Bãi đậu xe thông minh sẽ là phân khúc phát triển nhanh nhất trong thị trường hỗ trợ đậu xe cho xe du lịch trong thời gian t

Hầu hết mọi người đều đã nghe nói về cảm biến đỗ xe, thậm chí hầu hết những người thuộc ngành đỗ xe đã từng làm việc với nó trong quá khứ. Tuy nhiên, các cảm biến không giống như bây giờ, như cách đây vài năm. hệ thống cảm biến đỗ xe chính xác hơn, đáng tin cậy và tiết kiệm chi phí. Do những cải tiến này, các công cụ hệ thống cảm biến đỗ xe đang trở thành một trong những khía cạnh quan trọng nhất của sự phát triển thành phố thông minh. Việc triển khai giải pháp đỗ xe kỹ thuật số ở Zona Azul Brazil, là một trong những ví dụ điển hình nhất về những thay đổi công nghệ này. Dự kiến ​​đến năm 2050, hơn 70% dân số sẽ chuyển đến các khu vực đô thị. Với thành phố thông minh, sẽ có chi phí vận hành thấp, các khu vực ít tắc nghẽn hơn và dịch vụ được cải thiện. Nó cũng bao gồm chất lượng nước và không khí được nâng cao, an ninh và an toàn tốt hơn. Đối với những thành phố như vậy, tài trợ cho các sáng kiến ​​mới và thiếu công nghệ là một trong những thách thức lớn nhất. Tuy nhiên, bằng cách thực hiện từng bước nhỏ, chẳng hạn như bắt đầu với giao thông và bãi đậu xe, những thành phố như vậy có thể bắt đầu giấc mơ cơ sở hạ tầng thông minh của họ. Nó cũng sẽ giải quyết những vấn đề nhức nhối của cư dân như ô nhiễm và tắc nghẽn giao thông. Trong một cuộc khảo sát về bãi đậu xe gần đây, người ta nói rằng trung bình, người lái xe dành hơn 15 giờ mỗi năm để tìm kiếm chỗ đậu xe trong các bãi đậu xe, trong nhà để xe hoặc trên đường phố. Người Mỹ tiêu tốn khoảng 20 tỷ đô la mỗi năm. Hơn 60% của các U. S. người lái xe tránh lái xe đến các cửa hàng cũng như các điểm đến đông đúc khác do vấn đề bãi đậu xe còn trống. Dưới đây đề cập đến một số nhu cầu đỗ xe của người lái xe: Hơn 85% muốn biết thông tin về tình trạng đỗ xe theo thời gian thực để họ có thể cho người lái xe biết vị trí và thời gian có các điểm đỗ xe. Các giải pháp này sử dụng các thuật toán dự đoán và cảm biến chỉ báo để đoán tình trạng chiếm dụng không gian. Mặc dù có mức độ chính xác thấp trong tất cả các hệ thống này, dẫn đến việc người lái xe không thể tìm thấy bãi đậu xe còn trống dễ dàng hơn và nhanh hơn. Các thuật toán chỉ dẫn và dự đoán dẫn đến việc tìm đường không hiệu quả và chúng cũng bỏ lỡ nhiều lợi ích của hệ thống đỗ xe thông minh. Nó bao gồm các khu vực đỗ xe hạn chế như phía trước khu vực xếp hàng, họng nước cứu hỏa và các làn đường sử dụng nhiều lần. Bằng cách cảm nhận từng chi tiết, các thành phố có thể có được những bức ảnh chụp nhanh chính xác về hệ sinh thái và khu vực đỗ xe của họ. Nó cũng cung cấp dữ liệu điều hướng được yêu cầu bởi các trình điều khiển. Tùy chọn phát hiện chỗ trống duy nhất mang lại nhiều cơ hội và tính linh hoạt hơn cho các thành phố nhằm tối ưu hóa khoảng không quảng cáo bãi đậu xe khi các mục tiêu thay đổi. Hệ thống giao thông và bãi đậu xe nên được xem như một khoản đầu tư nhỏ nhưng mạnh mẽ trong thiết kế thành phố thông minh. Khi các thành phố tối ưu hóa không gian đậu xe để thu thập chính xác dữ liệu về không gian, điều đó sẽ có lợi cho họ, bãi đậu xe sẽ tự trả tiền và hỗ trợ cho các sáng kiến ​​thành phố thông minh hơn nữa. CÂU HỎI LIÊN QUAN Tôi không nhận được Google Glass Explorer Edition. Đang cố gắng để tìm hiểu Kính DEV mà không có phần cứng một Vô Ích nỗ lực? Không, bạn vẫn có thể tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Thủy Tinh phát triển mà không có phần cứng. Có ba Chính Phương pháp tiếp cận cho hoàn thành này: 1) Truy Cập Vào các Gương API, tài liệu, nhận được vào các sân chơi, và bắt đầu hashing lên một số mã. Tải về các PHP, Java, và Python thư viện, tùy theo bạn đang thoải mái nhất với. Làm quen với các jargon và converntions (Timeline, bó, Các menu, các vv). Đọc các hỗ trợ tài liệu (Thứ Hai liên kết dưới đây) để xem Làm Thế Nào các phần cứng Thủy Tinh thực sự chức năng. Xây Dựng Một số ứng dụng để đặc điểm kỹ thuật này. Ngay sau khi đủ, bạn sẽ tìm thấy một người bạn với phần cứng để t

Tối ưu hóa bãi đậu xe với các cảm biến và API là một trong những trường hợp sử dụng rõ ràng nhất để triển khai IoT trong công nghiệp và thành phố thông minh. Có một cơ hội kinh doanh rõ ràng: tối đa hóa doanh thu từ chỗ đậu xe. về chỗ trống bãi đậu xe. Và có những cơ hội rõ ràng để phát triển các dịch vụ chất lượng mới: thông qua việc tận dụng học máy để tạo ra các dịch vụ dự đoán. trong dữ liệu cảm biến và lập bản đồ. Sử dụng phần cứng cảm biến neuBox của họ, VIMOC đã có thể làm việc với các nhà để xe để cài đặt các cảm biến theo dõi số đếm chính xác vào cơ sở của họ. Trước đây, các nhà để xe thường sử dụng cảm biến vòng từ, không đủ độ chính xác để hướng dẫn tài xế tiềm năng đến các khoang trống. Vì vậy, đã có một trường hợp kinh doanh mạnh mẽ cho các nhà để xe sử dụng các cảm biến tiên tiến hơn. Theo cách tương tự như HotelTonight tận dụng API để cung cấp các phòng khách sạn vào phút chót, với dữ liệu vị trí trống chính xác, các nhà điều hành bãi đậu xe có thể tối đa hóa tỷ lệ trống của họ (ví dụ: một chỗ đậu xe ở Bay Area, San Francisco, có thể trị giá từ 25.000 đô la đến 100.000 đô la một năm). Vì vậy, có thể tối ưu hóa không gian đậu xe ô tô là một yêu cầu kinh doanh và ngành công nghiệp đã đạt được điều đó. S. hiệp hội bãi đậu xe quốc gia, chúng tôi bị choáng ngợp bởi nhu cầu về loại hình công nghệ này. Một trong những yêu cầu mà chúng tôi nhận được từ các chủ nhà để xe là họ muốn có thể đẩy dữ liệu vị trí trống trong thời gian thực cho các nhà phát triển ứng dụng để cho phép tìm đường và bản đồ GPS hiển thị các chỗ trống. Vì vậy, các chủ sở hữu nhà để xe đang muốn có một API mở. Thách thức chính trong việc quản lý và phát triển cộng đồng các nhà phát triển là chất lượng của dữ liệu được hiển thị thông qua API và khả năng tạo ra các trường hợp kinh doanh mạnh mẽ, Hammadou nói. Bản thân API có thể được quản lý tốt bằng cách thiết lập quy trình kỹ thuật phù hợp và các lựa chọn thiết kế kiến ​​trúc phần mềm cho khả năng mở rộng, bảo mật và tính khả dụng. