에 영향을 미칠 30,000개의 고성장 틈새 기회/위협에 대한 정량화된 B2B 연구를 제공합니다. 현재 전 세계 Fortune 1000대 기업의 80%를 고객으로 포함하여 전 세계 7500명의 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다. 전 세계 8개 산업 분야의 거의 75,000명의 최고 책임자들이 수익 결정과 관련된 문제를 해결하기 위해 MarketsandMarkets에 접근합니다. MarketsandMarkets의 주력 경쟁 인텔리전스 및 시장 조사 플랫폼인 Knowledgestore는 시장 규모 및 틈새 시장 예측과 함께 충족되지 않은 통찰력에 대한 더 깊은 이해를 위해 200,000개 이상의 시장과 전체 가치 사슬을 연결합니다. 연락처: mr. Shelly Singh MarketsandMarkets INC. 630 Dundee Road Suite 430 Northbrook, IL 60062 USA: 18886006441 관련 질문 Google Glass Explorer Edition을 받지 못했습니다. 하드웨어 없이 Glass dev를 배우려고 하는 것이 헛된 노력입니까? 아니요. 하드웨어 없이도 Glass 개발의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 이를 달성하기위한 세 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 미러 API 문서를 방문하여 놀이터에 들어가서 코드를 해싱하기 시작하십시오. 가장 편안한 PHP, Java 및 파이썬 라이브러리를 다운로드하십시오. 전문 용어와 컨벌 (타임 라인, 번들, 메뉴 등) 을 숙지하십시오. 지원 문서 (아래 두 번째 링크) 를 읽고 유리 하드웨어가 실제로 어떻게 작동하는지 확인하십시오. 이 사양에 일부 앱을 빌드하십시오. 곧, 당신은 t에 하드웨어가있는 친구를 찾을 것입니다

Grand View Research, Inc.가 수행한 새로운 연구에 따르면 전 세계 충돌 방지 센서 시장 규모는 2025년까지 189억 7000만 달러에 이를 것으로 예상되며 21개를 표시합니다. 예측 기간 동안 2% CAGR. 대중 시장 차량에 충돌 방지 시스템을 통합하고 기관의 업데이트된 안전 등급은 향후 몇 년 동안 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 증가하는 소비자 인식과 업계 참가자의 연구 및 개발에 대한 광범위한 집중은 시장의 주요 성장 동인이었습니다. 충돌 방지 시스템을 설치하면 차량이 자율 및 반자동 의사 결정을 수행할 수 있습니다. 소비자와 정부 차량 안전 규제 기관의 차량 보안에 대한 수요 증가도 충돌 방지 센서 시장의 성장을 주도할 것으로 예상됩니다. 최근 센서의 기술 발전은 차량의 다양한 구성 요소를 사용하여 고도로 정교한 장치를 만들고 성능을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 충돌 방지 시스템을 통해 자동차 OEM은 추가 인텔리전스를 통합하여 자율 주행 차량 개발 목표를 달성할 수 있습니다. 엄격한 규제 및 법적 표준에 따라 차량의 안전 기능을 향상시키기 위해 센서를 추가해야 합니다. 이는 예측 기간 동안 충돌 방지 센서에 대한 수요를 주도할 것으로 예상됩니다. 그러나 LiDAR 기반 시스템과 장거리 레이더의 높은 비용은 저가 자동차 제조업체가 전체 차량 가격 인상을 피하기 위해 센서 설치를 자제할 수 있으므로 시장 성장을 방해할 수 있습니다. 아래 링크를 클릭하십시오. 보고서는 다음과 같이 제안합니다. 차량에 충돌 방지 시스템을 통합하면 인적 오류로 인한 차량 사고를 줄이는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다. 2014년 UN 도로 안전 협력 연구에 따르면 후자는 사고의 90%를 차지한다고 합니다. 레이더 부문은 44를 차지할 것으로 예상됩니다. 2025년까지 세계 시장의 5%. 레이더 가격 하락으로 인해 다양한 자동차 OEM(Original Equipment Manufacturer)의 채택이 증가했습니다. 카메라 기반 충돌 방지 시스템을 차량에 통합하는 것과 관련된 정부 규제로 인해 카메라 부문은 예측 기간 동안 높은 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 충돌 경고 시스템(FCWS) 부문은 이러한 시스템이 후방 충돌 또는 사고를 크게 줄이는 데 도움이 되기 때문에 2025년까지 주요 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 예측 기간 동안 유럽은 충돌 채택에서 시장 리더의 위치를 ​​유지할 것으로 예상됩니다 회피 센서 및 시스템은 2025년까지 58억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 주요 시장 참가자에는 NXP Semiconductors, Continental AG, Delphi Automotive, Robert Bosch GmbH 및 Murata Manufacturing Co., Ltd 관련 질문이 포함됩니다. 관련 질문 Google Glass Explorer Edition을 받지 못했습니다. 하드웨어없이 유리 dev를 배우려고 노력합니까? 아니, 당신은 여전히 하드웨어없이 유리 개발의 기초를 배울 수 있습니다. 이를 달성하기위한 세 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 미러 API 문서를 방문하여 놀이터에 들어가서 코드를 해싱하기 시작하십시오. 가장 편안한 PHP, Java 및 파이썬 라이브러리를 다운로드하십시오. 전문 용어와 컨벌 (타임 라인, 번들, 메뉴 등) 을 숙지하십시오. 지원 문서 (아래 두 번째 링크) 를 읽고 유리 하드웨어가 실제로 어떻게 작동하는지 확인하십시오. 이 사양에 일부 앱을 빌드하십시오. 곧, 당신은 t에 하드웨어가있는 친구를 찾을 것입니다

