Стратегия рынка парковочных датчиков, анализ затрат дистрибьюторов и производства до 2020

Как важная часть системы парковки, нормальная работа заземляющей индукционной катушки влияет на правильную работу ворот парковки, поэтому как установить заземляющую индукционную катушку в норме? На следующем рисунке показан монтажный чертеж нашей индукционной катушки заземления Taigewang. Из рисунка видно, что центр ширины индукции земли находится ниже стержня затвора, что необходимо отметить. Катушка находится на расстоянии 500 мм от края ворот. Нарежьте землю полосы на квадратный паз 1000х2000 (ширина * длина), ширина паза 8-10 мм, глубина паза 30-50 мм, угол наклона 60 градусов, угол нужно отшлифовать и выровнять. Затем по очереди кладут заземляющую индукционную катушку. Обратите внимание на компрессию между ними. В катушке нет сустава. Катушку кладем в 6-8 слоев, ни больше, ни меньше. Поскольку количество витков катушки влияет на силу индукции, чем больше витков вводится в катушку, тем больше входное индуктивное сопротивление, что может вызвать разомкнутую цепь. Наоборот, если число витков слишком мало, индуктивное сопротивление мало, что вызовет короткое замыкание. После размещения змеевика мы герметизируем его сухим цементом. После того, как заземляющая индукционная катушка установлена, нам нужно провести испытания. Когда замигает красная лампочка индукции заземления, мы надеваем на катушку железную пластину. Когда красный свет горит в течение длительного времени, снимите железную пластину. Если ворота могут опускаться автоматически, установка прошла успешно.

Почти все слышали о датчиках парковки, даже большинство людей, работающих в парковочной индустрии, работали с ними в прошлом. Однако датчики уже не такие, как сейчас, какими они были несколько лет назад. Благодаря массовым изменениям в технологиях, таким как долгосрочное тестирование, искусственный интеллект, безопасность и анализ данных, а также принятие решений цифровыми двойниками, Система датчиков парковки более точная, надежная и экономичная. Благодаря этим улучшениям инструменты системы датчиков парковки становятся одним из важнейших аспектов развития умных городов. Внедрение решения для цифровой парковки в Zona Azul Brazil является одним из лучших примеров этих технологических изменений. Ожидается, что к 2050 году более 70% населения переместится в городские районы. В умных городах будут низкие эксплуатационные расходы, менее загруженные районы и улучшенные услуги. Это также включает в себя улучшенное качество воды и воздуха, а также лучшую защиту и безопасность. Несмотря на все эти преимущества и достижения, многие города все еще пытаются начать работу и внедрять технологии. Для таких городов финансирование новых инициатив и отсутствие технологий являются одними из самых больших проблем. Тем не менее, предпринимая небольшие шаги за раз, например, начиная с транспорта и парковки, такие города могут осуществить свою мечту об интеллектуальной инфраструктуре. Это также решит болевые точки жителей, такие как загрязнение окружающей среды и пробки на дорогах. В ходе недавнего исследования парковок было установлено, что в среднем водители тратят более 15 часов в год на поиски парковочных мест на стоянках, в гаражах или на улицах. Ежегодно это обходится американцам примерно в 20 миллиардов долларов. Эта неэффективность системы парковки также влияет на местные магазины и предприятия. Более 60% U. S. водители избегают ездить в магазины, а также в другие многолюдные места из-за проблем с парковкой. Ниже перечислены некоторые требования водителей к парковке: Более 85% хотят получить информацию о наличии парковки в режиме реального времени Около 88% ищут ближайшие или самые дешевые места для парковки Более 80% хотят иметь правильную и прямую навигацию к месту парковки Есть много заявлений о решениях что они могут сообщить водителям, где и когда будут доступны парковочные места. В этих решениях используются индикативные алгоритмы обнаружения и прогнозирования, чтобы угадать статус занятости пространства. Хотя все эти системы имеют низкий уровень точности, в результате водители не могут легче и быстрее находить свободные места для парковки. Алгоритмы индикации и прогнозирования приводят к неэффективному поиску пути, а также упускают из виду многие преимущества интеллектуальной системы парковки. Чтобы действительно разработать интеллектуальную систему транспортировки и парковки, необходимо иметь данные в реальном времени для каждого парковочного места. Он включает в себя зоны ограниченной парковки, например, перед зонами погрузки и пожарными гидрантами, а также многоцелевые полосы. Воспринимая каждую деталь, города могут получить точные снимки своей парковочной экосистемы и территорий. Он также предоставляет навигационные данные, которые требуются водителям. Возможность обнаружения одного места дает городам больше возможностей и гибкости для оптимизации парковочных мест по мере изменения целей. Транспортную и парковочную систему следует рассматривать как небольшую, но мощную инвестицию в дизайн умного города. Когда города оптимизируют парковочное пространство для точного сбора данных о местах, это будет им выгодно, парковка окупит себя и поддержит дальнейшие инициативы умного города. СВЯЗАННЫЙ ВОПРОС Я не получил Google Glass Explorer Edition. Неужели попытка выучить Glass dev без оборудования-бесполезная попытка? Нет, вы все еще можете изучить основы разработки стекла без оборудования. Для этого есть три основных подхода: 1) Посетите документацию Mirror API, зайдите на игровую площадку и начните хешировать код. Загрузите библиотеку PHP, Java и Python, в зависимости от того, что вам наиболее удобно. Ознакомьтесь с жаргоном и преобразованием (временная шкала, пачки, меню и т. Д.). Прочтите документацию поддержки (вторая ссылка ниже), чтобы увидеть, как на самом деле функционирует оборудование Glass. Постройте некоторые приложения к этой спецификации. Достаточно скоро, вы найдете друга с оборудованием, чтобы t

Оптимизация парковки с помощью датчиков и API-интерфейсов — один из самых очевидных вариантов использования для внедрения IoT в промышленных и умных городах. Существует очевидная бизнес-возможность: максимизация доходов от парковочных мест. Существует очевидный актив, который можно открыть с помощью API: доступность в режиме реального времени. на вакансию парковки. И есть явные возможности для развития новых качественных услуг: за счет использования машинного обучения для создания предиктивных услуг. в данных датчиков и их картографировании. Используя свое сенсорное оборудование neuBox, VIMOC смогла работать с гаражами, чтобы установить датчики, которые отслеживают точные подсчеты на их объектах. В прошлом в гаражах часто использовались датчики с магнитной петлей, точность которых недостаточна для направления потенциальных водителей к свободным отсекам. Таким образом, у автомастерских было серьезное экономическое обоснование использования более совершенных датчиков. Точно так же, как HotelTonight использует API, чтобы сделать гостиничные номера доступными в последнюю минуту, с точными данными о вакансиях операторы парковки могут максимизировать свои доли вакансий (например, парковочное место в Сан-Франциско может стоить от 25 000 до 100 000 долларов США). год). Таким образом, возможность оптимизировать парковочные места является императивом для бизнеса. И индустрия это понимает. S. Национальной парковочной ассоциации, мы были поражены спросом на этот тип техники. Одно из требований, которое мы получаем от владельцев гаражей, заключается в том, что они хотят иметь возможность