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải cung cấp dữ liệu cảm biến chính xác nếu muốn giải quyết các vấn đề cơ sở hạ tầng phức tạp. Nhiệm vụ chính của chúng tôi khi hợp tác với bất kỳ nhà phát triển nào là giúp họ tạo ra nhiều giá trị hơn cho khách hàng của chúng tôi thay vì chúng tôi tự cung cấp dịch vụ. Thiết lập một quy trình kinh doanh mạnh mẽ để quản lý các dự án khác nhau với các nhà phát triển là rất quan trọng. Nếu chất lượng dữ liệu, quy trình kinh doanh và chiến lược kiếm tiền không được thiết lập như một phần của cam kết với API, thì sẽ không có khuyến khích và phần thưởng bền vững cho nhà cung cấp API, nhà phát triển hoặc người dùng cuối. Hammadou coi sự phù hợp thị trường sản phẩm là sự kết hợp của dữ liệu giá trị cao được cung cấp bởi API của họ để các nhà phát triển có thể tạo ra các ứng dụng và dịch vụ chất lượng, đồng thời có một chương trình chia sẻ doanh thu công nhận các nhà phát triển là người sáng tạo doanh nghiệp của riêng họ bên phải. Các ví dụ khác về các nhà cung cấp API đỗ xe bao gồm: World SensingSmartparkingCitibrain Điều này có nghĩa là gì để hỗ trợ cộng đồng nhà phát triển xung quanh trải nghiệm IoT APIVIMOCs của bạn cung cấp một số bài học tuyệt vời cho bất kỳ nhà cung cấp IoT nào muốn xây dựng cộng đồng nhà phát triển API xung quanh giải pháp của họ. Hãy thật rõ ràng về cách giải pháp IoT của bạn có thể được sử dụng bởi các ngành cụ thể và xây dựng mối quan hệ với các ngành đó để họ hiểu mối liên hệ giữa API với doanh thu. VIMOC đã có thể giải thích về công nghệ của họ và nhận được một ngành công nghiệp truyền thống như gara đậu xe yêu cầu API và tích hợp. VIMOC đã xây dựng niềm tin và uy tín với các nhà phát triển bên thứ ba bằng cách đảm bảo dữ liệu của họ cung cấp độ chính xác cao hơn so với các giải pháp IoT trước đây. Một khi giải pháp IoT của bạn đã sẵn sàng và tạo ra dữ liệu chính xác, thì bạn có thể giới thiệu các công nghệ tiên tiến mới như học máy để thúc đẩy sự đổi mới mới. Đừng bắt đầu với học sâu và ML: đây là làn sóng phát triển tính năng thứ hai cho các dự án cơ sở hạ tầng IoT. Hãy suy nghĩ về các mô hình kinh doanh có thể lập trình. Xem xét cách bạn có thể hợp tác với các nhà phát triển API thông qua các mô hình doanh thu được chia sẻ thay vì bằng cách tạo phương pháp định giá API giao dịch trong đó các nhà phát triển phải trả tiền để có quyền truy cập vào API của bạn. Nếu bạn thích bài viết này, vui lòng nhấp vào nút bên dưới và theo dõi ấn phẩm này để bạn không bỏ lỡ. Đăng ký ngay CÂU HỎI LIÊN QUAN Tôi không nhận được Google Glass Explorer Edition. Đang cố gắng để tìm hiểu Kính DEV mà không có phần cứng một Vô Ích nỗ lực? Không, bạn vẫn có thể tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Thủy Tinh phát triển mà không có phần cứng. Có ba Chính Phương pháp tiếp cận cho hoàn thành này: 1) Truy Cập Vào các Gương API, tài liệu, nhận được vào các sân chơi, và bắt đầu hashing lên một số mã. Tải về các PHP, Java, và Python thư viện, tùy theo bạn đang thoải mái nhất với. Làm quen với các jargon và converntions (Timeline, bó, Các menu, các vv). Đọc các hỗ trợ tài liệu (Thứ Hai liên kết dưới đây) để xem Làm Thế Nào các phần cứng Thủy Tinh thực sự chức năng. Xây Dựng Một số ứng dụng để đặc điểm kỹ thuật này. Ngay sau khi đủ, bạn sẽ tìm thấy một người bạn với phần cứng để t

Theo một nghiên cứu mới được thực hiện bởi Grand View Research, Inc., quy mô thị trường cảm biến tránh va chạm toàn cầu sẽ đạt 18,97 tỷ USD vào năm 2025. CAGR 2% trong giai đoạn dự báo. Việc tích hợp hệ thống chống va chạm trên các phương tiện phổ thông và xếp hạng an toàn cập nhật của các cơ quan dự kiến ​​sẽ thúc đẩy tăng trưởng thị trường trong vài năm tới. Nâng cao nhận thức của người tiêu dùng và sự tập trung sâu rộng vào nghiên cứu và phát triển của các công ty trong ngành đã là động lực tăng trưởng chính cho thị trường. Việc lắp đặt hệ thống tránh va chạm cho phép các phương tiện thực hiện việc ra quyết định tự trị và bán tự trị. Nhu cầu ngày càng tăng về bảo mật phương tiện của người tiêu dùng và các cơ quan quản lý an toàn phương tiện của chính phủ cũng dự kiến ​​sẽ thúc đẩy sự phát triển của thị trường cảm biến tránh va chạm. Những phát triển công nghệ gần đây về cảm biến tập trung vào việc chế tạo các thiết bị có độ tinh vi cao và nâng cao hiệu suất của chúng bằng cách sử dụng các thành phần khác nhau của xe. Hệ thống chống va chạm cho phép các OEM ô tô tích hợp thêm trí thông minh để hoàn thành mục tiêu phát triển một phương tiện tự hành. Những điều này dự kiến ​​sẽ thúc đẩy nhu cầu về cảm biến tránh va chạm trong thời gian dự báo. Tuy nhiên, chi phí cao của các hệ thống dựa trên LiDAR và radar tầm xa có thể gây cản trở tăng trưởng thị trường vì các nhà sản xuất ô tô giá rẻ có thể hạn chế lắp đặt cảm biến để tránh tăng giá tổng thể của xe. Báo cáo đề xuất: Tích hợp hệ thống tránh va chạm trên xe được kỳ vọng sẽ giúp giảm thiểu số vụ tai nạn xe cộ do lỗi của con người; Theo một nghiên cứu của Liên Hợp Quốc về An toàn Đường bộ năm 2014, đoạn radar được cho là nguyên nhân chiếm tới 90% số vụ tai nạn. 5% thị trường toàn cầu vào năm 2025. Giá radar giảm đã khiến nhiều nhà sản xuất thiết bị gốc (OEM) ô tô ngày càng áp dụng nhiều Do các quy định bắt buộc của chính phủ về việc kết hợp hệ thống tránh va chạm dựa trên camera vào xe, phân khúc camera dự kiến ​​sẽ chứng kiến ​​mức tăng trưởng cao trong giai đoạn dự báo. Phân khúc Hệ thống cảnh báo va chạm (FCWS) dự kiến ​​sẽ chiếm thị phần lớn vào năm 2025 vì các hệ thống này giúp giảm đáng kể các vụ va chạm hoặc tai nạn từ phía sau. Hệ thống và cảm biến tránh va được dự đoán sẽ đạt 5,80 tỷ USD vào năm 2025 Đang cố gắng để tìm hiểu Kính DEV mà không có phần cứng một Vô Ích nỗ lực? Không, bạn vẫn có thể tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Thủy Tinh phát triển mà không có phần cứng. Có ba Chính Phương pháp tiếp cận cho hoàn thành này: 1) Truy Cập Vào các Gương API, tài liệu, nhận được vào các sân chơi, và bắt đầu hashing lên một số mã. Tải về các PHP, Java, và Python thư viện, tùy theo bạn đang thoải mái nhất với. Làm quen với các jargon và converntions (Timeline, bó, Các menu, các vv). Đọc các hỗ trợ tài liệu (Thứ Hai liên kết dưới đây) để xem Làm Thế Nào các phần cứng Thủy Tinh thực sự chức năng. Xây Dựng Một số ứng dụng để đặc điểm kỹ thuật này. Ngay sau khi đủ, bạn sẽ tìm thấy một người bạn với phần cứng để t