스마트시티의 형태 vs 실체 이 세상에는 세 가지 유형의 사람들이 있습니다. 첫째, 일이 일어나게 하는 사람들이 있습니다. 그런 다음 상황을 지켜보는 사람들이 있습니다. 마지막으로, 행동하는 사람도 관찰하는 사람도 아닌 사람들이 있습니다. 계속해서 반복적으로 묻습니다. 무슨 일이 일어나고 있습니까? Steve Backley예상대로 최근 VC(Venture Capital) 커뮤니티와의 상호 작용은 도전적이고 보람 있습니다. Plan B Ventures The Last Call에 게시된 나의 혁신적인 제안에 대한 수용도는 굉장했습니다. 그리고 그것은 한 가지 확실한 것을 의미합니다. 바로 질문입니다! 마취 없이 자주, 무뚝뚝한 대면 질문!향후 5년 안에 진정한 자율주행 자동차가 도시의 거리를 배회하는 것을 보는 것에 대해 많은 의구심을 표명했기 때문에 저는 자주 묻는 질문을 받습니다. 다른 IoT 개발이 오늘날 SmartCities에 이미 영향을 미치고 있는 것은 무엇입니까? , 심오하고 의미 있는 방식으로? 그렇다면 복잡한 질문에 그 자리에서 생각할 시간을 들이지 않고 어떻게 대답할 수 있습니까? 글쎄요, 반대의 힘을 설명하는 내 게시물에서 이미 쓴 것처럼 내 대답은 당신을 놀라게 해서는 안 됩니다. 지난 달 우리 웹사이트, linkedin 및 twitter에서 자율주행 자동차와 관련된 성가신 AI 거품에 대해 블로그에 글을 남겼습니다. 기사 제목: 조종사 없이 아내와 아이들을 날릴 준비가 되셨습니까? 나는 교통 안전에 대해 이야기했고 최초의 항공기 자동 조종 장치는 1912년 Sperry Corporation에서 개발했다고 강조했습니다. 100년이 넘었습니다! 그러나 우리는 여전히 조종석에서 조종사를 볼 것으로 기대하고 있습니다. 그렇지 않나요?인: AI, 자동 조종 장치, 자율 주행 자동차에 대해. 그리고 Bee Question 제 목표는 AI 기대치를 관리하는 데 더 엄격해야 한다는 점을 지적하는 것이었습니다. 헤드라인의 일부가 어떻게 오해의 소지가 있는지 지적하고 싶은 강한 충동 없이 일주일이 지나지 않습니다. 다양한 기업의 주주들이 자율주행이 아직 실험에 불과하다는 것을 이해하는 한 과대 광고를 만드는 데 얼마나 많은 돈을 쓰고 있는지 신경 쓰지 않습니다. 아마도 이것은 지금까지 수행된 가장 비싼 상업적 실험 중 하나이지만 스페이드, 스페이드라고 부를 수 있습니다. 반대 이론을 시험해 보고자 합니다. 자가 운전의 반대말은 무엇입니까? 정답은 자율주차입니다. 그래서 이쯤에서 저는 자율주행차 적용 대상이 아닌 지역으로 이동하여 왜 그래야 하는지 말씀드리고자 합니다. 전 세계의 SmartCities에 대한 자동 주차 기술 및 응용 프로그램의 엄청난 영향에 대해 이야기하고 있습니다! Self-parking Evolution PGS 1.0대부분의 현대적인 도시 환경에서 자동차의 수는 빠르게 증가하고 있습니다. 대도시의 공영 주차 공간의 가용성은 수요 증가를 충족시킬 수 없습니다. 수년 동안 주차 인프라 관리 시스템은 무료 주차 공간을 제어하지 못했습니다. 그 결과, 운전자는 빈 공간을 빨리 찾을 수 없었고 교통 체증을 유발하기 위해 주위를 빙빙 돌았어야 했습니다. 이러한 문제에 대한 초기 솔루션은 PGS(주차 유도 시스템) 1로 구성됩니다. 0 목표: 운전자를 가능한 첫 번째 공간으로 직접 안내 혼잡, 공회전 공해 및 시간 압박에 따른 스트레스 감소 운전자 및 시설 소유주/관리자의 시간과 비용 절약 지방 자치 단체, 차고 소유주 및 운영자는 PGS가 고객 서비스를 향상시킬 수 있음을 빠르게 깨달았습니다. & PGS는 다음과 같은 이점을 제공할 수 있습니다. 고객 충성도 및 반복 방문 증가 이익 및 경제 개선 주차 공간 채우기 비율 증가 부동산 가치 증가 입구의 초과 대기열 방지 경쟁 우위 및 시간당 요금 인상 능력 제공 역사적으로 PGS 1.0 시스템의 확산은 N/A보다 유럽에서 훨씬 더 강력했습니다. 미국에서 주차장이 250억 달러 규모의 산업이라는 사실에도 불구하고. S. 그것은 혁신과 스마트 주차에 거의 중점을 두지 않고 전통적인 방식으로 수년간 운영되었습니다. 서리에 따르면 & Sullivan은 2억 4천만 명의 등록된 미국 기업이라고 보고합니다. 승용차는 90% 이상 주차되어 있습니다. 28개 EU 국가의 총 주차 공간은 4억 4000만대로 추산되며 북미는 40,000개의 차고 및 지상 주차장에서 8억 개의 공간이 있는 것으로 추산됩니다. 도시 교통의 30% 이상이 운전자에 의해 발생하는 것으로 추산되었습니다. 주차할 곳을 찾는 분들. 비효율적이고 잘못 관리된 주차 시스템은 혼잡을 초래하고 탄소 배출량을 증가시켜 통근자의 시간을 낭비하고 생산성과 경제적 기회에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 유럽 주차 협회(EPA)는 거리와 노상 주차장에 더 많은 주차 공간을 만드는 것은 도심 지역의 공공 영역과 보행자를 위한 공간의 질을 위태롭게 한다는 점을 수년 동안 강조해 왔습니다. 그리고 National Parking에 의해 실현되었음에도 불구하고 주차 공간의 가격 탄력성은 최종 사용자에 대한 가치와 시간 기반(예: 위치, 안전, 편의 및 시간 등 , 등. ) PGS 설치와 관련된 비용은 수년 동안 높게 유지되었습니다. 그렇다면 PGS 1 동안 N/A에서 거의 수행되지 않은 이유는 무엇입니까? 0시대? 아마도, 다시 한 번, 경제가 바보 같습니까? 아래는 일반적인 PGS 1의 비용을 설명하는 간단한 계산입니다. 0은 500대, 1,000대, 2,000대를 서비스합니다. 전체 용량이 500대에 불과한 작은 다층 주차장도 설치 비용 외에 40,000달러의 자본 지출과 최소 2,000달러의 유지 관리 비용이 필요합니다. Frost에 따르면 PGS 2.0에 오신 것을 환영합니다. & Sullivan 보고서에 따르면 유럽과 북미의 총 스마트 주차 시장 수익은 2014년에 70억 5천만 달러였으며 18%의 CAGR(연평균 복합 성장률)로 성장하여 43달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2025 년에 560 억. 기술 기반 주차 솔루션의 증가를 통해 주차 운영자에게 특정한 성장 기회가 예상됩니다. 주차 운영자 PGS 2가 설치한 반짝이는 LED 표지판은 잊어버리세요. 0 은 IoT brain-child입니다. 딥 러닝, AI, 예측 분석 및 자연어 처리와 같은 유행어에 관한 모든 것입니다. 그러나 이번에는 도시가 확고하게 책임지고 있습니다. PGS 2.0은 필수적인 SmartCity 솔루션 중 하나일 뿐입니다. 바르셀로나, 뉴욕, 샌프란시스코, 암스테르담, 로스앤젤레스가 무엇이든 상관없습니다. 도시는 세계 에너지를 소비하고 세계 탄소 배출량의 80%를 생산하기 때문에 교통 혼잡을 줄이고 도시의 삶의 질을 향상시키는 것이 도시 계획자의 최우선 과제입니다. 특히 샌프란시스코는 상세한 프로젝트 평가 문서, 기술 데이터를 제공합니다. 