передавать данные о вакансиях в режиме реального времени разработчикам приложений, чтобы навигация и GPS-карты отображали свободные места. Таким образом, владельцы гаражей хотят иметь открытый API. Благодаря отраслевому спросу и четкому экономическому обоснованию VIMOC в настоящее время движется к внедрению машинного обучения на периферии, чтобы разработчики API имели все необходимое для создания значимых приложений, основанных на данных о парковке. По словам Хаммаду, главная проблема в управлении и расширении сообщества разработчиков — это качество данных, предоставляемых через API, и их способность создавать надежные бизнес-кейсы. API сам по себе может хорошо управляться путем выбора правильного процесса проектирования и архитектуры программного обеспечения для обеспечения масштабируемости, безопасности и доступности. Однако очень важно предоставлять точные данные датчиков, если это необходимо для решения сложных проблем инфраструктуры. Наша главная задача при взаимодействии с любым разработчиком — помочь им создать больше ценности для наших клиентов, чем если бы мы предоставляли услуги самостоятельно. Создание надежного бизнес-процесса для управления различными проектами с разработчиками имеет решающее значение. Если качество данных, бизнес-процесс и стратегия монетизации не устанавливаются в рамках взаимодействия с API, ни поставщик API, ни разработчик, ни конечный пользователь не получают устойчивых стимулов и вознаграждений. Хаммаду рассматривает соответствие продукта рынку как сочетание ценных данных, предоставляемых их API, чтобы разработчики могли создавать качественные приложения и услуги, а также наличие программы распределения доходов, которая признает разработчиков как создателей бизнеса в своих собственных целях. Правильно. Другие примеры поставщиков API для парковки включают в себя: World SensingSmartparkingCitibrainЧто это означает для поддержки сообщества разработчиков вокруг вашего опыта IoT APIVIMOCs предлагает несколько полезных уроков для любого поставщика IoT, стремящегося создать сообщества разработчиков API вокруг своего решения. Задокументируйте вариант использования. Будьте предельно ясны в отношении того, как ваше решение IoT может использоваться в конкретных отраслях, и стройте отношения с этими отраслями, чтобы они понимали связь между API и доходами. VIMOC смогли объяснить свои технологии и получить традиционную отрасль, такую ​​​​как гаражи, запрашивающие API и интеграции. Убедитесь, что ваше решение IoT генерирует точные данные, которые доступны разработчикам, чтобы они могли создавать многофункциональные, высококачественные продукты и услуги. VIMOC заслужил доверие и авторитет у сторонних разработчиков, гарантируя, что их данные обеспечивают большую точность, чем предыдущие решения IoT. Как только ваше решение IoT будет готово и будет генерировать точные данные, можно будет внедрить новые передовые технологии, такие как машинное обучение, для внедрения инноваций. Не начинайте с глубокого обучения и машинного обучения: это вторая волна разработки функций для проектов инфраструктуры Интернета вещей. Подумайте о программируемых бизнес-моделях. Посмотрите, как вы можете сотрудничать с разработчиками API через модели совместного дохода, а не путем создания транзакционного подхода к ценообразованию API, когда разработчики должны платить за доступ к вашему API. Если вам понравилась эта статья, нажмите кнопку ниже и подпишитесь на эту публикацию, чтобы ничего не пропустить. Готовы привлекать и расширять свое API-сообщество с помощью Hitch? Зарегистрируйтесь сейчас СВЯЗАННЫЙ ВОПРОС Я не приобрел Google Glass Explorer Edition. Неужели попытка выучить Glass dev без оборудования-бесполезная попытка? Нет, вы все еще можете изучить основы разработки стекла без оборудования. Для этого есть три основных подхода: 1) Посетите документацию Mirror API, зайдите на игровую площадку и начните хешировать код. Загрузите библиотеку PHP, Java и Python, в зависимости от того, что вам наиболее удобно. Ознакомьтесь с жаргоном и преобразованием (временная шкала, пачки, меню и т. Д.). Прочтите документацию поддержки (вторая ссылка ниже), чтобы увидеть, как на самом деле функционирует оборудование Glass. Постройте некоторые приложения к этой спецификации. Достаточно скоро, вы найдете друга с оборудованием, чтобы t

Прогнозируется, что рынок умной парковки легковых автомобилей будет расти в среднем на 17,94% в год и к 2021 году достигнет объема рынка в 5,25 млрд долларов США. Мировое производство автомобилей увеличилось с 84,2 млн в 2012 году до 90,8 млн в 2015 году. Кроме того, с 2012 года при росте на 8. 6%, общий объем производства легковых автомобилей увеличился до 68,5 млн в 2015 году. Столь быстрое увеличение количества автомобилей на дорогах не привело к аналогичному увеличению доступности парковочных мест. Чтобы вместить больше транспортных средств, в гаражах предусмотрены тесные парковочные места. Многие города более эффективно планируют парковочную инфраструктуру. Это повысит спрос на легковые автомобили, оснащенные интеллектуальной системой помощи при парковке. Фактором, сдерживающим рост рынка, является высокая стоимость разработки умной системы помощи при парковке, которая тем самым удорожает легковой автомобиль. Датчики парковки составляют наибольшую долю, с точки зрения стоимости и объема, на рынке компонентов интеллектуальной парковки для легковых автомобилей. Датчики парковки доминируют на рынке компонентов интеллектуальной парковки для легковых автомобилей. Датчики парковки не только помогают уменьшить ущерб, причиняемый транспортному средству во время парковки и движения задним ходом, но также могут помочь уменьшить заторы на дорогах, предлагая лучший обзор или представление об окружающей среде сзади, предупреждая водителя. Количество датчиков парковки, используемых в интеллектуальной системе помощи при парковке, зависит от OEM и модели автомобиля. Чтобы уменьшить количество аварий, вызванных выездом транспортных средств с парковочного места задним ходом, U. S. Национальное управление безопасности дорожного движения (NHTSA) постановило, что все новые легковые автомобили должны быть оснащены камерами заднего вида с 2018 года. Ожидается, что даже Министерство дорожного транспорта и шоссе Индии (MoRTH) сделает датчики заднего вида обязательными для всех легковых автомобилей в Индии. Правительства по всему миру находятся в процессе внедрения правил, чтобы сделать датчики парковки задним ходом обязательными в транспортных средствах. Поговорите с нашим аналитиком и получите важную отраслевую информацию, которая поможет вашему бизнесу Сенсорные технологии — это самый быстрорастущий сегмент рынка технологий интеллектуальных парковочных датчиков для легковых автомобилей Сенсорная технология в основном используется для обнаружения препятствий на большом расстоянии. Несмотря на то, что в настоящее время они широко используются в расширенных функциях помощи водителю, спрос на технологию радарных датчиков будет расти с технологическими разработками в интеллектуальной системе помощи при парковке. Ультразвуковые датчики и датчики изображения являются сравнительно менее дорогими вариантами для выполнения основной функции обнаружения препятствий, чем радарные датчики. Тем не менее, разработки в области сложной интеллектуальной парковки, такие как полностью автономная парковка, будут стимулировать спрос на радарные датчики с функцией обнаружения на большом расстоянии. Азия-Океания: самый быстрорастущий рынок интеллектуальных систем помощи при парковке для легковых автомобилей. По оценкам, Азия-Океания является самым быстрорастущим