Hình thức và Vật chất trong Thành phố Thông minh Có ba loại người trên thế giới này. Thứ nhất, có những người làm cho mọi thứ xảy ra. Sau đó, có những người theo dõi sự việc xảy ra. Cuối cùng, có những người không làm cũng không theo dõi tất cả những gì họ làm, liên tục hỏi: chuyện gì đang xảy ra vậy? Steve Backley Như mong đợi, những tương tác gần đây của tôi với cộng đồng Đầu tư mạo hiểm (VC) đều là: thách thức và bổ ích. Khả năng tiếp nhận lời đề nghị sáng tạo của tôi được đăng trong Kế hoạch B Mạo hiểm Cuộc gọi cuối cùng đã rất NỔI BẬT. Và nó có nghĩa là một điều chắc chắn: câu hỏi! những câu hỏi thường xuyên, thẳng thắn, trực diện của bạn, không cần thuốc mê! Vì tôi đã bày tỏ rất nhiều nghi ngờ về việc nhìn thấy những chiếc ô tô tự lái, thực sự tự lái rong ruổi trên các đường phố trong thành phố trong 5 năm tới, tôi thường xuyên hỏi: những phát triển IoT nào khác đang ảnh hưởng đến SmartCities ngày nay , một cách sâu sắc và ý nghĩa? Vậy làm thế nào để bạn trả lời một câu hỏi phức tạp, ngay tại chỗ và không mất thời gian để SUY NGHĨ? Chà, câu trả lời của tôi sẽ không làm bạn ngạc nhiên vì tôi đã viết về nó trong bài đăng của mình mô tả SỨC MẠNH CỦA CƠ HỘI có tựa đề: Tư duy tìm hiểu tháng trước đã viết blog trên trang web của chúng tôi, linkedin và twitter về một bong bóng AI khó chịu liên quan đến xe hơi tự lái. Trong một bài đăng có tựa đề: Bạn đã sẵn sàng cho vợ và con của bạn bay mà KHÔNG cần một phi công? Tôi đã nói về an toàn giao thông vận tải và nhấn mạnh rằng chế độ lái tự động trên máy bay đầu tiên được phát triển bởi Sperry Corporation vào năm 1912. Đó là hơn 100 năm trước đây! Tuy nhiên, chúng tôi vẫn đang mong đợi được nhìn thấy một phi công trong buồng lái. Phải không? Trong: Trên AI, Lái xe tự động, Xe tự lái. và Bee Question, mục đích của tôi là chỉ ra rằng chúng ta cần nghiêm ngặt hơn trong việc quản lý các kỳ vọng về AI. Không một tuần nào trôi qua mà không có sự thôi thúc mạnh mẽ để chỉ ra một số tiêu đề gây hiểu lầm như thế nào. Tôi không bận tâm việc chi bao nhiêu tiền để xây dựng sự quảng cáo miễn là các cổ đông của các tập đoàn khác nhau HIỂU rằng việc tự lái xe vẫn chỉ là một thử nghiệm. Có lẽ đây là một trong những thí nghiệm thương mại MONG ĐỢI nhất từng được tiến hành nhưng chúng ta hãy gọi là thuổng, thuổng. Đưa LÝ THUYẾT CƠ HỘI vào bài kiểm tra cho tôi hỏi: Ngược lại với TỰ LÁI XE? Câu trả lời: TỰ ĐỖ XE Vì vậy, tại thời điểm này, tôi muốn chuyển sang một khu vực chưa được bảo hiểm ô tô tự lái và cho bạn biết lý do tại sao nên làm như vậy. Tôi đang nói về tác động to lớn của các công nghệ và ứng dụng tự đỗ xe trên các Thành phố thông minh trên toàn thế giới! Tiến hóa tự đỗ xe PGS 1.0 Trong môi trường đô thị hiện đại nhất, số lượng ô tô đang tăng lên nhanh chóng. Sự sẵn có của các bãi đậu xe công cộng ở các thành phố lớn không thể đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng. Trong nhiều năm, hệ thống quản lý cơ sở hạ tầng bãi đậu xe không kiểm soát được chỗ đậu xe miễn phí. Do đó, khá thường xuyên, người lái xe không thể tìm thấy chỗ trống, nhanh chóng và phải vòng quanh tạo ra ùn tắc giao thông. Các giải pháp ban đầu cho những vấn đề này bao gồm Hệ thống Hướng dẫn Đỗ xe (PGS) 1. 0 nhằm mục tiêu: Hướng dẫn người lái xe trực tiếp đến không gian có sẵn đầu tiên Giảm ùn tắc, ô nhiễm chạy không tải và căng thẳng dưới áp lực thời gian Tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho người lái xe và chủ cơ sở / người quản lý & đặc biệt là sự hài lòng, PGS có thể: Tăng lòng trung thành của khách hàng và lượt ghé thăm lặp lại Cải thiện lợi nhuận và kinh tế Tăng tỷ lệ lấp đầy chỗ đậu xe Tăng giá trị tài sản Ngăn chặn tình trạng xếp hàng thừa ở lối vào Mang lại lợi thế cạnh tranh và khả năng tăng giá cước theo giờ ở Châu Âu mạnh hơn nhiều so với ở N / A. Mặc dù thực tế rằng bãi đậu xe là một ngành công nghiệp trị giá 25 tỷ đô la ở Hoa Kỳ. S. nó hoạt động trong nhiều năm theo cách thông thường, ít tập trung vào đổi mới và bãi đậu xe thông minh. Theo Sương Giá & Theo báo cáo của Sullivan, một phần tư tỷ đô la Mỹ đã đăng ký các phương tiện chở khách vẫn đậu hơn 90% thời gian. Tổng số chỗ đậu xe ở 28 quốc gia EU được ước tính là 440 triệu, trong khi Bắc Mỹ có 800 triệu chỗ từ 40.000 nhà để xe và bãi đậu xe bề mặt. những người đang tìm kiếm một chỗ đậu xe. Hệ thống bãi đậu xe không hiệu quả và được quản lý sai dẫn đến tắc nghẽn và tăng lượng khí thải carbon, do đó lãng phí thời gian của người đi lại và ảnh hưởng đến năng suất và cơ hội kinh tế. Ví dụ, Hiệp hội đỗ xe châu Âu (EPA) đã nhấn mạnh trong nhiều năm, rằng việc tạo ra nhiều chỗ đỗ xe hơn trên đường phố và tại các bãi đỗ xe trên mặt đất, gây nguy hiểm cho chất lượng của khu vực công cộng và không gian cho người đi bộ ở các khu vực đô thị trung tâm. Liên kết rằng độ co giãn về giá của chỗ đậu xe có thể dựa trên giá trị đối với người dùng cuối và dựa trên thời gian (ví dụ: vị trí, an toàn, thuận tiện và thời gian trong ngày, v.v. , Vv. ) chi phí liên quan đến việc lắp đặt PGS vẫn ở mức cao trong nhiều năm. Kỷ nguyên 0? Có lẽ, một lần nữa, nền kinh tế ngu ngốc? Dưới đây, là một phép tính đơn giản mô tả chi phí của một PGS 1 điển hình. 0 phục vụ 500, 1.000 và 2.000 xe ô tô. Ngay cả một ga ra đậu xe nhiều tầng nhỏ với sức chứa tổng thể chỉ 500 xe, cũng cần 40.000 USD CapEx và phí bảo trì tối thiểu 2.000 USD, cộng thêm chi phí lắp đặt. Chào mừng đến với PGS 2.0Một lần nữa, theo Frost & Theo báo cáo của Sullivan, tổng doanh thu thị trường bãi đậu xe thông minh ở châu Âu và Bắc Mỹ đạt 7,05 tỷ đô la trong năm 2014 và dự kiến ​​sẽ tăng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 18% để đạt 43 đô la. 56 tỷ vào năm 2025. Các cơ hội tăng trưởng cụ thể được kỳ vọng cho các nhà khai thác bãi đậu xe thông qua các giải pháp bãi đậu xe được hỗ trợ công nghệ ngày càng tăng. 0 là một Iốt Não-trẻ em. Đó là tất cả về các cụm từ buzz, chẳng hạn như học sâu, AI, phân tích dự đoán và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, lần này, các thành phố đã vững vàng làm chủ. PGS 