모든 시정촌이 그들의 경험에서 배우고 고통 없이 그들의 발자취를 따를 수 있도록 하는 매뉴얼 및 사양. SFpark는 주차 관리에 대한 SFMTA의 접근 방식을 위한 브랜드입니다. 이 도시는 스마트 미터, 주차 센서, 정교한 데이터 관리 도구를 비롯한 여러 신기술을 시범 운영하고 발전시켰습니다. 당연히 SFMTA는 다음과 같은 몇 가지 전략을 사용하여 주차 공간을 쉽게 찾고 주차 경험을 개선했습니다. 가격 미터기로 더 쉽게 지불하고 인용을 피할 수 있게 만듦 더 긴 시간 제한 향상된 사용자 인터페이스 및 제품 디자인 차고에 대한 정적 방향 표지판 및 노상 주차가 가능한 위치에 대한 실시간 정보를 포함하여 운전자를 위한 개선된 정보 매우 투명하고, 주차 요금을 변경하기 위한 규칙 기반 및 데이터 기반 접근 방식 전기 자동차를 혼합에 추가하고 충전소 및 PGS 2.0을 지속적으로 구축해야 할 필요성이 TIPPING POINT에 도달했습니다. 도시는 마침내 구식 주차 계량기가 가장 과소 평가된 요소 자산이라는 것을 깨달았습니다. 노상 충전소, 다층 주차장, 쇼핑 센터, 호텔 및 레스토랑을 모두 PGS 2.0 앱과 통합할 수 있습니다. 결국 포로 고객으로부터 도시 수익을 확보할 것입니다. P2P(Peer-to-Peer) 주차, 온라인 주차 예약 및 모바일 주차 결제 솔루션은 이미 여기에 있습니다. 스마트 셀프 주차는 SmartCities 수익의 중요한 구성 요소가 될 것으로 예상됩니다. SmarCities가 주차 수익을 평균 2030% 증가시킬 것으로 예측하는 것과 같은 회사는 PGS 2.0의 비용이 이전 버전보다 훨씬 저렴하다는 점을 언급할 가치가 있습니다. 무선 자기 센서는 차량의 존재를 정확하게 감지합니다. 센서에는 5년 이상 지난 배터리가 내장되어 있으며 최신 무선 통신 구성 요소가 포함되어 있습니다. 어떤 표면에도 접착할 수 있으므로 매립형 또는 표면 장착형 센서를 설치하는 데 몇 분 밖에 걸리지 않습니다. 마찬가지로 무선 설치는 배포 및 유지 관리가 쉽습니다. 모든 전기 케이블과 값비싼 하네스가 사라졌고 밝은 LED 디스플레이도 사라졌습니다. GPS 지원 전화 앱은 안정적으로 작업을 수행하고 있습니다. 마지막으로 중요한 것은 무선 배포가 종종 센서 제어를 위해 명시적으로 생성된 ZigBee Open Standard를 기반으로 한다는 것입니다. 이 기술은 IEEE 802.15.4 국제 표준을 기반으로 하여 센서 네트워크 간에 저비용, 저전력, 안전한 작동을 허용합니다. 처음부터 Bluetooth 또는 Wi-Fi보다 간단하고 저렴하도록 설계되었습니다. 결론: PGS 2. 0은 오늘날 많은 지방 자치 단체에 독특한 셀프 주차 기회를 제공합니다! 사전 PGS 전문 지식이 없는 SmartCities는 몇 년 전에 개발된 기술의 전체 세대를 건너뛸 수 있습니다. 그리고 도시 계획자는 강력한 PGS 2.0 배치를 전 세계 도시 교통에 도입할 수 있습니다. 나는 90년대 후반에 에스토니아의 세계 은행에서 임무를 수행하는 동안 비슷한 현상을 보았습니다. International Neural Machines Inc.의 자금 세탁 탐지 전문 지식에 대해 배운 후 (내 AI 기반 패턴 인식 스타트업) 워싱턴의 FinCEN 및 오타와의 FINTRAC와의 상호 작용 에스토니아 중앙 은행 관계자를 만나기 위해 에스토니아 탈린을 방문하라는 요청을 받았습니다. 에스토니아로 가는 길에 스웨덴 스톡홀름에서 현지 쉐라톤 호텔에서 며칠 묵었습니다. 호텔의 인터넷 연결은 매우 느리고 매우 비쌌습니다. 전화 접속 모뎀 클러커처럼 느껴졌습니다. 탈린 공항에서 수십 개의 무료 고속 광섬유 인터넷 터미널을 발견했을 때의 놀라움을 상상해 보십시오. 내가 도착하기 직전에 EU에서 재정 지원을 받았지만 어떤 이유에서인지 현대적인 터미널 건물에 아주 잘 어울리는 것 같았습니다.Oleg Feldgajer가 회장입니다 & 캐나다 Green ESCO Inc. 의 CEO Oleg는 AI로 강화된 녹색 에너지 프로젝트 및 벤처에 자금을 지원하는 리더가 되도록 회사를 포지셔닝하고 있습니다. CGE의 사명은 ENERGY의 DISRUPTIVE 비즈니스를 안내하는 것입니다. & 수익성 있는 비즈니스 모델을 향한 운송. Oleg는 그러한 임무에 열정적이며 AI 기반 혁신 없이는 우리 모두가 오염된 공기와 더러운 물에 조기에 질식할 것이라고 굳게 믿습니다. CGE는 고객에게 100% 자금 조달(레버리지 및 비레버리지)을 제공하고 대규모 자본 풀과 비소구 부채를 활용합니다. Oleg는 논리와 기회주의적 직관을 모두 수용하는 열린 마음을 가진 기업에 창의적이고 신선한 아이디어를 제공합니다. CGE는 평범함에 반대합니다 & 운영 방식은 매우 간단합니다. CGE가 귀하의 이사회나 자문 위원회에 초대되지 않으면 실패합니다! 관련 질문 Google Glass Explorer Edition을 받지 못했습니다. 하드웨어없이 유리 dev를 배우려고 노력합니까? 아니, 당신은 여전히 하드웨어없이 유리 개발의 기초를 배울 수 있습니다. 이를 달성하기위한 세 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 미러 API 문서를 방문하여 놀이터에 들어가서 코드를 해싱하기 시작하십시오. 가장 편안한 PHP, Java 및 파이썬 라이브러리를 다운로드하십시오. 전문 용어와 컨벌 (타임 라인, 번들, 메뉴 등) 을 숙지하십시오. 지원 문서 (아래 두 번째 링크) 를 읽고 유리 하드웨어가 실제로 어떻게 작동하는지 확인하십시오. 이 사양에 일부 앱을 빌드하십시오. 곧, 당신은 t에 하드웨어가있는 친구를 찾을 것입니다