рынком интеллектуальных систем помощи при парковке для легковых автомобилей, и прогнозируется, что в течение прогнозируемого периода она будет расти с самым высоким среднегодовым темпом роста. По данным OICA, Азия-Океания вносит наибольший вклад в производство легковых автомобилей в мире. Производство легковых автомобилей в Азии-Океании составило 40 штук. 0 млн автомобилей в 2015 году. Китай, Япония и Индия являются крупнейшими производителями легковых автомобилей в Азии и Океании. С увеличением количества автомобилей на дорогах растет и потребность в парковочных местах. Чтобы удовлетворить растущий спрос на парковочные места, правительства планируют эффективную парковочную инфраструктуру, которая минимизирует потери места и вмещает большее количество автомобилей. Такие факторы повысят спрос на легковые автомобили, оборудованные умной парковкой. Интеллектуальная система помощи при парковке снижает стресс при парковке на тесных парковочных местах и ​​обеспечивает оптимальное использование парковочного места. Таким образом, увеличение инвестиций в парковочную инфраструктуру и улучшение управления движением и парковками будет способствовать развитию рынка интеллектуальных парковок в Азии и Океании. Скачать PDF: рынки и рынки. Com/pdfdownloadNew. Asp? id=123959229В отчете представлены подробные профили следующих компаний: 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 Systems Охват исследованияРынок интеллектуальной парковки был сегментирован на основе типа системы помощи при парковке (управляемая помощь при парковке, интеллектуальная помощь при парковке), компонентов (датчики парковки, угол поворота рулевого колеса) датчики, блоки индикации, ЭБУ), сенсорные технологии (ультразвуковые, радарные и имиджевые), рынок управления парковками по вертикали (государственные и коммерческие) и решения для управления парковками (охрана и наблюдение, управление парковкой, управление резервированием парковки и распознавание номерных знаков). Рынок представлен по объему (тыс./млн. единиц) и стоимости (млн. долл. США/млрд). Причины для покупки отчета: Этот отчет содержит различные уровни анализа, включая отраслевой анализ (факторный анализ и анализ пяти сил Портера) и профили компаний, которые вместе содержат и обсуждают основные взгляды на новые и быстрорастущие сегменты умной парковки. рынок легковых автомобилей и рынок управления парковкой, конкурентная среда, быстрорастущие регионы и страны, инициативы правительства и динамика рынка, такая как водители, ограничения, возможности и проблемы. Отчет позволяет новым участникам / небольшим фирмам, а также устоявшимся фирмам лучше понять рынок, чтобы помочь им завоевать большую долю рынка. Фирмы, покупающие отчет, могут использовать любую из четырех стратегий или их комбинацию (развитие рынка, разработка продукта/инновация, диверсификация рынка и оценка конкурентоспособности) для укрепления своих позиций на рынке. О MarketsandMarkets MarketsandMarkets предоставляет количественные исследования B2B по 30 000 быстрорастущих нишевых возможностей/угроз, которые повлияют на 70–80% доходов компаний по всему миру. В настоящее время обслуживает 7500 клиентов по всему миру, включая 80% компаний из списка Fortune 1000 в качестве клиентов. Почти 75 000 высших должностных лиц из восьми отраслей по всему миру обращаются в MarketsandMarkets за своими проблемами в отношении решений о доходах. Ведущая платформа MarketsandMarkets для конкурентной аналитики и исследования рынка, Knowledgestore объединяет более 200 000 рынков и целые цепочки создания стоимости для более глубокого понимания нереализованных идей, а также для определения размера рынка и прогнозов нишевых рынков. Контакт: Mr. Шелли Сингх МаркетсэндМаркетс ИНК. 630 Dundee Road Suite 430 Northbrook, IL 60062 USA: 18886006441 СВЯЗАННЫЙ ВОПРОС Я не приобрел Google Glass Explorer Edition. Неужели попытка выучить Glass dev без оборудования-бесполезная попытка? Нет, вы все еще можете изучить основы разработки стекла без оборудования. Для этого есть три основных подхода: 1) Посетите документацию Mirror API, зайдите на игровую площадку и начните хешировать код. Загрузите библиотеку PHP, Java и Python, в зависимости от того, что вам наиболее удобно. Ознакомьтесь с жаргоном и преобразованием (временная шкала, пачки, меню и т. Д.). Прочтите документацию поддержки (вторая ссылка ниже), чтобы увидеть, как на самом деле функционирует оборудование Glass. Постройте некоторые приложения к этой спецификации. Достаточно скоро, вы найдете друга с оборудованием, чтобы t

Ожидается, что к 2025 году мировой рынок датчиков предотвращения столкновений достигнет 18,97 млрд долларов США, согласно новому исследованию, проведенному Grand View Research, Inc., которое показывает 21. 2% CAGR в течение прогнозируемого периода. Ожидается, что интеграция систем предотвращения столкновений в автомобили для массового рынка и обновленные рейтинги безопасности агентств будут стимулировать рост рынка в течение следующих нескольких лет. Повышение осведомленности потребителей и пристальное внимание участников отрасли к исследованиям и разработкам стали основными факторами роста рынка. Установка систем предотвращения столкновений позволяет транспортным средствам выполнять автономное и полуавтономное принятие решений. Ожидается, что растущий спрос на средства безопасности транспортных средств со стороны потребителей и государственных органов, регулирующих безопасность транспортных средств, также будет способствовать росту рынка датчиков предотвращения столкновений. Последние технологические разработки в области датчиков направлены на создание сложнейших устройств и повышение их производительности с использованием различных компонентов автомобиля. Системы предотвращения столкновений позволяют OEM-производителям автомобилей интегрировать дополнительный интеллект для достижения цели разработки автономного транспортного средства. Строгие нормативные и правовые стандарты требуют добавления датчиков для повышения функций безопасности в транспортных средствах. Ожидается, что в течение прогнозируемого периода они будут стимулировать спрос на датчики предотвращения столкновений. Однако высокая стоимость систем на основе LiDAR и радаров дальнего действия может стать препятствием для роста рынка, поскольку производители недорогих автомобилей могут воздерживаться от установки датчиков, чтобы избежать увеличения общей стоимости автомобилей. в отчете предлагается: ожидается, что интеграция систем предотвращения столкновений в транспортные средства поможет сократить количество дорожно-транспортных происшествий из-за человеческого фактора; на последние, как говорят, приходится 90% аварий, согласно исследованию Сотрудничества по безопасности дорожного движения ООН 2014 года. Прогнозируется, что на сегмент радара будет приходиться 44 аварии. 5% мирового рынка к 2025 году. Снижение цен на радары привело к их более широкому внедрению различными производителями оригинального оборудования (OEM) автомобилей. В связи с обязательными государственными постановлениями относительно включения в автомобили систем предотвращения столкновений на основе камер ожидается, что сегмент камер будет демонстрировать высокий рост в течение прогнозируемого периода. Ожидается, что к 2025 году на сегмент систем предупреждения о столкновении (FCWS) будет приходиться основная доля рынка, поскольку эти системы помогают значительно снизить количество наездов сзади или несчастных случаев. Ожидается, что в течение прогнозируемого периода Европа сохранит свои позиции лидера рынка по внедрению датчики и системы предотвращения, и ожидается, что к 2025 году он достигнет 5,80 млрд долларов США. К ключевым участникам рынка относятся NXP Semiconductors, Continental AG, Delphi Automotive, Robert Bosch GmbH и Murata Manufacturing Co., Ltd. СВЯЗАННЫЙ ВОПРОС Я не получил Google Glass Explorer Edition. Неужели попытка выучить Glass dev без оборудования-бесполезная попытка? Нет, вы все еще можете изучить основы разработки стекла без оборудования. Для этого есть три основных подхода: 1) Посетите документацию Mirror API, зайдите на игровую площадку и начните хешировать код. Загрузите библиотеку PHP, Java и Python, в зависимости от того, что вам наиболее удобно. Ознакомьтесь с жаргоном и преобразованием (временная шкала, пачки, меню и т. Д.). Прочтите документацию поддержки (вторая ссылка ниже), чтобы увидеть, как на самом деле функционирует оборудование Glass. Постройте некоторые приложения к этой спецификации. Достаточно скоро, вы найдете друга с оборудованием, чтобы t