2.0 chỉ là một trong những giải pháp SmartCity CẦN THIẾT. Bạn có thể đặt tên cho nó là Barcelona, ​​New York, San Francisco, Amsterdam, Los Angeles. Vì các thành phố tiêu thụ năng lượng của thế giới và tạo ra 80% lượng khí thải carbon trên thế giới, giảm tắc nghẽn giao thông và cải thiện chất lượng cuộc sống ở các thành phố là ưu tiên hàng đầu của các nhà quy hoạch thành phố. Đặc biệt, San Francisco, cung cấp tài liệu Đánh giá dự án chi tiết, dữ liệu kỹ thuật hướng dẫn sử dụng và thông số kỹ thuật cho phép bất kỳ đô thị nào học hỏi từ kinh nghiệm của họ và đi theo bước chân của họ một cách dễ dàng. Thành phố đã thử nghiệm và phát triển một số công nghệ mới nổi, bao gồm đồng hồ thông minh, cảm biến đỗ xe và một công cụ quản lý dữ liệu tinh vi. định giá Giúp thanh toán theo mét dễ dàng hơn và tránh bị trích dẫn Giới hạn thời gian dài hơn Giao diện người dùng và thiết kế sản phẩm được cải tiến Thông tin cho người lái xe được cải thiện, bao gồm các biển báo hướng tĩnh đến nhà để xe và thông tin thời gian thực về nơi có chỗ đỗ xe trên đường và ngoài đường Rất minh bạch, Phương pháp tiếp cận dựa trên quy tắc và dựa trên dữ liệu để thực hiện thay đổi giá đỗ xe Bổ sung thêm xe điện vào sự kết hợp và nhu cầu ngày càng tăng của việc xây dựng các trạm sạc và PGS 2.0 đã đạt được ĐIỂM MẮC. Thành phố này đến thành phố khác cuối cùng đã nhận ra rằng các đồng hồ đo đỗ xe lỗi thời là YẾU TỐ YẾU TỐ được định giá thấp nhất của họ. Các trạm sạc trên đường phố, nhà để xe nhiều tầng, trung tâm mua sắm, khách sạn và nhà hàng đều có thể được tích hợp với các ứng dụng PGS 2.0. Đổi lại, nó sẽ đảm bảo doanh thu của thành phố từ những khách hàng bị giam giữ. Dịch vụ đỗ xe ngang hàng (P2P), đặt chỗ đỗ xe trực tuyến và các giải pháp thanh toán đỗ xe di động đã có ở đây. Bãi đậu xe tự động thông minh dự kiến ​​sẽ trở thành một thành phần quan trọng trong doanh thu của SmartCities. Các công ty như SmarCities đang dự đoán doanh thu từ bãi đậu xe tăng trung bình là 2030% Điều đáng nói là chi phí của PGS 2.0 là một LỆNH CỦA TỪ CHỐI ít tốn kém hơn so với người tiền nhiệm của nó. Cảm biến từ trường không dây phát hiện chính xác sự hiện diện của xe. Các cảm biến có pin tích hợp, có tuổi thọ 5 năm trở lên và chứa các thành phần giao tiếp không dây mới nhất. Chỉ mất vài phút để lắp đặt các cảm biến gắn phẳng hoặc gắn trên bề mặt vì chúng có thể được dán vào bất kỳ bề mặt nào. Tương tự, cài đặt không dây nhanh chóng triển khai và dễ bảo trì. Tất cả các dây cáp điện và dây nịt đắt tiền đã không còn nữa, và các màn hình LED sáng cũng vậy. Các ứng dụng điện thoại hỗ trợ GPS đang thực hiện công việc một cách đáng tin cậy. Và cuối cùng, nhưng không kém phần quan trọng, việc triển khai không dây thường dựa trên Tiêu chuẩn mở ZigBee được tạo rõ ràng để kiểm soát các cảm biến. Công nghệ này dựa trên tiêu chuẩn quốc tế IEEE 802.15.4 cho phép chi phí thấp, năng lượng thấp, khả năng hoạt động an toàn giữa các mạng cảm biến. Nó được thiết kế ngay từ đầu để đơn giản hơn và ít tốn kém hơn so với Bluetooth hoặc Wi-Fi. Các Dòng Dưới Cùng: PGS 2. 0 cung cấp cơ hội SelfParking duy nhất cho nhiều thành phố ngay hôm nay! Các thành phố thông minh không có bất kỳ chuyên môn nào của PGS có thể BỎ QUA TOÀN BỘ THẾ HỆ CÔNG NGHỆ được phát triển cách đây nhiều năm. Và các nhà quy hoạch thành phố có thể triển khai PGS 2.0 mạnh mẽ cho giao thông đô thị ở mọi nơi trên thế giới. Tôi đã thấy hiện tượng tương tự vào cuối những năm 90 khi nhận nhiệm vụ từ Ngân hàng Thế giới ở Estonia. Sau khi tìm hiểu về chuyên môn phát hiện rửa tiền của International Neural Machines Inc. (công ty khởi nghiệp nhận dạng mẫu dựa trên AI của tôi) và các tương tác của chúng tôi với FinCEN ở Washington và FINTRAC ở Ottawa, tôi được yêu cầu đến thăm Tallinn, Estonia, để gặp gỡ các quan chức Ngân hàng Trung ương Estonias. Trên đường đến Estonia, tôi đã dừng chân ở Stockholm, Thụy Điển, ở lại khách sạn Sheraton ở địa phương vài ngày. Kết nối Internet tại khách sạn rất chậm và rất đắt. Nó giống như một chiếc modem quay số. Vì vậy, hãy tưởng tượng sự ngạc nhiên của tôi, khi tôi phát hiện ra hàng chục thiết bị đầu cuối Internet cáp quang tốc độ cao, miễn phí tại sân bay Tallinns. Nó đã được EU tài trợ không lâu trước khi tôi đến, nhưng vì một số lý do, nó có vẻ khá vừa vặn trong một tòa nhà ga hiện đại. & GIÁM ĐỐC ĐIỀU HÀNH của Canada Màu Xanh Lá Cây ESCO Inc. Oleg đang định vị công ty trở thành công ty đi đầu trong việc tài trợ cho các dự án và dự án năng lượng xanh nâng cao AI. Sứ mệnh của CGE là hướng dẫn các doanh nghiệp CHIA SẺ trong NĂNG LƯỢNG & VẬN CHUYỂN hướng tới các mô hình kinh doanh có lãi. Oleg rất tâm huyết với sứ mệnh đó và tin chắc rằng nếu không có sự đổi mới dựa trên AI, tất cả chúng ta sẽ sớm chết ngạt vì không khí ô nhiễm và nước bẩn. CGE cung cấp tài chính 100% (có vay và không có tài khoản) cho khách hàng của mình và sử dụng các nguồn vốn chủ sở hữu lớn và nợ không truy đòi. Oleg đưa ra những ý tưởng sáng tạo, mới mẻ cho các doanh nghiệp có tư duy cởi mở bao gồm cả hai yếu tố: logic VÀ trực giác cơ hội. CGE khán đài chống lại tầm thường & phương thức hoạt động của nó khá đơn giản: Nếu CGE không được mời tham gia vào HĐQT hoặc Ban cố vấn của bạn, chúng tôi đã thất bại! CÂU HỎI LIÊN QUAN Tôi không nhận được Google Glass Explorer Edition. Đang cố gắng để tìm hiểu Kính DEV mà không có phần cứng một Vô Ích nỗ lực? Không, bạn vẫn có thể tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Thủy Tinh phát triển mà không có phần cứng. Có ba Chính Phương pháp tiếp cận cho hoàn thành này: 1) Truy Cập Vào các Gương API, tài liệu, nhận được vào các sân chơi, và bắt đầu hashing lên một số mã. Tải về các PHP, Java, và Python thư viện, tùy theo bạn đang thoải mái nhất với. Làm quen với các jargon và converntions (Timeline, bó, Các menu, các vv). Đọc các hỗ trợ tài liệu (Thứ Hai liên kết dưới đây) để xem Làm Thế Nào các phần cứng Thủy Tinh thực sự chức năng. Xây Dựng Một số ứng dụng để đặc điểm kỹ thuật này. Ngay sau khi đủ, bạn sẽ tìm thấy một người bạn với phần cứng để t