놀라운 기능, 간단한 조작, 대중적인 디자인, 이상적인 작업 모드 및 고품질을 갖춘 스마트 주차 센서. 모델: CameraFeature4가 있는 SNK-0414.3MTFT 비디오 주차 센서 시스템. 미러에 내장된 3인치 TFT 모니터컴팩트한 차양 디자인스위치 기능 스탠드카메라/DVD/VCD 플레이어에 적합후방 카메라 우선순위해상도: 480 x 234 도트전원 공급: 12V DC원격 제어 및 OSD 메뉴센서 자체가 비정상적인 상황이 나타날 경우 결함이 있는 센서를 감지할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 방문하십시오. gl/djjaeSEmail: support@soniktechnologies.inCorporate Help Line: 918824866866 관련 질문 Google Glass Explorer Edition을 받지 못했습니다. 하드웨어없이 유리 dev를 배우려고 노력합니까? 아니, 당신은 여전히 하드웨어없이 유리 개발의 기초를 배울 수 있습니다. 이를 달성하기위한 세 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 미러 API 문서를 방문하여 놀이터에 들어가서 코드를 해싱하기 시작하십시오. 가장 편안한 PHP, Java 및 파이썬 라이브러리를 다운로드하십시오. 전문 용어와 컨벌 (타임 라인, 번들, 메뉴 등) 을 숙지하십시오. 지원 문서 (아래 두 번째 링크) 를 읽고 유리 하드웨어가 실제로 어떻게 작동하는지 확인하십시오. 이 사양에 일부 앱을 빌드하십시오. 곧, 당신은 t에 하드웨어가있는 친구를 찾을 것입니다

소개차내의 편안함과 운전의 용이성에 대한 고객의 선호도가 높아지면서 승용차의 디지털화가 진행되고 있습니다. 터치스크린 인포테인먼트, 후진주차 카메라 등 프리미엄 차량에만 장착되던 기능이 양산차에도 적용되고 있다. 비전 기반 ADAS 시스템의 배치는 승용차가 자율주행차로 가는 진화의 길로 나아가고 있음을 보여주고 있습니다. LiDAR, RADAR 및 카메라 센서는 현재 ADAS 장착 차량의 물체 감지에 사용되는 세 가지 중요한 센서입니다. 이 블로그에서는 자동차 카메라 센서의 유형, 해당 응용 프로그램, 성장 동인, 자동차 카메라 센서 시장의 경쟁 시나리오에 대해 설명합니다. 유형 일반적으로 카메라 감지 기술을 기반으로 카메라 시스템은 단일 비전 소스를 갖는 것으로 분류될 수 있습니다. 나. E. , 모노 비전 또는 스테레오 비전을 형성하는 두 개 이상의 모노 비전 시스템의 조합. Monovision 시스템은 단일 센서를 사용하여 이미지의 길이와 숨결을 캡처하며 교통 신호와 같은 2차원 이미지를 캡처하는 데 널리 사용되고 저렴한 방법입니다. 스테레오 비전 시스템은 두 개의 센서를 사용합니다. 하나는 이미지 캡처(예: 모노 비전)용이고 다른 하나는 깊이 정보 캡처용입니다. 스테레오 비전 카메라 시스템은 3D 이미지와 거리 정보를 캡처하는 데 사용됩니다(예: RADAR 및 LIDAR 시스템). 기존의 카메라 센서는 가시광선에서 작업하는 데 적합하지만 야간에 물체를 보는 데 어려움이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 자동차 제조업체는 카메라 시스템에 원적외선 센서를 통합하여 물체(예: 개인)와 주변 환경 간의 온도 차이를 감지하여 이미지의 열 지도를 제공합니다. 이러한 카메라 시스템은 일반적으로 더 읽기 관련 질문에 사용됩니다. 관련 질문 Google Glass Explorer Edition을 받지 못했습니다. 하드웨어 없이 Glass dev를 배우려고 하는 것이 헛된 노력입니까? 아니요. 하드웨어 없이도 Glass 개발의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 이를 달성하기위한 세 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 미러 API 문서를 방문하여 놀이터에 들어가서 코드를 해싱하기 시작하십시오. 가장 편안한 PHP, Java 및 파이썬 라이브러리를 다운로드하십시오. 전문 용어와 컨벌 (타임 라인, 번들, 메뉴 등) 을 숙지하십시오. 지원 문서 (아래 두 번째 링크) 를 읽고 유리 하드웨어가 실제로 어떻게 작동하는지 확인하십시오. 이 사양에 일부 앱을 빌드하십시오. 곧, 당신은 t에 하드웨어가있는 친구를 찾을 것입니다

지난 9월, 우리는 브라운슈바이크 대학가에 있는 500개 이상의 노상 주차 공간을 측정하기 위해 광학식 주차 센서를 설치했습니다. 독일의 공공 장소에 설치된 가장 큰 주차 센서 설치이며 한 가지는 확실합니다. 우리가 그것을 마지막으로 만들 것입니다. 이것은 진실을 찾기 위해 만든 AI 회사의 위대한 노력의 이야기입니다. 알고리즘에 연료를 공급하는 데이터. 이것은 또한 더 큰 임무의 부산물이었으며 결국 다시는 생산에 투입되지 않을 아름다운 엔지니어링 조각 뒤에 숨겨진 이야기이기도 합니다. 이 모든 것은 보다 파괴적인 데이터 기반 기술을 선호합니다. Bliq에서는 교통 데이터를 기반으로 주차 가용성을 모델링하는 예측 알고리즘을 연구하기 때문에 실제 주차 공간의 실제 데이터가 필요합니다. 참조 영역에서. 이러한 종류의 데이터를 얻기 위해 우리는 500개 이상의 노상 주차 공간을 24시간 실시간으로 측정하는 자체적인 실제 실험용 주차 센서 설정을 구축하기로 결정했습니다. 이 기사를 통해 우리는 이 프로젝트에 들어간 엔지니어링 노력에 대한 통찰력을 공유하고 싶습니다. 보다 구체적으로, 우리가 선택한 테스트 사이트, 시스템 아키텍처 및 데이터 수집을 위해 설계 및 구축한 실제 센서에 대해 잘 이야기하십시오. 테스트 사이트때때로 AI 회사는 모델의 실제 정보를 수집할 때 창의력을 발휘해야 합니다. 우리의 경우, 주차 가용성을 모델링한다는 것은 교통 흐름, 사용 및 인구 통계 측면에서 특정 기준을 충족하는 지구를 찾는 것을 의미했습니다. 우리는 비교적 작은 공간에 대한 다양한 영향을 위해 브라운슈바이크의 대학 지구를 선택했습니다. 우리는 매일 수천 명의 학생과 수백 명의 직원을 끌어들이는 대학 메인 캠퍼스를 가지고 있습니다. 더 남쪽으로 가면 상점과 명소가 있는 도심이 도보로 단 몇 분 거리에 있습니다(위 지도에는 표시되지 않음). 지구의 북쪽 부분은 제한되지 않은 공용 거리 주차장이 있는 주거 지역을 형성합니다. 이 지역에 거주하는 대부분의 사람들은 학생이거나 지역 자동차 업계에 고용되어 있습니다. 대부분의 주민들은 자가용을 이용하여 출퇴근합니다. 이 지구는 도심 지구를 포함하는 간선 순환 도로로 구분됩니다. 시스템 작동 방식 센서 설치의 기본 시스템 아키텍처는 매우 간단하며 기본적으로 대부분의 IoT 애플리케이션에서 기대할 수 있는 것입니다. 약간의 하드웨어가 어딘가에 배치됩니다. 현실 세계에서 데이터를 클라우드 백엔드로 전송합니다. 백엔드는 데이터를 저장하고 추가 처리를 위해 액세스할 수 있도록 합니다. 기계 학습 노력을 위한 기본 정보로 사용하거나 앱 또는 웹 앱에서 단순한 시각화를 위해 제공합니다.하드 요구 사항: 설계에 따른 개인 정보 센서 아키텍처의 특별한 점은 상당히 강력한 계산 기능입니다. 엣지에 배치한 전력: 독일 공공 공간의 규제 요구 사항으로 인해 최근 진행 중인 GDPR 논의로 인해 추가로 많은 계산 리소스가 있는 원격 클라우드에서 이미지를 처리할 수 없었습니다. 