Форма против вещества в умных городах В этом мире есть три типа людей. Во-первых, есть люди, которые делают вещи. Затем есть люди, которые наблюдают, как что-то происходит. Наконец, есть люди, которые не являются ни исполнителями, ни наблюдателями, все, что они делают, постоянно спрашивают: что происходит? Стив Бэкли Как и ожидалось, мое недавнее взаимодействие с сообществом венчурного капитала (ВК) было одновременно и сложным, и полезным. Восприимчивость к моему инновационному предложению, опубликованному в Plan B Ventures The Last Call, была ВЫДАЮЩЕЙСЯ. И это означает одно точно: вопросы! частые, прямолинейные, прямолинейные вопросы, без анестезии! Поскольку я выражал так много сомнений в том, что в ближайшие 5 лет увижу по-настоящему автономные самоуправляемые автомобили, разъезжающие по городским улицам, меня часто спрашивают: какие еще разработки IoT уже сегодня влияют на SmartCities. , глубоко и осмысленно? Итак, как вы отвечаете на сложный вопрос, на месте и не тратя время на ДУМАНИЕ? Что ж, мой ответ не должен вас удивлять, поскольку я уже писал об этом в своем посте, описывающем СИЛУ ПРОТИВОПОЛОЖНОСТЕЙ, озаглавленном: Пытливый ум. в прошлом месяце написал на нашем веб-сайте, в LinkedIn и в Твиттере о раздражающем пузыре искусственного интеллекта в отношении беспилотных автомобилей. В посте под названием: Готовы ли вы летать с женой и детьми БЕЗ пилота? Я говорил о безопасности на транспорте и подчеркнул, что первый авиационный автопилот был разработан Sperry Corporation в 1912 году. Это было более 100 лет назад! И все же мы все еще ожидаем увидеть пилота в кабине. Не так ли? В: Об искусственном интеллекте, автопилоте, беспилотных автомобилях. и вопрос о пчелах. Моя цель состояла в том, чтобы указать, что нам нужно больше строгости в управлении ожиданиями от ИИ. Не проходит и недели без сильного желания указать на то, что некоторые заголовки вводят в заблуждение. Я не возражаю, сколько денег тратится на создание ажиотажа, пока акционеры различных корпораций ПОНИМАЮТ, что беспилотное вождение — это не более чем эксперимент. Возможно, это один из самых ДОРОГИХ коммерческих экспериментов, когда-либо проводившихся, но давайте называть вещи своими именами. Проверка ТЕОРИИ ПРОТИВОПОЛОЖНОСТЕЙ позвольте мне спросить вас: что является противоположностью САМОВОЖДЕНИЯ? Ответ: САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ ПАРКОВКА. Итак, на этом этапе я хотел бы перейти к области, которая не получила покрытия для беспилотных автомобилей, и рассказать вам, почему это должно быть сделано. Я говорю об огромном влиянии технологий и приложений самостоятельной парковки на SmartCities во всем мире! Самостоятельная парковка Evolution PGS 1.0 В большинстве современных городских условий количество автомобилей быстро растет. Наличие общественных парковочных мест в крупных городах не может удовлетворить растущий спрос. В течение многих лет системы управления парковочной инфраструктурой не могли контролировать количество свободных парковочных мест. В результате довольно часто водитель не мог быстро найти свободное место и вынужден был объезжать его, создавая пробки. Ранние решения таких проблем состояли из систем парковки (PGS) 1. 0 направлена ​​на: Направление водителей прямо к первому доступному месту Сокращение заторов, загрязнения окружающей среды на холостом ходу и стресса в условиях нехватки времени & В частности, PGS может: Повысить лояльность клиентов и повторные посещения Повысить прибыль и экономику Увеличить скорость заполнения парковочных мест Увеличить стоимость недвижимости Предотвратить избыточные очереди на въезде Предложить конкурентное преимущество и возможность повышать почасовые ставкиИсторически распространение систем PGS 1.0 был намного сильнее в Европе, чем в Северной Америке. Несмотря на то, что парковка в США — это индустрия с оборотом в 25 миллиардов долларов. S. в течение многих лет он работал обычным образом, уделяя мало внимания инновациям и умной парковке. По словам Мороза & Салливан сообщает, четверть миллиарда зарегистрированных в США. легковые автомобили остаются припаркованными более 90 процентов времени. Общее количество парковочных мест в 28 странах ЕС оценивается в 440 миллионов, в то время как в Северной Америке насчитывается 800 миллионов мест из 40 000 гаражей и наземных парковок. Было подсчитано, что более 30 процентов трафика в городе приходится на водителей. которые ищут место для парковки. Неэффективные и неуправляемые парковочные системы приводят к заторам и увеличению выбросов углерода, что приводит к пустой трате времени пассажиров и снижает производительность и экономические возможности. Например, Европейская ассоциация парковки (EPA) в течение многих лет подчеркивала, что создание большего количества парковочных мест на улице и на наземных парковках ставит под угрозу качество общественного достояния и пространства для пешеходов в центральных городских районах. Ассоциация с тем, что ценовая эластичность парковочных мест может быть основана на ценности для конечного пользователя и на времени (например. местоположение, безопасность, удобство и время суток и т. д. И т. д. ) затраты, связанные с установкой PGS, оставались высокими в течение многих лет. Так почему же так мало было сделано в N/A во время PGS 1. 0 эпоха? Может быть, еще раз, это глупая экономика? Ниже приведен простой расчет, описывающий стоимость типичного PGS 1. 0, обслуживающий 500, 1000 и 2000 автомобилей. Даже небольшой многоуровневый гараж общей вместимостью всего 500 автомобилей требует капитальных затрат в размере 40 000 долларов США и минимальной платы за обслуживание в размере 2 000 долларов США, помимо затрат на установку. Добро пожаловать в PGS 2.0 Еще раз, по словам Фроста & Салливан сообщает, что общий доход рынка интеллектуальных парковок в Европе и Северной Америке в 2014 году составил 7,05 млрд долларов, и ожидается, что совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 18% и достигнет 43 долларов. 56 миллиардов в 2025 году. Ожидается, что операторы парковок получат особые возможности для роста за счет расширения парковочных решений с поддержкой технологий. Забудьте о блестящих светодиодных знаках, установленных операторами парковок PGS 2. 