Cảm biến đỗ xe thông minh với các chức năng tuyệt vời, hoạt động đơn giản, thiết kế phổ biến, chế độ làm việc lý tưởng và chất lượng cao.Model: SNK-0414.3MTFT Hệ thống cảm biến đỗ xe video với CameraFeature4. Màn hình TFT 3 inch tích hợp trong gươngThiết kế nhỏ gọn che nắng xung quanh Chân đế chức năng chuyển đổi Thích hợp với camera / đầu DVD / VCD Ưu tiên camera quan sát gần Độ phân giải: 480 x 234 điểm Nguồn điện: 12V Điều khiển DCRemote và menu OSD Bản thân cảm biến có thể phát hiện cảm biến bị lỗi nếu xuất hiện tình huống bất thường. Để biết thêm chi tiết, hãy truy cập: gl / djjaeSEmail: support@soniktechnologies.in Đường dây trợ giúp của công ty: 918824866866 CÂU HỎI LIÊN QUAN Tôi không nhận được Google Glass Explorer Edition. Đang cố gắng để tìm hiểu Kính DEV mà không có phần cứng một Vô Ích nỗ lực? Không, bạn vẫn có thể tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Thủy Tinh phát triển mà không có phần cứng. Có ba Chính Phương pháp tiếp cận cho hoàn thành này: 1) Truy Cập Vào các Gương API, tài liệu, nhận được vào các sân chơi, và bắt đầu hashing lên một số mã. Tải về các PHP, Java, và Python thư viện, tùy theo bạn đang thoải mái nhất với. Làm quen với các jargon và converntions (Timeline, bó, Các menu, các vv). Đọc các hỗ trợ tài liệu (Thứ Hai liên kết dưới đây) để xem Làm Thế Nào các phần cứng Thủy Tinh thực sự chức năng. Xây Dựng Một số ứng dụng để đặc điểm kỹ thuật này. Ngay sau khi đủ, bạn sẽ tìm thấy một người bạn với phần cứng để t

Sự ưa thích của khách hàng đối với sự thoải mái trong xe và dễ dàng lái xe đang dẫn đến việc số hóa xe du lịch. Các tính năng như thông tin giải trí trên màn hình cảm ứng và camera lùi đỗ xe, vốn từng chỉ được lắp đặt trên những chiếc xe hơi cao cấp đang được áp dụng rộng rãi trên những chiếc xe sản xuất hàng loạt. Việc triển khai các hệ thống ADAS dựa trên tầm nhìn cũng cho chúng ta thấy rằng xe du lịch đang hướng tới một con đường tiến hóa thành xe tự hành. Cảm biến LiDAR, RADAR và camera là ba cảm biến quan trọng hiện đang được sử dụng để phát hiện đối tượng trong các phương tiện được trang bị ADAS. Blog này sẽ thảo luận về các loại cảm biến camera ô tô, ứng dụng của chúng, động lực tăng trưởng, kịch bản cạnh tranh trên thị trường cảm biến camera ô tô. tôi. E. , nhìn đơn hoặc sự kết hợp của ít nhất hai hệ thống nhìn đơn để tạo thành tầm nhìn nổi. Hệ thống Monovision sử dụng một cảm biến duy nhất để ghi lại độ dài và hơi thở của hình ảnh và là cách phổ biến và rẻ tiền để chụp hình ảnh hai chiều như tín hiệu giao thông. Hệ thống thị giác âm thanh nổi sử dụng hai cảm biến, một cảm biến để thu hình ảnh (như nhìn đơn) và cảm biến còn lại để thu thập thông tin về độ sâu. Hệ thống camera quan sát âm thanh nổi được sử dụng để chụp hình ảnh 3D và thông tin khoảng cách (như hệ thống RADAR và LIDAR). Cảm biến camera truyền thống phù hợp để làm việc trong ánh sáng nhìn thấy, nhưng cung cấp một thách thức để nhìn thấy một vật thể vào ban đêm. Để giải quyết vấn đề này, các nhà sản xuất ô tô đang tích hợp cảm biến hồng ngoại xa trong hệ thống camera để cung cấp bản đồ nhiệt của hình ảnh, bằng cách phát hiện sự chênh lệch nhiệt độ giữa vật thể (ví dụ một cá nhân) và môi trường xung quanh nó. Các hệ thống camera này thường được sử dụng trong Đọc thêm CÂU HỎI LIÊN QUAN Tôi không nhận được Google Glass Explorer Edition. Có phải cố gắng học Glass dev mà không có phần cứng là một nỗ lực vô ích? Không, bạn vẫn có thể tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về phát triển Glass mà không cần phần cứng. Có ba Chính Phương pháp tiếp cận cho hoàn thành này: 1) Truy Cập Vào các Gương API, tài liệu, nhận được vào các sân chơi, và bắt đầu hashing lên một số mã. Tải về các PHP, Java, và Python thư viện, tùy theo bạn đang thoải mái nhất với. Làm quen với các jargon và converntions (Timeline, bó, Các menu, các vv). Đọc các hỗ trợ tài liệu (Thứ Hai liên kết dưới đây) để xem Làm Thế Nào các phần cứng Thủy Tinh thực sự chức năng. Xây Dựng Một số ứng dụng để đặc điểm kỹ thuật này. Ngay sau khi đủ, bạn sẽ tìm thấy một người bạn với phần cứng để t

Trí tuệ nhân tạo là một phần của cuộc sống hàng ngày của chúng ta hiện nay. Công nghệ này bao quanh chúng ta từ hệ thống đỗ xe tự động, cảm biến ảnh thông minh đến hỗ trợ cá nhân. Tương tự, trong giáo dục, trí tuệ nhân tạo được cảm nhận, và các phương pháp truyền thống đang thay đổi mạnh mẽ. Nhờ có nhiều ứng dụng AI cho giáo dục, thế giới học thuật đang trở nên thuận tiện và cá nhân hóa hơn. Kể từ khi tài liệu giáo dục trở nên có thể truy cập được với tất cả mọi người thông qua các thiết bị thông minh và máy tính, điều này đã thay đổi cách học của mọi người. Học sinh ngày nay không cần đến các lớp thể chất để học miễn là có máy tính và kết nối internet. AI cũng cho phép các tác vụ quản trị được tự động hóa, cho phép các tổ chức giảm thiểu thời gian cần thiết để hoàn thành các nhiệm vụ khó khăn để các nhà giáo dục có thể dành nhiều thời gian hơn cho học sinh. Bây giờ là lúc để thảo luận về những chuyển đổi do AI mang lại trong giáo dục. Các nhà giáo dục dành nhiều thời gian để chấm điểm các kỳ thi, đánh giá bài tập về nhà và cung cấp cho học sinh của họ những phản hồi có giá trị. Tuy nhiên, công nghệ có thể được sử dụng để tự động hóa các nhiệm vụ chấm điểm liên quan đến nhiều bài kiểm tra. Điều đó có nghĩa là các giáo sư sẽ có nhiều thời gian hơn là dành nhiều giờ để phân loại họ với sinh viên của họ. Chúng tôi đang mong đợi nhiều hơn từ AI. Các nhà cung cấp phần mềm đang phát triển những cách tốt hơn để chấm điểm các câu trả lời bằng văn bản và các bài luận thông thường. Bộ phận khác nhận được rất nhiều từ AI là hội đồng tuyển sinh của trường. Trí tuệ nhân tạo Khả năng tiếp cận của Giáo dục Chất lượng Trong thời đại mà công nghệ đang thu hẹp thế giới, giáo dục chất lượng dưới dạng nội dung thông minh cũng dễ tiếp cận hơn với một lượng lớn dân số. Với các ứng dụng AI tiên tiến được phát triển bởi các Công ty ứng dụng AI hàng đầu, các nhà giáo dục có thể thiết lập nội dung ở các vùng khác nhau của đất nước theo nhu cầu địa phương của học sinh. Họ thường cung cấp giáo dục thông qua nội dung ảo như hội nghị truyền hình, bài giảng, v.v. Ngay cả sách giáo khoa cũng đã chuyển đổi khi hệ thống AI hiện đang được sử