그래서 모든 작업을 수행해야 했습니다. 다른 곳이 아닌 센서 장치에서 직접 열린 지점을 결정하기 위한 무거운 짐. 이것의 장점은 이 접근 방식이 이미지를 주고받는 데 많은 양의 데이터를 소비하지 않는다는 것입니다. 대신 연결을 위한 센서의 운영 비용도 상대적으로 낮은 범위 내에서 유지할 수 있습니다. 단점은 장치에 이미지 분석을 수행할 수 있는 충분한 연산 능력을 갖추려면 하드웨어 개발에 많은 추가 노력이 필요하다는 것입니다. 다른 주차 센서를 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 이미 시중에 나와 있는 많은 완성된 센서 모델 중 하나를 구입하는 대신 자체 주차 센서를 설계하고 구축하는 고통을 겪기로 결정한 이유는 무엇입니까? 이에 대한 세 가지 답변이 있습니다. 새로운 장치를 만드는 것이 얼마나 복잡해질지 몰랐습니다. 표면 장착 센서는 겨울 동안 제설을 견디지 못합니다. 마지막으로, 지상 센서는 자체적으로 비용이 많이 들고 설치 비용이 훨씬 더 많이 들었습니다. 이 프로젝트를 시작할 때 우리는 예산이 매우 빠듯했습니다. 이 시점에서 우리는 회사를 완전히 부트스트랩했습니다. 우리 기금은 정부 자금, 첫 번째 수익 및 여기저기서 얻은 일부 가격으로 구성되었습니다. 스팟당 75에서 250유로 사이의 가격표를 가진 다른 센서 모델은 당시 우리에게 너무 비쌌습니다. 새로운 광학 주차 센서센서의 작동 원리에 대한 아이디어는 간단했습니다. 이전 연구 프로젝트에서 이미 개발한 것과 동일한 알고리즘을 소형 하드웨어에 배포하고 인터넷에 연결하고 모든 것을 방수 상자에 넣고 장착하는 것입니다. 전등에. 알고리즘 자체는 기본적으로 미리 정의된 관심 영역이 필요한 이미지 분류기입니다. 이 모델의 원래 목적은 오프라인 카메라를 사용하여 이전 프로젝트에서 수집한 일부 거대한 이미지 시리즈의 주차 점유 분석을 자동화하는 것이었습니다. 이제 과제는 충분한 계산 능력을 갖춘 적절한 하드웨어 장비를 설계하고, 이 설정에서 실행되도록 모델을 축소하고, 지속적인 전원 공급을 보장하는 것뿐이었습니다. 이것은 우리의 사양 위시리스트였습니다.저렴한 스팟당 비용: 표준 구성요소 측정 빈도는 최대 3분에서 30초까지입니다.날씨, 조명 변화 및 부정확한 주차 차량(예: G. 한 대의 자동차가 두 지점을 차지함)기기의 상태 모니터링 원격 소프트웨어 업데이트 옵션저에너지 소비25년 유효 수명소프트웨어센서 소프트웨어는 3개의 레이어로 구성됩니다. 이 프로젝트의 맞춤형 개발인 운영 체제, 모든 센서 기능을 제어하는 ​​핵심 루틴 및 오픈 스팟 감지를 위한 실제 머신 러닝 모델입니다. 운영 체제 에지에서 완전한 비전 모델을 실행하려면 다른 IoT 하드웨어 프로젝트보다 훨씬 더 큰 소프트웨어 설정이 필요하다는 것을 빨리 깨달았습니다. Yocto를 사용하여 Linux의 맞춤형 배포판을 구축하기로 결정했습니다. 이런 식으로 OS가 수행하는 모든 작업을 완전히 제어할 수 있습니다. 핵심 기능은 파일 시스템 업데이트를 수행하고 핵심 루틴과 워치독 재설정에 필요한 여러 라이브러리인 파티션을 교체할 수 있도록 하기 위해 두 개의 별도 파티션이었습니다. SBC의 하드웨어 워치독은 예상대로 작동하지 않는 경우에 대비하여 장치를 재부팅합니다. 소프트웨어의 버그로 인해 지상에서 스마트 벽돌 미터를 전등 기둥에 두는 것은 말 그대로 최악의 경우가 될 것입니다.핵심 루틴핵심 루틴은 조정 가능한 시간 간격으로 감지기를 실행하고 센서의 상태를 모니터링하며 백엔드(구성 데이터 검색 및 업데이트 전송). 핵심 루틴은 Python으로 구현됩니다. 이것은 우리가 회사에 이미 가지고 있는 기존의 대규모 Python 코드 기반을 사용할 수 있었기 때문에 우리에게 큰 유연성과 단순화된 이미지 처리를 제공했습니다. 소프트웨어 설계의 한 가지 좋은 점은 각 개별 구성 요소의 독립적인 원격 업데이트 기능입니다. 핵심 루틴에 대한 소스 코드에 대한 탐지 모델에서 커널 또는 전체 파일 시스템까지 각 부분은 원격으로 교체될 수 있습니다. 일반적으로 CV 및 기계 학습 분야의 급속한 발전에 직면하여 센서를 실행하는 코드가 전체 수명 동안 최신 기술이 되도록 하고 싶었습니다. 기계 학습 탐지 작업을 수행하기 위해 tensorflow 버전을 사용하고 약간의 조정 후에 결국 설정에서 작동하게 되었습니다. 이 작업이 완료되면 GPU 메모리에 맞는 거의 모든 사전 훈련된 텐서플로를 배포할 수 있습니다. 우리는 MobileNet을 사용하기로 결정했습니다. 설정에서 정확도와 성능 사이의 비율이 가장 좋았기 때문입니다. 또한 HOG 기능, 히스토그램 등과 같은 기존 컴퓨터 비전 기능을 기반으로 하는 몇 가지 다른 접근 방식도 살펴보았습니다. SVM과 같은 기존의 기계 학습 분류기와 함께 사용합니다. 이러한 테스트는 MobileNet에 비해 훨씬 단순한 모델 설계로 인해 계산 성능이 상당히 높았지만 모델 정확도는 더 낮았으며 이는 표준 CV 기능 설명의 일반적인 단점(빛 불변성, 스케일 불변성)으로 설명될 수 있습니다. 하드웨어하드웨어 작업은 지금까지 순수한 소프트웨어 회사였던 우리에게 아주 새로운 경험이었습니다. CTO인 Mathias는 이전 직장에서 Volkswagen R과 함께 전자 제품 설계를 담당했지만 &D, 우리 회사는 하드웨어 개발 작업에 대한 준비가 충분하지 않았으며 솔직히 돌이켜 보면 오늘날에도 그렇지 않습니다. 그럼에도 불구하고 우리는 제조하기 쉽고 이 당시 부트스트랩된 회사로서 가지고 있던 리소스로 반복할 수 있는 기능적 디자인이 필요했습니다. 따라서 우리의 요구 사항 목록은 빠르게 다음과 같이 나타났습니다.케이스는 방수가 되어야 하고 3d 인쇄가 가능해야 합니다.센서는 배터리로 최소 12시간 동안 작동할 수 있어야 합니다. 카메라는 비와 물보라로부터 보호되어야 하고 어둠 속에서도 작동하는 디자인이어야 합니다. 카메라, 온도/습도 센서, LTE 모듈, 단일 보드 컴퓨터 및 전압을 적절한 수준으로 변환하는 일부 전력 전자 장치를 유지해야 합니다. 전등 기둥의 전원이 꺼져 있을 때 계속 작동하려면 배터리가 필요합니다( day)설치를 용이하게 하고 장애가 발생한 경우 단일 구성 요소를 교환할 수 있도록 전체 설정이 모듈식이어야 합니다. 또한 작동 환경에서 눈에 거슬리지 않게 보이려면 작고 회색으로 칠해야 합니다. 