0-это ребенок мозга IoT. Все дело в модных фразах, таких как глубокое обучение, искусственный интеллект, прогнозная аналитика и обработка естественного языка. Однако на этот раз города твердо взяли верх. PGS 2.0 — это лишь одно из ОСНОВНЫХ решений SmartCity. Будь то Барселона, Нью-Йорк, Сан-Франциско, Амстердам, Лос-Анджелес, вы называете это. Поскольку города потребляют энергию в мире и производят 80% мировых выбросов углерода, сокращение транспортных заторов и улучшение качества жизни в городах является главным приоритетом для городских планировщиков. В частности, Сан-Франциско предлагает подробные документы об оценке проекта, технические данные. руководства и спецификации, позволяющие любому муниципалитету учиться на их опыте и безболезненно следовать по их стопам. SFpark — это бренд подхода SFMTA к управлению парковкой. Город опробовал и культивировал несколько новых технологий, в том числе интеллектуальные счетчики, датчики парковки и сложный инструмент управления данными. ценообразование Упрощение оплаты по счетчикам и избегание штрафов Более длительные ограничения по времени Улучшенный пользовательский интерфейс и дизайн продукта Улучшенная информация для водителей, включая статические указатели направления к гаражам и информацию в режиме реального времени о том, где доступна парковка на улице и за ее пределами Высокая прозрачность, основанный на правилах и основанный на данных подход к изменению цен на парковку Добавьте к этому электромобили, и потребность в постоянно растущем количестве зарядных станций и PGS 2.0 достигла ПЕРЕЛОМНОГО МОМЕНТА. Город за городом, наконец, осознали, что устаревшие парковочные счетчики являются их самым недооцененным ФАКТОРОМ. Уличные зарядные станции, многоэтажные гаражи, торговые центры, отели и рестораны могут быть интегрированы с приложениями PGS 2.0. В свою очередь, это обеспечит доходы города от постоянных клиентов. Решения для одноранговой (P2P) парковки, онлайн-резервирования парковки и решений для оплаты парковки с помощью мобильных устройств уже существуют. Ожидается, что умная самостоятельная парковка станет важным компонентом доходов SmartCities. Такие компании, как SmarCities, прогнозируют увеличение доходов от парковки в среднем на 20–30%. Стоит отметить, что стоимость PGS 2.0 НА ПОРЯДОК ВЕЛИЧИНЫ дешевле, чем у его предшественника. Беспроводные магнитные датчики точно определяют присутствие транспортных средств. Датчики содержат встроенную батарею, рассчитанную на 5 лет и более, и содержат новейшие компоненты беспроводной связи. Установка датчиков скрытого или накладного монтажа занимает всего несколько минут, так как их можно приклеить к любой поверхности. Точно так же беспроводные установки быстро развертываются и просты в обслуживании. Все электрические кабели и дорогие жгуты исчезли, как и яркие светодиодные дисплеи. Телефонные приложения с поддержкой GPS надежно справляются со своей задачей. И последнее, но не менее важное: развертывание беспроводной сети часто основано на открытом стандарте ZigBee, созданном специально для управления датчиками. Эта технология основана на международном стандарте IEEE 802.15.4, который обеспечивает недорогую, маломощную и безопасную работу между сенсорными сетями. Он был разработан с нуля, чтобы быть проще и дешевле, чем Bluetooth или Wi-Fi. Итог: PGS 2. 0 сегодня предлагает многим муниципалитетам уникальную возможность самостоятельной парковки! SmartCities без какого-либо предварительного опыта PGS МОГУТ ПРОПУСТИТЬ ВСЁ ПОКОЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ, разработанных много лет назад. А градостроители могут внедрить мощные системы PGS 2.0 в городской транспорт в любой точке мира. Подобное явление я наблюдал еще в конце 90-х, когда работал по заданию Всемирного банка в Эстонии. Узнав об опыте компании International Neural Machines Inc. в области обнаружения отмывания денег. (мой стартап по распознаванию образов на основе искусственного интеллекта) и наше взаимодействие с FinCEN в Вашингтоне и FINTRAC в Оттаве Меня попросили посетить Таллинн, Эстония, чтобы встретиться с представителями Центрального банка Эстонии. По пути в Эстонию я сделал остановку в Стокгольме, Швеция, и остановился на несколько дней в местном отеле Sheraton. Интернет в отеле был очень медленным и очень дорогим. Это было похоже на драндулет модема с коммутируемым доступом. Представьте мое удивление, когда я обнаружил в Таллиннском аэропорту десятки бесплатных высокоскоростных оптоволоконных интернет-терминалов. Он был профинансирован ЕС незадолго до моего приезда, но по какой-то причине, казалось, очень хорошо вписался в современное здание аэровокзала. Олег Фельдгаер - президент & Генеральный директор Canada Green ESCO Inc. Олег позиционирует компанию как лидера в финансировании проектов и предприятий в области экологически чистой энергии с использованием искусственного интеллекта. Миссия CGE — направлять ПРОРЫВНЫЕ предприятия в ЭНЕРГЕТИКЕ. & ТРАНСПОРТИРОВКА к прибыльным бизнес-моделям. Олег увлечен такой миссией и твердо верит, что без инноваций на основе ИИ мы все преждевременно задохнемся от загрязненного воздуха и грязной воды. CGE предоставляет своим клиентам 100% финансирование (заемное и не заемное) и использует крупные пулы акций и заемные средства без права регресса. Олег предлагает творческие, свежие идеи для непредубежденных предприятий, которые сочетают в себе: логику и оппортунистическую интуицию. КГЭ выступает против посредственности & его метод работы довольно прост: если CGE не пригласили присоединиться к вашему BOD или Консультативному совету, мы потерпели неудачу! СВЯЗАННЫЙ ВОПРОС Я не получил Google Glass Explorer Edition. Неужели попытка выучить Glass dev без оборудования-бесполезная попытка? Нет, вы все еще можете изучить основы разработки стекла без оборудования. Для этого есть три основных подхода: 1) Посетите документацию Mirror API, зайдите на игровую площадку и начните хешировать код. Загрузите библиотеку PHP, Java и Python, в зависимости от того, что вам наиболее удобно. Ознакомьтесь с жаргоном и преобразованием (временная шкала, пачки, меню и т. Д.). Прочтите документацию поддержки (вторая ссылка ниже), чтобы увидеть, как на самом деле функционирует оборудование Glass. Постройте некоторые приложения к этой спецификации. Достаточно скоро, вы найдете друга с оборудованием, чтобы t

Интеллектуальный датчик парковки с удивительными функциями, простым управлением, популярным дизайном, идеальным режимом работы и высоким качеством. Модель: SNK-0414.3MTFT Видеосистема датчиков парковки с функцией CameraFeature4. 3-дюймовый TFT-монитор, встроенный в зеркалоКомпактный дизайн солнцезащитного козырька вокруг Подставка с функцией переключенияПодходит для камеры/DVD/VCD-плеераПриоритет камеры заднего видаРазрешение: 480 x 234 точекЭлектропитание: 12 В пост. ДЛЯ получения более подробной информации посетите: gl/djjaeSEmail: support@soniktechnologies.inCorporate Help Line: 918824866866 СВЯЗАННЫЙ ВОПРОС Я не получил Google Glass Explorer Edition. Неужели попытка выучить Glass dev без оборудования-бесполезная попытка? Нет, вы все еще можете изучить основы разработки стекла без оборудования. Для этого есть три основных подхода: 1) Посетите документацию Mirror API, зайдите на игровую площадку и начните хешировать код. Загрузите библиотеку PHP, Java и Python, в зависимости от того, что вам наиболее удобно. Ознакомьтесь с жаргоном и преобразованием (временная шкала, пачки, меню и т. Д.). Прочтите документацию поддержки (вторая ссылка ниже), чтобы увидеть, как на самом деле функционирует оборудование Glass. Постройте некоторые приложения к этой спецификации. Достаточно скоро, вы найдете друга с оборудованием, чтобы t