dụng để tạo sách kỹ thuật số cho các chủ đề / chủ đề cụ thể. Học tập được cá nhân hóa Bạn đã kiểm tra Netflix để tìm loại đề xuất tùy chỉnh chưa? Công nghệ tương tự được sử dụng để dạy học sinh trong trường học. Các hệ thống truyền thống nên phục vụ cho tầng lớp trung lưu, nhưng không phục vụ đủ cho học sinh. Chương trình học được thiết kế bằng cách nhắm đến 80% học sinh trung bình để phù hợp với nhiều học sinh nhất có thể. Tuy nhiên, khi nằm trong top 10%, các học sinh phải vật lộn để phát huy hết tiềm năng của mình. Tuy nhiên, khi họ ở mức đáy 10%, họ đang trải qua những khó khăn. Nhưng giáo viên không nhất thiết phải bị thay thế khi AI đã giới thiệu, nhưng họ có thể hoạt động tốt hơn nhiều bằng cách đưa ra các đề xuất cá nhân cho từng học sinh. AI tùy chỉnh cả bài tập trên lớp và bài kiểm tra cuối kỳ để đảm bảo học sinh nhận được sự hỗ trợ tốt nhất có thể. Nghiên cứu chỉ ra rằng một trong những chìa khóa để dạy kèm thành công là phản hồi tức thì. Học sinh nhận được câu trả lời có mục tiêu và tùy chỉnh từ giáo viên của họ thông qua các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI. Giáo viên có thể cô đọng các bài học thành các flashcard và hướng dẫn học tập thông minh. Tùy thuộc vào những thách thức mà họ phải đối mặt trong việc nghiên cứu tài liệu trên lớp, họ cũng có thể dạy học sinh. Không giống như trước đây, sinh viên đại học bây giờ có thể có nhiều thời gian hơn để tương tác với giáo viên. Học tập toàn cầu Không có giới hạn nào đối với giáo dục và Trí tuệ nhân tạo có thể giúp xóa bỏ biên giới. Công nghệ mang đến những chuyển đổi mạnh mẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc học bất kỳ khóa học nào vào bất kỳ lúc nào và từ bất kỳ đâu trên toàn cầu. Giáo dục dựa trên AI cung cấp các kỹ năng CNTT cần thiết cho sinh viên. Với nhiều phát minh hơn, một loạt các khóa học trực tuyến toàn diện hơn sẽ có sẵn và sinh viên sẽ học mọi lúc mọi nơi với sự trợ giúp của AI. Giáo dục sẽ là một trải nghiệm thú vị Nhiều kỹ thuật cho phép Trí tuệ nhân tạo làm cho việc học tập trở thành một hoạt động thú vị hơn. Nó có thể tạo ra một loại trải nghiệm hấp dẫn mà bạn cần để thu hút học sinh vào lớp học của họ. Trong các công nghệ mô phỏng và chơi game khác nhau, trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng có thể đóng một vai trò quan trọng trong vấn đề này. Giờ đây, Trí tuệ nhân tạo có thể làm cho giáo dục trở nên linh hoạt và nhạy bén hơn nhiều. Nó có thể được sử dụng để thuyết phục học sinh phát triển kiến ​​thức của họ. Với những lợi ích khác biệt của nó, sự hiện diện của AI liên tục tăng lên và mặc dù tầm quan trọng được mong đợi của nó trong không gian giáo dục, nó có thể khiến chúng ta ngạc nhiên với giá trị cao hơn nữa trong thời gian tới CÂU HỎI LIÊN QUAN Tôi không nhận được Google Glass Explorer Edition. Đang cố gắng để tìm hiểu Kính DEV mà không có phần cứng một Vô Ích nỗ lực? Không, bạn vẫn có thể tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Thủy Tinh phát triển mà không có phần cứng. Có ba Chính Phương pháp tiếp cận cho hoàn thành này: 1) Truy Cập Vào các Gương API, tài liệu, nhận được vào các sân chơi, và bắt đầu hashing lên một số mã. Tải về các PHP, Java, và Python thư viện, tùy theo bạn đang thoải mái nhất với. Làm quen với các jargon và converntions (Timeline, bó, Các menu, các vv). Đọc các hỗ trợ tài liệu (Thứ Hai liên kết dưới đây) để xem Làm Thế Nào các phần cứng Thủy Tinh thực sự chức năng. Xây Dựng Một số ứng dụng để đặc điểm kỹ thuật này. Ngay sau khi đủ, bạn sẽ tìm thấy một người bạn với phần cứng để t

Tháng 9 năm ngoái, chúng tôi đã lắp đặt cảm biến đỗ xe quang học để đo lường mức độ sử dụng của hơn 500 điểm đỗ xe trên đường phố trong khu đại học Braunschweigs của thành phố. Đó là công trình lắp đặt cảm biến đỗ xe lớn nhất từng được triển khai trong không gian công cộng ở Đức và có một điều chắc chắn: Chúng tôi sẽ biến nó thành công trình cuối cùng. dữ liệu để cung cấp năng lượng cho các thuật toán của nó. Đây cũng là câu chuyện đằng sau một tác phẩm kỹ thuật tuyệt đẹp, tình cờ là sản phẩm phụ của một sứ mệnh lớn hơn và cuối cùng sẽ không bao giờ được đưa vào sản xuất nữa. Tất cả những điều đó đều ủng hộ một công nghệ dựa trên dữ liệu, đột phá hơn. trong một khu vực tham chiếu. Để có được loại dữ liệu đó, chúng tôi đã quyết định xây dựng thiết lập thử nghiệm trong thế giới thực của riêng mình về cảm biến đỗ xe để đo lường công suất của hơn 500 điểm đỗ xe trên đường phố, trong thời gian thực, 24 giờ một ngày. muốn chia sẻ một số hiểu biết sâu sắc về những nỗ lực kỹ thuật đã đi vào dự án này. Cụ thể hơn, hãy nói rõ về địa điểm thử nghiệm mà chúng tôi đã chọn, kiến ​​trúc hệ thống và cảm biến thực tế mà chúng tôi thiết kế và xây dựng để thu thập dữ liệu. Đôi khi, các công ty AI cần phải trở nên sáng tạo khi thu thập sự thật cơ bản cho các mô hình của họ. Trong trường hợp của chúng tôi, mô hình hóa tính khả dụng của bãi đậu xe ô tô, điều này có nghĩa là tìm một quận đáp ứng các tiêu chí nhất định về lưu lượng giao thông, mức độ sử dụng và nhân khẩu học. chúng tôi có cơ sở chính của các trường đại học thu hút hàng nghìn sinh viên và hàng trăm nhân viên mỗi ngày. Thậm chí xa hơn về phía nam, trung tâm thành phố với các cửa hàng và điểm tham quan chỉ cách vài phút đi bộ (không hiển thị trên bản đồ ở trên). Phần phía bắc của quận hình thành một khu dân cư với bãi đậu xe công cộng, không hạn chế trên đường phố. Hầu hết những người sống trong khu vực này đều là sinh viên hoặc đang làm việc trong ngành công nghiệp ô tô địa phương. Phần lớn cư dân đi làm bằng ô tô riêng. Quận này được ngăn cách bởi một con đường tròn huyết mạch, ôm lấy quận trung tâm thành phố. trong thế giới thực và truyền dữ liệu tới phần mềm phụ trợ đám mây. Phần phụ trợ lưu trữ dữ liệu và giúp nó có thể truy cập được để xử lý thêm, để phục vụ như sự thật nền tảng cho các nỗ lực học máy hoặc chỉ để trực quan hóa đơn giản trong một ứng dụng hoặc ứng dụng web. sức mạnh mà chúng tôi đã triển khai: Do các yêu cầu quy định trong Không gian công cộng của Đức được thúc đẩy thêm bởi các cuộc thảo luận GDPR gần đây và đang diễn ra, chúng tôi không thể xử lý hình ảnh trên một đám