작동 조건 -20C ~ 70C(여름에는 설정이 태양에 완전히 노출되면 매우 따뜻해질 수 있기 때문에) 우리는 적외선을 포함한 디자인으로 시작했습니다. LED(많은 실외 카메라와 마찬가지로)는 야간 조건에서 작동할 수 있습니다. 그러나 이 설계 선택에는 몇 가지 결함이 있는 것으로 나타났습니다. 이 LED는 전력 소비가 매우 높아(나머지 전자 제품에 비해) 비표준을 만들고 따라서 전원 공급 장치가 필요했습니다. 많은 전력 소비에도 불구하고, 그들은 실제로 전체 시야를 밝힐 수 없었습니다. 우리는 아마도 외부 IR 투광기가 필요했을 것입니다. 다시 말하지만 이것은 심각한 대안이 아닙니다. 그리고 마지막으로 LED 스파이스 디자인도 그다지 예쁘지 않았습니다. 야간 작업의 문제를 극복하기 위해 고정 카메라 설정을 사용하기로 결정했습니다. 잔류광으로만 작업하기 위해 노출과 센서의 광 감도를 높일 수 있습니다. 그래서 우리는 카메라 내부 노출과 ISO 제어를 덮어쓰고 마지막으로 캡처한 프레임의 휘도를 기반으로 조명 설정을 조정하는 간단한 피드백 루프를 작성했습니다. 이 접근 방식은 대부분의 거리에서 가로등의 잔여 빛이 충분하기 때문에 매우 잘 수행되는 것으로 나타났습니다. 몇 번 더 반복한 후 마침내 위와 같은 디자인이 완성되었습니다. 카메라는 물보라로부터 보호하기 위해 원뿔 내부에 있습니다. 그리고 가능한 한 태양 반사. 전자 장치는 내부 소켓에 장착되고 리본 케이블은 카메라를 메인 보드에 연결합니다. 바닥은 분리가 가능하며 4개의 표준 나사로 케이스에 장착됩니다. 케이스가 ABS로 인쇄되어 있기 때문에 나사가 제대로 조일 수 있는지 확인하기 위해 2차 너트가 컷아웃에 있습니다. GoPro와 같은 조인트는 표준 강철 테이프를 사용하여 전등 기둥에 부착되는 마운트에 케이스를 연결합니다. 모든 부품은 3d 인쇄에 최적화되어 있습니다. 즉, 무거운 돌출부가 없고 표면을 평행하게 가져와서 높은 표면 품질을 제공합니다. 마지막으로 배터리 상자는 더 나은 서비스 용이성을 위해 센서에서 분리됩니다. 표준 사출 성형 ABS 상자이며 4가 들어 있습니다. 5Ah 12V 납 배터리 및 230V 입력을 받는 충전 장치(독일에서 대부분의 가로등 전압) 알고리즘) 다양한 교통 상황에서 주차가 작동하는 방식과 주차 가용성에 영향을 미치는 요인의 다양한 컨텍스트. 우리는 데이터 과학 관점에서 실제 결과에 대해 곧 더 자세히 게시할 예정입니다. 우리는 또한 시간을 할애하여 소프트웨어 부분의 세부 사항에 대해 더 자세히 살펴보고 결국 소프트웨어와 하드웨어 설계를 오픈 소스로 만들 것입니다. 이 프로젝트를 지원하기 위해 교통 인프라에 대한 액세스를 제공한 Braunschweig. 그들은 필요한 모든 권한을 제공했을 뿐만 아니라 비용의 일부도 부담했습니다. 또한 센서의 설치 및 전원 공급과 관련하여 지원을 아끼지 않은 지역 교통 운영자 Bellis와 에너지 공급업체인 BS Energy에게도 큰 감사의 말씀을 전합니다. 저자 소개Julian은 베를린 Bliq의 CEO이자 공동 설립자입니다. 기반 기술 회사. Bliq는 이동성 개발자를 위한 실시간 주차 지도를 제공합니다. 관련 질문 Google Glass Explorer Edition을 받지 못했습니다. 하드웨어없이 유리 dev를 배우려고 노력합니까? 아니, 당신은 여전히 하드웨어없이 유리 개발의 기초를 배울 수 있습니다. 이를 달성하기위한 세 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 미러 API 문서를 방문하여 놀이터에 들어가서 코드를 해싱하기 시작하십시오. 가장 편안한 PHP, Java 및 파이썬 라이브러리를 다운로드하십시오. 전문 용어와 컨벌 (타임 라인, 번들, 메뉴 등) 을 숙지하십시오. 지원 문서 (아래 두 번째 링크) 를 읽고 유리 하드웨어가 실제로 어떻게 작동하는지 확인하십시오. 이 사양에 일부 앱을 빌드하십시오. 곧, 당신은 t에 하드웨어가있는 친구를 찾을 것입니다

자동 차량에는 어댑티브 크루즈 컨트롤, 주차 지원, 차선 이탈 경고, 자동 비상 제동 및 사각지대 감지와 같은 몇 가지 고급 기능이 있으며 자동차에 통합되어 더 좋고 안전한 운전 경험을 제공할 수 있습니다. 2017년 도로에 있는 ADAS 차량의 수는 시험용 또는 상용화용으로 XX대가 될 것으로 추정됩니다. 엄격한 규제 환경과 증가하는 소비자 관심에 힘입어 이 수치는 더욱 증가하여 2028년까지 약 1천만 대에 달할 것으로 예상됩니다. 샘플 요청: com/requestsample?id=578 &type=downloadADAS 시스템은 차량 주변을 정확하게 매핑하고 자동차 근처에 있는 장애물을 감지하기 위해 비전 및 범위 센서가 필요합니다. 차량 주변을 매핑하는 데 필요한 주요 센서에는 카메라, 레이더, 초음파 센서 및 적외선 센서가 있습니다. 이러한 구성 요소는 차량의 주변 감지 요소 역할을 하며 자동화 시스템에 실시간으로 여러 데이터 포인트를 제공합니다. 여기서 유용한 정보가 추출되고 적절한 지원을 위해 운전자에게 제공됩니다. 2028년까지 XX백만 대 이상의 차량(승용차와 상용차 포함)이 ADAS 시스템 및 자동화 기능을 내장할 것으로 예상됩니다. 그러나 무인 차량은 자동화 시스템이 제공하는 입력에 따라 작동하므로 시스템에 제공되는 보다 정확하고 밀집된 데이터가 필요합니다. 카메라/RADAR/초음파 센서는 이러한 센서의 다양한 작동 제한으로 인해 이러한 감지 요구 사항을 충족할 수 없으며, 결과적으로 더 높은 수준의 자동화를 위해 LiDAR(Light Detection and Ranging)을 사용해야 합니다. 전체 보고서 보기: 자동차 LiDAR 산업LiDAR 장치는 레이저 빔을 방출하여 모든 차량에서 장애물까지의 거리를 계산하기 위해 펄스 레이저 빔을 사용합니다. 거리는 레이저 펄스가 수신단에서 센서를 반사하고 수신하는 데 걸리는 시간을 분석하여 측정됩니다. LiDAR 센서는 물체를 시각화하고 범위를 측정하고 차량 환경의 3D 이미지를 생성하는 데 사용되는 비가시적이고 무해한 레이저 빔으로 환경을 스캔하는 데 사용됩니다. LiDAR 시스템에는 레이저 송신기와 수신기가 필요합니다. 관련 보고서:글로벌 자동차 MEMS 센서 시장 분석 및 예측: 20172021글로벌 자동차 카메라 시장 분석 및 예측-2018~2026년 글로벌 ADAS 및 자율 주행 부품 시장, 분석 & 예측 20172026회사 소개:BIS Research는 향후 5년(또는 10년) 동안 시장의 역학을 혼란에 빠뜨릴 가능성이 있는 새로운 기술 동향에 중점을 둔 글로벌 시장 정보, 연구 및 자문 회사입니다. 