Введение Растущие предпочтения клиентов в отношении комфорта в автомобиле и простоты вождения ведут к цифровизации легковых автомобилей. Такие функции, как информационно-развлекательная система с сенсорным экраном и парковочные камеры заднего вида, которые когда-то устанавливались только в автомобилях премиум-класса, теперь широко используются в автомобилях массового производства. Развертывание систем ADAS на основе машинного зрения также показывает нам, что легковые автомобили движутся по эволюционному пути к автономным транспортным средствам. Датчики LiDAR, RADAR и камеры — это три важных датчика, которые в настоящее время используются для обнаружения объектов в транспортных средствах, оборудованных системой ADAS. В этом блоге обсуждаются типы датчиков автомобильных камер, их применение, факторы роста, конкурентный сценарий на рынке датчиков автомобильных камер. я. Е. , моновидение или комбинация по крайней мере двух систем моновидения для формирования стереозрения. В системе Monovision используется один датчик для захвата длины и дыхания изображения, и это популярный и недорогой способ захвата двумерных изображений, таких как сигналы светофора. Система стереозрения использует два датчика: один для захвата изображения (как моновидение), а другой для захвата информации о глубине. Системы камер стереовидения используются для захвата 3D-изображений и информации о расстоянии (например, системы RADAR и LIDAR). Датчики традиционных камер подходят для работы в видимом свете, но затрудняют наблюдение за объектом ночью. Чтобы решить эту проблему, автопроизводители интегрируют датчики дальнего инфракрасного диапазона в системы камер, чтобы создавать тепловые карты изображений, обнаруживая разницу температур между объектом (например, человеком) и его окружающей средой. Эти системы камер обычно используются вЧитать далее СВЯЗАННЫЙ ВОПРОС Я не приобрел Google Glass Explorer Edition. Неужели попытка выучить Glass dev без оборудования-бесполезная попытка? Нет, вы все еще можете изучить основы разработки стекла без оборудования. Для этого есть три основных подхода: 1) Посетите документацию Mirror API, зайдите на игровую площадку и начните хешировать код. Загрузите библиотеку PHP, Java и Python, в зависимости от того, что вам наиболее удобно. Ознакомьтесь с жаргоном и преобразованием (временная шкала, пачки, меню и т. Д.). Прочтите документацию поддержки (вторая ссылка ниже), чтобы увидеть, как на самом деле функционирует оборудование Glass. Постройте некоторые приложения к этой спецификации. Достаточно скоро, вы найдете друга с оборудованием, чтобы t

Искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневной жизни. Эта технология окружает нас от автоматических парковочных систем, интеллектуальных фотодатчиков до личной помощи. Точно так же и в образовании чувствуется искусственный интеллект, и традиционные методы кардинально меняются. Благодаря многочисленным приложениям ИИ для образования академический мир становится более удобным и персонализированным. Поскольку образовательные материалы стали доступными для всех через смарт-устройства и компьютеры, это изменило то, как люди учатся. Сегодня студентам не нужно посещать уроки физкультуры, чтобы учиться, если у них есть компьютеры и подключение к Интернету. ИИ также позволяет автоматизировать административные задачи, позволяя учреждениям минимизировать время, необходимое для выполнения сложных задач, чтобы преподаватели могли проводить больше времени со студентами. Настало время обсудить преобразования, внесенные ИИ в образование. Упрощение административных задач Компании по разработке приложений для образования с ИИ могут помочь в автоматизации выполнения административных обязанностей учителями и академическими учреждениями. Педагоги тратят много времени на оценку экзаменов, оценку домашних заданий и предоставление своим ученикам ценных ответов. Однако технологии можно использовать для автоматизации задач оценивания, включающих несколько тестов. Это означает, что у профессоров будет больше времени, чем проводить долгие часы, оценивая их со своими студентами. Мы ожидаем большего от ИИ. Поставщики программного обеспечения разрабатывают более эффективные способы оценки письменных ответов и обычных эссе. Другой отдел, который много получает от ИИ, — это приемная комиссия. Искусственный интеллектДоступность качественного образованияВ эпоху, когда технологии уменьшают мир, качественное образование в форме интеллектуального контента также становится более доступным для большей части населения. Благодаря передовым приложениям ИИ, разработанным ведущими компаниями по разработке приложений ИИ, преподаватели могут настраивать контент в разных частях страны в соответствии с местными потребностями учащихся. Они часто предлагают обучение с помощью виртуального контента, такого как видеоконференции, лекции и т. д. Даже учебники изменились, поскольку системы искусственного интеллекта теперь используются для создания цифровых книг по конкретным темам. Персонализированное обучение Проверяли ли вы Netflix на наличие пользовательских рекомендаций? Эта же технология используется для обучения студентов в школах. Традиционные системы должны обслуживать средний уровень, но не в достаточной степени обслуживать учеников. Учебная программа разработана таким образом, чтобы охватить 80 % среднего школьного возраста, чтобы удовлетворить как можно больше учащихся. Однако, когда ученики входят в 10% лучших, они изо всех сил пытаются полностью раскрыть свой потенциал. Тем не менее, когда они находятся в 10-процентном дне, они переживают трудности. Но учителя не обязательно заменяют, когда внедряется ИИ, но они могут работать намного лучше, предлагая индивидуальные рекомендации каждому ученику. ИИ настраивает как классные задания, так и выпускные экзамены, чтобы учащиеся получали наилучшую возможную помощь. Исследования показывают, что одним из ключей к успешному обучению является мгновенная обратная связь. Учащиеся получают целевые и индивидуальные ответы от своих учителей через приложения на базе искусственного интеллекта. Учителя могут сжимать уроки в карточки и умные учебные пособия. В зависимости от проблем, с которыми они сталкиваются при изучении учебных материалов, они также могут обучать студентов. В отличие от прошлого, у студентов теперь есть больше времени для общения с учителями. Глобальное обучение Для образования нет ограничений, и искусственный интеллект может помочь стереть границы. Технологии приносят радикальные изменения, облегчая изучение любого курса в любое время и из любой точки земного шара. Обучение на основе ИИ дает учащимся необходимые ИТ-навыки. С появлением большего количества изобретений будет доступен более широкий спектр онлайн-курсов, и студенты смогут учиться, где бы они ни находились, с помощью ИИ. Образование Было бы веселоМногие методы позволяют искусственному интеллекту сделать обучение более приятным занятием. Это может создать своего рода увлекательный опыт, который вам нужен, чтобы увлечь учащихся в их классе. В различных симуляционных и игровых технологиях уже используется искусственный интеллект, который может сыграть в этом отношении немалую роль. Теперь искусственный интеллект может сделать образование более гибким и восприимчивым. Его можно использовать, чтобы убедить студентов развивать свои знания. Присутствие ИИ с его очевидными преимуществами постоянно растет, и, несмотря на его ожидаемую значимость в образовательной сфере, он может удивить нас еще большей ценностью в будущем. СВЯЗАННЫЙ ВОПРОС Я не получил Google Glass Explorer Edition. Неужели попытка выучить Glass dev без оборудования-бесполезная попытка? Нет, вы все еще можете изучить основы разработки стекла без оборудования. Для этого есть три основных подхода: 1) Посетите документацию Mirror API, зайдите на игровую площадку и начните хешировать код. Загрузите библиотеку PHP, Java и Python, в зависимости от того, что вам наиболее удобно. Ознакомьтесь с жаргоном и преобразованием (временная шкала, пачки, меню и т. Д.). Прочтите документацию поддержки (вторая ссылка ниже), чтобы увидеть, как на самом деле функционирует оборудование Glass. Постройте некоторые приложения к этой спецификации. Достаточно скоро, вы найдете друга с оборудованием, чтобы t

