Digital Parking ช่วยในการพัฒนาเมืองอัจฉริยะได้อย่างไร?

เกือบทุกคนเคยได้ยินเกี่ยวกับเซ็นเซอร์ที่จอดรถ แม้ว่าคนส่วนใหญ่ที่อยู่ในอุตสาหกรรมการจอดรถจะเคยใช้เซ็นเซอร์นี้มาก่อนก็ตาม อย่างไรก็ตาม เซ็นเซอร์ไม่เหมือนกับตอนนี้เมื่อไม่กี่ปีก่อน ด้วยการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของเทคโนโลยี เช่น การทดสอบระยะยาว ปัญญาประดิษฐ์ ความปลอดภัยและการวิเคราะห์ข้อมูล และการตัดสินใจของฝาแฝดดิจิทัล ระบบเซ็นเซอร์จอดรถแม่นยำ เชื่อถือได้ และคุ้มค่ายิ่งขึ้น

เนื่องจากการปรับปรุงเหล่านี้ เครื่องมือระบบเซ็นเซอร์จอดรถจึงกลายเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ การนำโซลูชันที่จอดรถดิจิทัลมาใช้ใน Zona Azul Brazil เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ดีที่สุดของการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีเหล่านี้ คาดว่าภายในปี 2050 ประชากรมากกว่า 70% จะย้ายเข้ามาในเขตเมือง

เมืองอัจฉริยะจะมีต้นทุนการดำเนินงานต่ำ พื้นที่แออัดน้อยกว่า และบริการที่ดีขึ้น นอกจากนี้ยังรวมถึงคุณภาพน้ำและอากาศที่เพิ่มขึ้น และการรักษาความปลอดภัยและความปลอดภัยที่ดีขึ้น แม้จะมีข้อดีและความก้าวหน้าทั้งหมดนี้ หลายเมืองยังคงประสบปัญหาในการเริ่มต้นและนำเทคโนโลยีมาใช้

สำหรับเมืองดังกล่าว การให้ทุนสนับสนุนโครงการริเริ่มใหม่ๆ และการขาดเทคโนโลยีถือเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุด อย่างไรก็ตาม ด้วยการก้าวทีละเล็กทีละน้อย เช่น การเริ่มต้นด้วยการขนส่งและที่จอดรถ เมืองดังกล่าวสามารถเริ่มต้นความฝันด้านโครงสร้างพื้นฐานที่ชาญฉลาดได้ นอกจากนี้ยังช่วยแก้ไขจุดบอดของผู้อยู่อาศัย เช่น มลภาวะและความแออัดของการจราจร

จากการสำรวจที่จอดรถเมื่อเร็วๆ นี้ พบว่าโดยเฉลี่ยแล้ว ผู้ขับขี่ใช้เวลามากกว่า 15 ชั่วโมงต่อปีในการค้นหาที่จอดรถในลานจอดรถ ในโรงรถ หรือบนถนน มีค่าใช้จ่ายชาวอเมริกันประมาณ 20 พันล้านดอลลาร์ต่อปี ความไร้ประสิทธิภาพเหล่านี้ในระบบที่จอดรถส่งผลกระทบต่อร้านค้าและธุรกิจในท้องถิ่นด้วย

มากกว่า60% ของ U. S. ผู้ขับขี่หลีกเลี่ยงการขับรถไปที่ร้านค้ารวมถึงสถานที่อื่นๆ ที่มีผู้คนพลุกพล่านเนื่องจากปัญหาที่จอดรถที่มีอยู่

ด้านล่างนี้คือความต้องการที่จอดรถบางส่วนของผู้ขับขี่: มากกว่า 85% ต้องการข้อมูลความพร้อมในการจอดรถแบบเรียลไทม์ ประมาณ 88% ค้นหาจุดจอดรถที่ใกล้ที่สุดหรือราคาถูกที่สุดมากกว่า 80% ต้องการการนำทางที่เหมาะสมและตรงไปยังจุดจอดรถ มีวิธีแก้ปัญหามากมายที่กล่าวอ้าง ที่สามารถบอกคนขับได้ว่าจะมีที่จอดรถที่ไหนและเมื่อไหร่ โซลูชันเหล่านี้ใช้การตรวจจับแบบบ่งชี้และอัลกอริธึมการทำนายเพื่อคาดเดาสถานะการครอบครองพื้นที่ แม้ว่าระบบทั้งหมดเหล่านี้จะมีความแม่นยำในระดับต่ำ แต่ผลที่ตามมาคือผู้ขับขี่ไม่สามารถหาที่จอดรถได้ง่ายขึ้นและเร็วขึ้น

อัลกอริธึมที่บ่งบอกถึงและคาดการณ์นำไปสู่การหาทางที่ไม่มีประสิทธิภาพ และยังพลาดประโยชน์ของระบบจอดรถอัจฉริยะหลายประการ เพื่อพัฒนาโซลูชันการขนส่งและการจอดรถอัจฉริยะอย่างแท้จริง จำเป็นต้องมีข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับที่จอดรถแต่ละแห่งและทุกแห่ง รวมถึงเขตจอดรถที่จำกัด เช่น หน้าโซนโหลดและถังดับเพลิง และช่องทางเอนกประสงค์

ด้วยการตรวจจับทุกรายละเอียด เมืองต่างๆ จะได้รับภาพรวมที่แม่นยำของระบบนิเวศและพื้นที่จอดรถของพวกเขา นอกจากนี้ยังให้ข้อมูลการนำทางที่ผู้ขับขี่ต้องการ ตัวเลือกของการตรวจจับพื้นที่เดียวช่วยเพิ่มโอกาสและความยืดหยุ่นให้กับเมืองต่างๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังที่จอดรถเมื่อเปลี่ยนเป้าหมาย

ระบบขนส่งและที่จอดรถควรถูกมองว่าเป็นการลงทุนขนาดเล็กแต่ทรงพลังในการออกแบบเมืองอัจฉริยะ เมื่อเมืองปรับพื้นที่จอดรถให้เหมาะสมเพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับพื้นที่อย่างแม่นยำ มันจะเป็นประโยชน์สำหรับพวกเขา ที่จอดรถจะจ่ายเองและให้การสนับสนุนการริเริ่มเมืองอัจฉริยะต่อไป คำถามที่เกี่ยวข้อง ฉันไม่ได้รับ Google Glass Explorer Edition

พยายามที่จะเรียนรู้ Glass Dev โดยไม่ต้องฮาร์ดแวร์ความพยายามไร้ประโยชน์? ไม่มีคุณยังคงสามารถเรียนรู้พื้นฐานของการพัฒนากระจกโดยไม่ต้องฮาร์ดแวร์ มีสามแนวทางหลักสำหรับการบรรลุนี้: 1) เยี่ยมชมเอกสาร Mirror API เข้าไปในสนามเด็กเล่นและเริ่มแฮชชิ่งโค้ดบางอย่าง

ดาวน์โหลด PHP, Java และ Python Library ไม่ว่าคุณจะสะดวกสบายมากที่สุดก็ตาม ทำความคุ้นเคยกับศัพท์แสงและคอนเวอร์ชัน (ไทม์ไลน์การรวมกลุ่มเมนูฯลฯ) อ่านเอกสารสนับสนุน (ลิงก์ที่สองด้านล่าง) เพื่อดูว่าฮาร์ดแวร์กระจกทำงานได้อย่างไร

สร้างบางปพลิเคชันสเปคนี้ เร็วพอคุณจะพบเพื่อนกับฮาร์ดแวร์เพื่อ T