매년 150개 이상의 시장 정보 보고서가 발행되는 BIS Research는 3D 프린팅, 첨단 재료와 같은 다양한 기술 분야에 중점을 둡니다. & 화학, 항공 우주 및 방위, 자동차, 의료, 전자 & 반도체, 로봇 & UAV 및 기타 신흥 기술. 각 연구 보고서에는 시장 역학, 시장 동인 및 제한, 기회, 위협, 시장 점유율, 현재 및 신흥 산업 동향, 상세한 경쟁 환경 및 인텔리전스에 대한 자세한 분석 및 후속 정량화가 통합되어 있습니다.연락처: 이메일 ID: BIS Research39111 PASEO PADRE PKWY STE 313,FREMONT CA 945381686 관련 질문 Google Glass Explorer Edition을 받지 못했습니다. 하드웨어없이 유리 dev를 배우려고 노력합니까? 아니, 당신은 여전히 하드웨어없이 유리 개발의 기초를 배울 수 있습니다. 이를 달성하기위한 세 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 미러 API 문서를 방문하여 놀이터에 들어가서 코드를 해싱하기 시작하십시오. 가장 편안한 PHP, Java 및 파이썬 라이브러리를 다운로드하십시오. 전문 용어와 컨벌 (타임 라인, 번들, 메뉴 등) 을 숙지하십시오. 지원 문서 (아래 두 번째 링크) 를 읽고 유리 하드웨어가 실제로 어떻게 작동하는지 확인하십시오. 이 사양에 일부 앱을 빌드하십시오. 곧, 당신은 t에 하드웨어가있는 친구를 찾을 것입니다

도시는 점점 더 똑똑해지고 있으며, 우리의 목소리를 내고 있는 그룹은 도시가 해결하는 첫 번째 문제가 교통이기를 희망합니다. 그리고 교통체증의 원인 중 하나는 주차입니다. 그럼 어떻게 해결할까요? 스마트 주차 미터기 사용! 이 튜토리얼은 IBM Bluemix 및 PubNub을 사용하여 IoT 지원 스마트 주차 미터기 애플리케이션의 프로토타입을 구축하는 방법을 보여줍니다. 이 앱에는 세 가지 핵심 기능이 있습니다. 운전자에게 이용 가능한 주차 공간과 주차 공간을 실시간으로 보여줌 운전자가 주차 공간을 예약할 수 있게 해줌 운전자의 행동(주차 공간 출입 등)에 따라 자동으로 청구 추적 프로젝트 설정 및 전체 코드 리포지토리 이 프로젝트는 IoT 매니아를 위한 훌륭한 DIY 실험입니다. 따라서 사용해 보고 싶다면 GitHub에서 bluemix-parking-meter 프로젝트의 전체 소스 코드를 확인하십시오. 하드웨어 구성에서 애플리케이션 호스팅 및 실행에 이르기까지 자세한 단계는 빌드 지침 및 readme 파일을 참조하십시오. . 이 애플리케이션을 호스팅하려면 Bluemix 및 PubNub 계정을 생성해야 합니다. IBM Bluemix 등록 페이지 및 PubNub 추가 기능 페이지를 방문하여 각각의 계정을 만드십시오. 두 서비스 모두 제품을 가지고 놀 수 있는 무료 계층 계정을 제공합니다. 구성요소 애플리케이션에는 세 가지 구성요소가 있습니다. PMS(Parking Management Server)는 모든 주차 공간을 모니터링하고 모든 사용자에 대한 계량 및 청구를 관리합니다. IoT 하드웨어 플랫폼은 주차 공간을 PMS에 연결하고 차량의 유무를 감지합니다. 모바일 앱은 운전자가 빈 공간을 찾고 주차 사용 및 청구를 관리할 수 있도록 쉬운 인터페이스를 제공합니다. 하드웨어 플랫폼은 Arduino Yun으로 구동되며 초음파 센서를 사용하여 주차 공간에서 차량의 유무를 감지합니다. PMS는 Python에서 실행되는 애플리케이션 서버로 구현됩니다. 모든 장치를 추적하고 청구 및 예약을 관리합니다. 모바일 앱(Auto Park라고도 함)은 Cordova 및 JavaScript 기반 Android 앱입니다. PMS 애플리케이션 서버는 IBM Bluemix 클라우드 플랫폼에서 호스팅되며 PMS에서 하드웨어로, PMS에서 모바일 앱으로의 전체 통신은 PubNubs Realtime Data Stream Network에 의해 구동됩니다. 하드웨어다음은 이 프로젝트에 사용된 하드웨어 구성요소 목록입니다.Arduino YunHC -SR04 초음파 센서 (3 no. ) 브레드보드의 샘플 설정은 아래와 같습니다. 하드웨어 회로에 대한 관련 개략도는 다음과 같습니다. 하드웨어의 세 가지 기능적 부분이 있습니다. 마스터 컨트롤러 WiFi 지원 Arduino Yun은 몇 대의 주차를 제어하기 위한 마스터 컨트롤러 역할을 합니다. 공백. 초음파 센서를 통해 관할 구역 내의 각 주차 공간을 주기적으로 모니터링하고 상태를 파악합니다. 또한 PubNub를 통해 PMS와 인터페이스하고 주차 상태를 게시합니다.Sensor Controller 이것은 ATMega32 칩으로 구동되는 Arduino Yun 보드의 내부 구성 요소입니다. 센서와 직접 인터페이스하고 루프를 몇 초마다 실행하여 각 센서의 최신 상태를 얻습니다. 초음파 센서 3개의 HC-SR04 센서를 사용하여 3개의 주차 공간을 시뮬레이션합니다. 하드웨어 설정을 위한 소스 코드는 GitHub 저장소의 yun_pubnub 디렉토리(마스터 컨트롤러용) 및 device/hcsr04 디렉토리(센서 컨트롤러용)에서 사용할 수 있습니다.Parking Management Server(IBM Bluemix)PMS는 Python으로 작성되었으며 IBM Bluemix 호스팅 서비스. IBM Bluemix는 PMS가 하드웨어 장치를 모니터링하고 사용자를 위한 주차 미터링 및 과금을 관리할 수 있는 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 또한 PMS가 PubNub와 함께 작동하려면 PubNub 추가 기능 서비스를 IBM Bluemix 계정과 연결해야 합니다. Bluemix with PubNub에서 Python 애플리케이션을 설정하고 호스팅하는 방법을 이해하려면 README.md의 단계를 참조하십시오. PMS의 소스 코드는 GitHub 저장소의 Parking-meter 디렉토리 아래에 있습니다.모바일 앱모바일 앱은 표준 Cordova 기반 Android 앱입니다. 사용자가 빈 공간을 선택하는 데 도움이 되도록 색상으로 구분된 주차 공간과 함께 주차 공간의 지도를 표시합니다. 모바일 앱의 소스 코드는 GitHub 저장소의 MobileApp 디렉터리에 있습니다.PubNubPubNub는 전체 시스템의 통신 미들웨어 역할을 합니다. 70개 이상의 SDK를 지원하는 클라우드 기반 실시간 데이터 스트림 네트워크를 제공하므로 모든 장치가 인터넷의 다른 장치와 통신할 수 있습니다. 