В сентябре прошлого года мы установили оптические парковочные датчики для измерения занятости более 500 уличных парковочных мест в университетском районе города Брауншвейгс. Это крупнейшая установка датчиков парковки, когда-либо развернутая в общественных местах в Германии, и одно можно сказать наверняка: мы сделаем ее последней. данных для подпитки своих алгоритмов. Это также история прекрасной инженерной мысли, которая оказалась побочным продуктом великой миссии и в конечном итоге больше никогда не будет запущена в производство. Все это в пользу более революционной технологии, основанной на данных. Поскольку в Bliq мы работаем над алгоритмами прогнозирования для моделирования доступности парковки на основе данных о трафике, у нас есть естественная потребность в достоверных данных о реальной занятости парковки. в справочной области. Чтобы получить такие данные, мы решили построить нашу собственную, реальную экспериментальную установку датчиков парковки, которые измеряют занятость более 500 уличных парковочных мест в режиме реального времени, 24 часа в сутки. В этой статье мы хотел бы поделиться некоторыми мыслями о инженерных усилиях, которые были вложены в этот проект. В частности, поговорим о выбранной нами тестовой площадке, архитектуре системы и самом датчике, который мы разработали и построили для сбора данных. Тестовая площадкаИногда компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, нужно проявить творческий подход, когда дело доходит до сбора достоверной информации для своих моделей. В нашем случае при моделировании наличия автомобильных парковок это означало поиск района, отвечающего определенным критериям с точки зрения транспортного потока, использования и демографических данных. Мы выбрали университетский район в Брауншвейге из-за его большого разнообразия влияний на сравнительно небольшое пространство: на юге, у нас есть главный кампус университета, который ежедневно привлекает тысячи студентов и сотни сотрудников. Еще южнее центр города с его магазинами и достопримечательностями находится всего в нескольких минутах ходьбы (не показан на карте выше). Северная часть района образует жилую зону с общественными уличными парковками без ограничений. Большинство людей, живущих в этом районе, либо студенты, либо работают в местной автомобильной промышленности. Подавляющее большинство жителей добирается до работы на личных автомобилях. Район разделен кольцевой магистралью, которая охватывает центральный район города. Как работает система. Базовая системная архитектура установки датчика довольно проста и в основном соответствует тому, что можно ожидать от большинства приложений IoT: где-то развертывается небольшая часть оборудования. в реальном мире и передает данные в облачный сервер. Серверная часть хранит данные и делает их доступными для дальнейшей обработки, чтобы служить исходной истиной для машинного обучения или просто для простой визуализации в приложении или веб-приложении. Жесткое требование: конфиденциальность по дизайну. мощность, которую мы развернули на границе: из-за нормативных требований к немецкому общественному пространству, которые также были вызваны недавними и текущими обсуждениями GDPR, мы не могли обрабатывать изображения в удаленном облаке с большим количеством вычислительных ресурсов. Вот почему нам нужно было сделать все тяжелая работа по определению открытых мест непосредственно на сенсорном устройстве, а не где-то еще. Преимущество этого заключается в том, что этот подход не потребляет больших объемов данных для отправки изображений туда и обратно. Вместо этого мы можем удерживать эксплуатационные расходы на датчики для подключения также в относительно низком диапазоне. С другой стороны, оснащение устройства достаточной вычислительной мощностью для выполнения анализа изображений требует больших дополнительных усилий при разработке аппаратного обеспечения. Почему бы не использовать еще один датчик парковки? Почему мы решили пройти через мучительную разработку и создание собственного датчика парковки вместо того, чтобы просто купить одну из множества готовых моделей датчиков, которые уже доступны? На этот вопрос есть три ответа: Мы не знал, насколько сложным станет создание нового устройства ;) Все существующие датчики парковки имели некоторые недостатки: нормативная ситуация запрещала нам использовать любые доступные оптические решения, поскольку такие системы нарушали бы конфиденциальность. Накладные датчики не выдержат уборку снега зимой. И, наконец, подземные датчики были довольно дорогими сами по себе и еще дороже в установке. Когда мы начинали этот проект, у нас был довольно ограниченный бюджет. На этом этапе мы полностью загрузили компанию: наши средства состояли из некоторого государственного финансирования, первых доходов и некоторых цен, которые мы выигрывали то тут, то там. Другие модели датчиков с ценой от 75 до 250 евро за место были просто слишком дорогими для нас в то время. Новый оптический датчик парковки Идея принципа работы нашего датчика была проста: разверните тот же алгоритм, который мы уже разработали в нашем предыдущем исследовательском проекте, на меньшем оборудовании, подключите его к Интернету, поместите все в водонепроницаемую коробку и смонтируйте. к фонарному столбу. Сам алгоритм в основном представляет собой классификатор изображений, который требует просмотра предварительно определенных областей интереса. Первоначальная цель модели состояла в том, чтобы автоматизировать анализ занятости парковки в некоторых огромных сериях изображений, которые мы собрали в предыдущем проекте с автономными камерами. Теперь задача состояла только в том, чтобы спроектировать подходящую аппаратную установку с достаточной вычислительной мощностью, уменьшить модель, чтобы она работала на этой установке, и обеспечить непрерывное питание. Это был наш список пожеланий по спецификациям: Низкая стоимость за точку: Стандартные компоненты Частота измерения от 3 минут до 30 секунд Обнаружение, устойчивое к погодным условиям, изменениям освещения и неточной парковке автомобилей (например. G. один автомобиль занимает два места) Мониторинг состояния устройства Возможность удаленного обновления программного обеспечения Низкое энергопотребление Срок службы 25 лет Программное обеспечение Программное обеспечение датчика состоит из трех уровней: операционная система, которая была специально разработана для этого проекта, основная процедура, управляющая всеми функциями датчиков, и реальная модель машинного обучения для обнаружения открытых пятен. Операционная система Для запуска полноценной модели машинного зрения на периферии мы быстро поняли, что нам потребуется гораздо более масштабная настройка программного обеспечения, чем в других проектах оборудования IoT. Было принято решение собрать собственный дистрибутив Linux с использованием Yocto. Таким образом, мы могли бы иметь полный контроль над всем, что делает ОС. Основными функциями были два отдельных раздела, чтобы иметь возможность выполнять обновления файловой системы и разделы подкачки, ряд библиотек, необходимых для основной процедуры, и сброс сторожевого таймера. Аппаратный сторожевой таймер нашего SBC перезагружает устройство, если что-то не работает должным образом. Наличие умных кирпичей в метрах над землей на фонарных столбах из-за ошибки в программном обеспечении