mây từ xa với nhiều tài nguyên tính toán. việc xác định các điểm hở trực tiếp trên thiết bị cảm biến chứ không phải ở một nơi nào khác. Ưu điểm của điều này là cách tiếp cận này không tiêu tốn khối lượng dữ liệu lớn để gửi hình ảnh qua lại. Thay vào đó, chúng tôi có thể giữ cho chi phí vận hành của các cảm biến cho kết nối cũng trong một phạm vi tương đối thấp. Mặt khác, việc trang bị cho thiết bị đủ sức mạnh tính toán để thực hiện phân tích hình ảnh đòi hỏi rất nhiều nỗ lực trong việc phát triển phần cứng. Tại sao không sử dụng một cảm biến đỗ xe khác? Tại sao chúng tôi quyết định vượt qua khó khăn trong việc thiết kế và xây dựng cảm biến đỗ xe của riêng mình thay vì chỉ mua một trong nhiều mẫu cảm biến đã hoàn thiện đã có sẵn trên thị trường? Có ba câu trả lời cho điều đó: Chúng tôi Tôi không biết việc xây dựng một thiết bị mới sẽ trở nên phức tạp như thế nào;) Các cảm biến đỗ xe hiện có đều có một số sai sót: Tình hình pháp lý cấm chúng tôi sử dụng bất kỳ loại giải pháp quang học nào có sẵn, vì những loại hệ thống này sẽ vi phạm quyền riêng tư. Các cảm biến gắn trên bề mặt sẽ không chịu được tuyết rơi trong mùa đông. Và cuối cùng, bản thân các cảm biến trong lòng đất khá tốn kém và thậm chí còn đắt hơn để lắp đặt. Chúng tôi đã có ngân sách khá eo hẹp khi bắt đầu dự án này. Chúng tôi hoàn toàn khởi động công ty vào thời điểm này: Các khoản tiền của chúng tôi bao gồm một số tài trợ của chính phủ, doanh thu đầu tiên và một số mức giá mà chúng tôi đã giành được ở đây và ở đó. Các mẫu cảm biến khác có giá dao động từ 75 đến 250 EUR mỗi chỗ chỉ đơn giản là quá đắt đối với chúng tôi tại thời điểm này. Cảm biến đỗ xe quang học mới Ý tưởng cho nguyên lý hoạt động của cảm biến của chúng tôi rất đơn giản: Triển khai cùng một thuật toán mà chúng tôi đã phát triển trong dự án nghiên cứu trước đây của chúng tôi trên phần cứng có kích thước nhỏ, kết nối nó với internet, đặt mọi thứ vào hộp chống thấm nước và gắn nó đến một cột đèn. Bản thân thuật toán về cơ bản là một bộ phân loại hình ảnh, yêu cầu các vùng quan tâm được xác định trước để xem xét. Mục đích ban đầu của mô hình là để tự động hóa việc phân tích tỷ lệ sử dụng chỗ đậu xe trong một số loạt hình ảnh khổng lồ mà chúng tôi đã thu thập trong một dự án trước đó bằng camera ngoại tuyến. Thách thức bây giờ chỉ là thiết kế một giàn phần cứng phù hợp với đủ sức mạnh tính toán, thu nhỏ mô hình để nó thực thi trên thiết lập này và đảm bảo cung cấp điện liên tục. Đây là danh sách mong muốn về thông số kỹ thuật của chúng tôi: Chi phí thấp cho mỗi điểm: Các thành phần tiêu chuẩn Tần suất đo lên đến 3 phút xuống còn 30 giây. G. Một chiếc ô tô chiếm hai vị trí) Theo dõi trạng thái sức khỏe của thiết bị Tùy chọn cập nhật phần mềm từ xa Mức tiêu thụ năng lượng thấp Tuổi thọ hữu ích 25 năm Phần mềm Phần mềm cảm biến bao gồm ba lớp: Hệ điều hành, được phát triển tùy chỉnh cho dự án này, quy trình cốt lõi kiểm soát tất cả các chức năng của cảm biến và Mô hình học máy thực tế để phát hiện điểm mở. Quyết định được thực hiện để xây dựng một bản phân phối tùy chỉnh của Linux bằng Yocto. Bằng cách này, chúng tôi có thể có toàn quyền kiểm soát mọi thứ mà hệ điều hành đang làm. Các tính năng cốt lõi là hai phân vùng riêng biệt, để có thể cập nhật hệ thống tệp và hoán đổi phân vùng, một số thư viện, được yêu cầu bởi quy trình cốt lõi và thiết lập lại cơ quan giám sát. Cơ quan giám sát phần cứng của SBC của chúng tôi khởi động lại thiết bị trong trường hợp mọi thứ không hoạt động như mong đợi. Có những viên gạch thông minh cách mặt đất trên các cột đèn do lỗi trong phần mềm theo đúng nghĩa đen sẽ là trường hợp xấu nhất. backend (truy xuất dữ liệu cấu hình và gửi cập nhật). Quy trình cốt lõi được triển khai bằng Python. Điều này đã mang lại cho chúng tôi tính linh hoạt cao và xử lý hình ảnh đơn giản hơn rất nhiều, vì chúng tôi có thể tận dụng cơ sở mã Python lớn hiện có mà chúng tôi đã có trong công ty. Một điều tuyệt vời về thiết kế phần mềm là khả năng cập nhật từ xa độc lập của từng thành phần riêng lẻ: Từ mô hình phát hiện qua mã nguồn cho quy trình lõi cho đến hạt nhân hoặc thậm chí toàn bộ hệ thống tệp, mỗi phần có thể được thay thế từ xa. Đối mặt với sự phát triển nhanh chóng trong lĩnh vực CV và học máy nói chung, chúng tôi muốn đảm bảo rằng mã chạy các cảm biến sẽ là hiện đại nhất trong suốt thời gian tồn tại. Học máy Để thực hiện nhiệm vụ phát hiện, chúng tôi đã sử dụng một phiên bản của tensorflow và sau một số chỉnh sửa cuối cùng nó hoạt động trên thiết lập của chúng tôi. Khi điều này được thực hiện, chúng tôi có thể triển khai khá nhiều luồng tensorflow được đào tạo trước phù hợp với bộ nhớ GPU. Chúng tôi cũng đã xem xét một số cách tiếp cận khác dựa trên các tính năng thị giác máy tính truyền thống như tính năng HOG, biểu đồ, v.v. kết hợp với các bộ phân loại học máy thông thường như SVM. Mặc dù các thử nghiệm này dẫn đến hiệu suất tính toán khá cao do thiết kế mô hình đơn giản hơn nhiều so với MobileNet, độ chính xác của mô hình thấp hơn, điều này có thể được giải thích bởi các nhược điểm thông thường của mô tả tính năng CV tiêu chuẩn (bất biến ánh sáng, bất biến tỷ lệ). Phần cứng Làm việc với phần cứng là một trải nghiệm khá mới mẻ đối với chúng tôi, là một công ty phần mềm thuần túy cho đến thời điểm này. Mặc dù Mathias, CTO của chúng tôi, đã từng làm việc về thiết kế thiết bị điện tử tại công việc trước đây của anh ấy với Volkswagen R &D, công ty của chúng tôi chưa sẵn sàng cho một nhiệm vụ phát triển phần cứng và thành thật mà nói, nó vẫn chưa phải là ngày hôm nay. Vì vậy, danh sách yêu cầu của chúng tôi nhanh chóng trở thành như thế này: Vỏ máy cần phải chống thấm nước và có thể in 3D cần giữ máy ảnh, cảm biến nhiệt độ / độ ẩm, mô-đun LTE, máy tính bảng đơn và một số thiết bị điện tử công suất để chuyển đổi điện áp sang mức thích hợp. Cần có pin để tiếp tục hoạt động khi cột đèn tắt nguồn (trong khi trong ngày) Toàn bộ thiết lập cần phải theo mô-đun để tạo điều kiện cài đặt và có thể trao đổi các thành phần đơn lẻ trong trường hợp hỏng hóc. Nó cũng cần phải nhỏ và sơn màu xám để trông không phô trương trong môi trường hoạt động của nó Điều