이 애플리케이션은 모든 구성 요소가 서로 원활하게 통신할 수 있도록 3개의 PubNubs SDK를 사용합니다. 모바일 앱용 자바스크립트 SDK PMSPOSIX용 Python SDK Arduino Yun용 C SDK이 애플리케이션은 여러 PubNub 채널에 의존하여 아래와 같이 구성 요소 간의 통신을 가능하게 합니다. 위 다이어그램의 개인 채널은 PMS와 하나의 모바일 앱. PubNub 채널을 통해 교환되는 모든 메시지는 JSON 형식입니다. 주차 예약을 요청하는 모든 모바일 앱에 대해 PMS는 특정 모바일 앱에 대해 이 채널을 통해 메시지를 시작합니다. 모든 채널의 중요성은 다음 섹션에서 명확하게 설명합니다. 시스템 운영 및 시나리오이 시스템의 완전한 운영은 다음 5가지 시나리오로 나눌 수 있습니다. 시나리오 1: 앱 초기화 모바일 앱을 설치 후 처음 실행하면 사용자 차량의 번호판/등록번호를 묻습니다. 이것은 청구 목적으로 앱을 추적하는 PMS의 고유 식별자 역할을 합니다. 그런 다음 앱은 모든 주차 공간의 상태를 가져오기 위해 PMS에 요청을 보냅니다. 이것은 각 공간이 슬롯 번호(001, 002 및 003)로 식별되는 맵을 표시하는 데 사용됩니다. PMS와 모바일 앱 간에 메시지 교환이 발생하는 방법은 다음과 같습니다. 앱의 JSON 요청에는 모든 주차 공간의 대량 상태를 가져오기 위한 요청을 나타내는 값이 1인 RequestType 매개변수가 포함됩니다. PMS의 JSON 응답에는 주차 공간 슬롯 번호가 매개변수로 포함되고 상태가 0 또는 1로 포함되어 공간이 비어 있거나 점유되어 있음을 나타냅니다. 모바일 앱의 지도 표시를 위해 현재 비어 있는 주차 공간은 녹색으로 표시되고 만차 또는 예약된 주차 공간은 빨간색으로 표시됩니다. 시나리오 2: 장치 상태 업데이트 주차 공간이 차량의 유무를 감지할 때마다, 그것은 즉시 PMS에 신호를 보냅니다. 여기에서 001은 공간의 슬롯 식별 번호를 식별하고 값 1은 주차 공간이 점유되었음을 나타냅니다. 또는 값이 0이면 공간이 비어 있음을 나타냅니다. PMS는 또한 모든 앱이 주차 지도 표시를 업데이트할 수 있도록 글로벌 PubNub 채널 Parkingapp-resp에 이 정보를 전달합니다.시나리오 3: 예약 요청 & 과금 시작 공석에 접근하는 이용자는 앱에서 원하는 공차를 터치하여 미리 예약할 수 있습니다. 그러면 PMS가 사용자에 대한 청구 세션을 시작하라는 메시지가 표시됩니다. PMS는 개인 채널의 앱에 메시지를 보내 청구 시작을 시작합니다. 이와 함께 PMS도 타이머를 시작합니다. 다음은 이 상호작용에서 JSON 메시지 형식을 자세히 살펴보겠습니다. 값이 2인 RequestType 매개변수는 예약 요청을 나타냅니다. 차량의 면허 등록 번호입니다 에 의해 식별됩니다. 자체 값이 0인 sessionType은 deviceID 값으로 식별되는 슬롯 번호를 예약한 사용자에 대한 청구 세션의 시작을 나타냅니다. 개인 채널에서 메시지를 수신하면 모바일 앱은 사용자에게 주차 예약을 확인하는 메시지를 표시합니다. 요청: 또한 PMS는 해당 주차 공간이 현재 점유되어 있음을 모든 모바일 앱에 알리기 위해 Parkingapp-respto 채널에 대한 업데이트를 보냅니다. 시나리오 4: 예약 확인 예약 후, 사용자가 마침내 차를 주차하고 지정된 주차장에 주차할 때 공간에서 하드웨어는 예약 확인을 나타내기 위해 PMS에 상태 업데이트를 보냅니다. 이 때 PMS는 타이머를 멈춥니다. 시나리오 5: Billing StopLater, 사용자가 주차 공간에서 차량을 꺼내면 하드웨어 장치가 이를 다시 감지하고 해당 공간이 비어 있음을 나타내는 상태 업데이트를 PMS로 보냅니다. 이 업데이트를 수신하면 PMS는 사용자의 청구서를 계산하고 청구서 세부 정보와 함께 청구 세션 중지 메시지를 개인 채널을 통해 모바일 앱으로 보냅니다. 모바일 앱에서 수신한 JSON 메시지에는 청구서 세부정보에 대한 매개변수가 포함되어 있습니다.: 주차의 시작 시간입니다 주차의 종료 시간입니다 총 주차 시간(분)입니다. 는 청구 금액입니다. 마지막으로 모바일 앱은 다음과 같이 화면에 청구서 내역을 표시합니다. PMS는 주차 60분마다 $10를 청구하도록 프로그래밍되어 있습니다. 대체 시나리오 사용자가 주차 공간을 예약했지만 표시되지 않는 경우 PMS 타이머가 시작됩니다. 시나리오 3에서 60초에서 0으로 카운트다운한 다음 하드웨어 트리거 없이 마지막으로 시나리오 5를 수행합니다. 이 경우 사용자에게 최소 청구액 $10가 청구됩니다. 또한 이 애플리케이션에는 주차하는 동안(시나리오 4의 일부로) 사용자를 인증하는 조항이 없으므로 주차 공간을 예약한 사용자가 실제로 해당 공간에 자신의 차량을 주차했는지 확인합니다. 이것은 이 응용 프로그램을 더욱 향상시키고 실제 배포에 더 가깝게 구현하려는 독자를 위한 연습으로 남겨 둡니다. 우리는 이 응용 프로그램을 구축하고 사용하면서 즐거운 시간을 보냈고, 관련된 하위 시스템이 꽤 있다는 점을 고려하면 종단 간 시나리오를 테스트하는 것이 매우 흥미로웠습니다. IBM Bluemix 사용 & PubNub 서비스는 개발자가 다른 하위 시스템 간의 통신 작동 방법에 대해 걱정하지 않고 애플리케이션 논리에 집중할 수 있으므로 개발 문제를 크게 단순화합니다. 이 외에도 두 서비스 모두 247개의 가동 시간과 수천 명의 무작위 사용자가 필요한 유사한 실제 응용 프로그램을 구축하는 데 활용할 수 있는 방대한 규모를 처리할 수 있습니다. 받은 편지함으로 직접 전송되는 모든 최신 발전 및 기술 뉴스에 원래 게시되었습니까?. 관련 질문 Google Glass Explorer Edition을 받지 못했습니다. 하드웨어없이 유리 dev를 배우려고 노력합니까? 아니, 당신은 여전히 하드웨어없이 유리 개발의 기초를 배울 수 있습니다. 이를 달성하기위한 세 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 미러 API 문서를 방문하여 놀이터에 들어가서 코드를 해싱하기 시작하십시오. 가장 편안한 PHP, Java 및 파이썬 라이브러리를 다운로드하십시오. 전문 용어와 컨벌 (타임 라인, 번들, 메뉴 등) 을 숙지하십시오. 지원 문서 (아래 두 번째 링크) 를 읽고 유리 하드웨어가 실제로 어떻게 작동하는지 확인하십시오. 이 사양에 일부 앱을 빌드하십시오. 곧, 당신은 t에 하드웨어가있는 친구를 찾을 것입니다