было бы в буквальном смысле худшим случаем. бэкэнд (извлечение данных конфигурации и отправка обновлений). Основная процедура реализована на Python. Это дало нам большую гибкость и значительно упростило обработку изображений, поскольку мы могли использовать большую существующую кодовую базу Python, которая уже была у нас в компании. Одной из замечательных особенностей дизайна программного обеспечения является его способность к независимым удаленным обновлениям каждого отдельного компонента: От модели обнаружения по исходному коду основной процедуры до ядра или даже всей файловой системы, каждая часть может быть заменена удаленно. Столкнувшись с быстрым развитием CV и машинного обучения в целом, мы хотели убедиться, что код, который запускает датчики, будет соответствовать последнему слову техники на протяжении всего срока службы. Машинное обучение. Чтобы выполнить задачу обнаружения, мы взяли версию tensorflow и после некоторой настройки заставили ее работать на нашей установке. Как только это будет сделано, мы сможем развернуть практически любой предварительно обученный тензорный поток, который поместится в память графического процессора. Мы решили использовать MobileNet, так как он показал наилучшее соотношение между точностью и производительностью в нашей установке. Мы также рассмотрели несколько других подходов, основанных на традиционных функциях компьютерного зрения, таких как функции HOG, гистограммы и т. д. в сочетании с обычными классификаторами машинного обучения, такими как SVM. Хотя эти тесты привели к довольно высокой вычислительной производительности из-за гораздо более простой конструкции модели по сравнению с MobileNet, точность модели была ниже, что можно объяснить обычными недостатками стандартных описаний характеристик CV (легкая инвариантность, масштабная инвариантность). Аппаратное обеспечение Работа с аппаратным обеспечением была для нас совершенно новым опытом, поскольку до этого момента мы занимались исключительно программным обеспечением. Хотя Матиас, наш технический директор, занимался разработкой электроники на своей предыдущей работе в Volkswagen R. &D, наша компания не была полностью готова к задаче разработки аппаратного обеспечения и, честно говоря, оглядываясь назад, она все еще не готова сегодня. Тем не менее, нам нужен был функциональный дизайн, который было бы легко изготовить и повторить с помощью ресурсов, которые у нас были в то время как у начинающей компании. Таким образом, наш список требований быстро стал выглядеть следующим образом: Корпус должен быть водонепроницаемым и пригодным для 3D-печати. ​​Датчик должен работать не менее 12 часов от батареи. Камера должна быть защищена от дождя и брызг воды, а также работать в темноте. Дизайн. должен содержать камеру, датчик температуры / влажности, модуль LTE, одноплатный компьютер и некоторую силовую электронику для преобразования напряжения в соответствующий уровень. Батарея необходима для продолжения работы, когда фонарный столб отключен (во время день) Вся установка должна быть модульной, чтобы упростить установку и иметь возможность замены отдельных компонентов в случае отказа. Он также должен быть небольшим и окрашенным в серый цвет, чтобы выглядеть ненавязчивым в рабочей среде. Условия эксплуатации от -20 C до 70 C (поскольку установка может сильно нагреваться летом, когда она полностью подвергается воздействию солнца). Мы начали с конструкции, включающей инфракрасный порт. Светодиоды (как и у многих уличных камер) для возможности работы в ночных условиях. Однако этот выбор конструкции имел некоторые недостатки: эти светодиоды были довольно энергоемкими (по сравнению с остальной электроникой), что делало необходимым нестандартный и, следовательно, источник питания. Несмотря на большое энергопотребление, они не могли реально осветить все поле зрения. Нам, вероятно, понадобился бы внешний ИК-прожектор, который, опять же, не был серьезной альтернативой. И, наконец, дизайн со светодиодами тоже был не очень красивым. Чтобы решить проблему ночных операций, мы решили использовать статическую настройку камеры: поскольку положение камер статично, а объекты, которые мы пытаемся обнаружить, обычно также неподвижны, мы можем увеличить экспозицию и светочувствительность датчиков, чтобы работать только с остаточным светом. Поэтому мы переписали внутреннюю экспозицию камеры и управление ISO и написали простой цикл обратной связи, который регулирует настройки освещения на основе яркости последнего захваченного кадра. Этот подход оказался достаточно эффективным, так как на большинстве улиц достаточно остаточного света от уличных фонарей. После еще нескольких итераций мы, наконец, пришли к конструкции, показанной выше: камера находится внутри конуса для защиты от брызг воды. и солнечные рефлексы в максимально возможной степени. Электроника устанавливается на гнездо внутри, а ленточный кабель соединяет камеру с основной платой. Нижняя часть съемная и крепится к корпусу четырьмя стандартными винтами. Поскольку корпус напечатан из АБС-пластика, квадратные гайки находятся в прорезях, чтобы винты можно было правильно затянуть. Соединение, подобное GoPro, соединяет корпус с креплением, которое крепится к фонарному столбу с помощью стандартной стальной ленты. Все детали оптимизированы для трехмерной графики, что означает отсутствие тяжелых выступов, импорт параллельных поверхностей для высокого качества поверхности. Наконец, батарейный отсек отделен от датчика для удобства обслуживания. Это стандартная коробка из литого под давлением АБС-пластика, содержащая 4. 5 Ач 12 В свинцовая батарея и зарядное устройство, которое потребляет 230 В (это напряжение большинства уличных фонарей в Германии). Что дальше Данные, которые мы собираем в ходе этого проекта, очень помогают нам улучшить наше понимание (а также наши алгоритмы) того, как парковка работает в различных дорожных ситуациях и различных контекстах факторов, влияющих на доступность парковки. Мы собираемся опубликовать больше о фактических результатах с точки зрения науки о данных очень скоро. Мы также потратим некоторое время и углубимся в детали программного обеспечения и, в конечном итоге, даже собираемся открыть исходный код программного обеспечения, а также конструкции оборудования. Благодарности. На этом этапе мы хотели бы выразить нашу благодарность городу Braunschweig за предоставление нам доступа к дорожной инфраструктуре для поддержки этого проекта. Они не только предоставили все необходимые разрешения, но и покрыли часть расходов. Мы также хотели бы выразить большую благодарность местному транспортному оператору Bellis и поставщику энергии BS Energy за поддержку в установке и электроснабжении датчиков. Об автореДжулиан является генеральным директором и соучредителем Bliq, берлинского технологическая компания. Bliq предоставляет живые карты парковок для мобильных разработчиков. СВЯЗАННЫЙ ВОПРОС Я не получил Google Glass Explorer Edition. Неужели попытка выучить Glass dev без оборудования-бесполезная попытка? Нет, вы все еще можете изучить основы разработки стекла без оборудования. Для этого есть три основных подхода: 1) Посетите документацию Mirror API, зайдите на игровую площадку и начните хешировать код. Загрузите библиотеку PHP, Java и Python, в зависимости от того, что вам наиболее удобно. Ознакомьтесь с жаргоном и преобразованием (временная шкала, пачки, меню и т. Д.). Прочтите документацию поддержки (вторая ссылка ниже), чтобы увидеть, как на самом деле функционирует оборудование Glass. Постройте некоторые приложения к этой спецификации. Достаточно скоро, вы найдете друга с оборудованием, чтобы t