kiện hoạt động từ -20 C đến 70 C (vì thiết lập có thể trở nên khá ấm vào mùa hè khi nó tiếp xúc hoàn toàn với ánh nắng mặt trời) Chúng tôi bắt đầu với một thiết kế bao gồm cả tia hồng ngoại Đèn LED (giống như nhiều máy ảnh ngoài trời có chúng) để có thể hoạt động trong điều kiện ban đêm. Tuy nhiên, lựa chọn thiết kế này hóa ra lại có một số sai sót: Những đèn LED này khá tiêu tốn điện năng (so với phần còn lại của các thiết bị điện tử), tạo ra một nguồn cung cấp không chuẩn và do đó cần thiết. Mặc dù tiêu thụ điện năng lớn, chúng không thực sự có khả năng chiếu sáng toàn bộ trường nhìn. Chúng tôi có lẽ sẽ cần một đèn pha hồng ngoại bên ngoài, một lần nữa, không phải là một sự thay thế nghiêm túc. Và cuối cùng, thiết kế có đèn LED cũng không đẹp lắm. chúng ta có thể tăng độ phơi sáng và độ nhạy sáng của cảm biến để chỉ hoạt động với ánh sáng dư. Vì vậy, chúng tôi đã ghi đè điều khiển độ phơi sáng và ISO bên trong của máy ảnh và viết một vòng phản hồi đơn giản để điều chỉnh cài đặt ánh sáng dựa trên độ chói của khung hình được chụp cuối cùng. Cách tiếp cận này hóa ra hoạt động khá tốt, vì ở hầu hết các đường phố đều có đủ ánh sáng dư từ đèn đường. và phản xạ mặt trời càng nhiều càng tốt. Các thiết bị điện tử được gắn vào một ổ cắm bên trong và cáp ruy-băng kết nối máy ảnh với bo mạch chính. Phần đáy có thể tháo rời và gắn vào vỏ bằng bốn vít tiêu chuẩn. Vì vỏ được in bằng ABS nên đai ốc bậc hai nằm trong các vết cắt để đảm bảo rằng các vít có thể được vặn chặt đúng cách. Một khớp giống như GoPro kết nối vỏ với giá đỡ, được gắn vào cột đèn bằng cách sử dụng băng thép tiêu chuẩn. Tất cả các bộ phận đều được tối ưu hóa cho khả năng gia công 3d, có nghĩa là không có phần nhô ra quá nặng, các bề mặt nhập khẩu song song để có chất lượng bề mặt cao. Đây là một hộp ABS đúc phun tiêu chuẩn và có 4. Pin chì 5 Ah 12V và một bộ sạc, sử dụng đầu vào 230V (là điện áp của hầu hết các đèn đường ở Đức). thuật toán) về cách hoạt động của bãi đậu xe trong các tình huống giao thông khác nhau và các bối cảnh khác nhau của các yếu tố ảnh hưởng đến tính khả dụng của bãi đậu xe. Chúng tôi cũng sẽ dành một chút thời gian và đi sâu hơn vào chi tiết của phần phần mềm và cuối cùng thậm chí sẽ chuyển sang mã nguồn mở của phần mềm, cũng như các thiết kế phần cứng. Braunschweig đã cho chúng tôi quyền truy cập vào cơ sở hạ tầng giao thông để hỗ trợ dự án này. Họ không chỉ cung cấp tất cả các quyền cần thiết mà còn bao trả các phần chi phí. Chúng tôi cũng muốn gửi lời cảm ơn sâu sắc đến nhà điều hành giao thông địa phương Bellis và nhà cung cấp năng lượng BS Energy về sự hỗ trợ liên quan đến việc lắp đặt và cung cấp năng lượng cho các cảm biến. công ty công nghệ dựa trên cơ sở. Bliq cung cấp bản đồ bãi đậu xe trực tiếp cho các nhà phát triển về khả năng di chuyển. CÂU HỎI LIÊN QUAN Tôi không nhận được Google Glass Explorer Edition. Đang cố gắng để tìm hiểu Kính DEV mà không có phần cứng một Vô Ích nỗ lực? Không, bạn vẫn có thể tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Thủy Tinh phát triển mà không có phần cứng. Có ba Chính Phương pháp tiếp cận cho hoàn thành này: 1) Truy Cập Vào các Gương API, tài liệu, nhận được vào các sân chơi, và bắt đầu hashing lên một số mã. Tải về các PHP, Java, và Python thư viện, tùy theo bạn đang thoải mái nhất với. Làm quen với các jargon và converntions (Timeline, bó, Các menu, các vv). Đọc các hỗ trợ tài liệu (Thứ Hai liên kết dưới đây) để xem Làm Thế Nào các phần cứng Thủy Tinh thực sự chức năng. Xây Dựng Một số ứng dụng để đặc điểm kỹ thuật này. Ngay sau khi đủ, bạn sẽ tìm thấy một người bạn với phần cứng để t

Xe số tự động có một số tính năng tiên tiến như kiểm soát hành trình thích ứng, hỗ trợ đỗ xe, cảnh báo chệch làn đường, phanh khẩn cấp tự động và phát hiện điểm mù, có thể được tích hợp vào ô tô để mang lại trải nghiệm lái xe tốt hơn và an toàn hơn. Trong năm 2017, số lượng xe ADAS trên đường, dù là để thử nghiệm hoặc thương mại hóa, ước tính là XX chiếc. Được thúc đẩy bởi môi trường quản lý nghiêm ngặt và sự quan tâm ngày càng tăng của người tiêu dùng, con số này dự kiến ​​sẽ tăng hơn nữa và đạt khoảng 10 triệu chiếc trên đường vào năm 2028. Yêu cầu Mẫu: com / requestample? Id =578 &type = downloadADAS hệ thống yêu cầu cảm biến tầm nhìn và phạm vi để lập bản đồ chính xác xung quanh xe và phát hiện chướng ngại vật có mặt ở gần ô tô. Một số cảm biến chính cần thiết để lập bản đồ môi trường xung quanh xe bao gồm camera, RADAR, cảm biến siêu âm và cảm biến hồng ngoại. Các thành phần này hoạt động như các yếu tố cảm biến xung quanh cho một chiếc xe và cung cấp nhiều điểm dữ liệu cho hệ thống tự động trong thời gian thực, trong đó thông tin hữu ích được trích xuất và cung cấp cho người lái xe để được hỗ trợ đầy đủ. Dự kiến ​​đến năm 2028, hơn XX triệu xe (bao gồm cả xe du lịch và xe thương mại) sẽ có khả năng sẵn có của hệ thống ADAS và tự động hóa. Tuy nhiên, các phương tiện không người lái hoạt động dựa trên đầu vào được cung cấp bởi các hệ thống tự động, do đó, đòi hỏi dữ liệu chính xác và dày đặc hơn được cung cấp cho hệ thống. Máy ảnh / RADAR / cảm biến siêu âm không thể đáp ứng các yêu cầu cảm biến này do các hạn chế hoạt động khác nhau của các cảm biến này, do đó, làm tăng nhu cầu sử dụng Phát hiện và đo ánh sáng (LiDAR) để có mức độ tự động hóa cao hơn. Xem toàn bộ báo cáo: LiDAR Industry dành cho ô tô Các thiết bị LiDAR sử dụng chùm tia laser xung để tính toán khoảng cách của chướng ngại vật từ bất kỳ phương tiện nào bằng cách phát ra chùm tia laser. Khoảng cách được đo bằng cách phân tích thời gian xung laser phản xạ và nhận các cảm biến ở đầu nhận. Cảm biến LiDAR được sử dụng để quét môi trường bằng chùm tia laser không nhìn thấy và không gây hại, được sử dụng để trực quan hóa các đối tượng và đo phạm vi cũng như tạo hình ảnh 3D của môi trường xe cộ. Hệ thống LiDAR yêu cầu một bộ phát laser và một bộ thu. & Dự báo 20172026 Giới thiệu: BIS Research là một công ty tư vấn, nghiên cứu và tình báo thị trường toàn cầu, tập trung vào những xu hướng mới nổi trong công nghệ có khả năng phá vỡ sự năng động của thị trường trong năm (hoặc mười) năm tới. Với hơn 150 báo cáo tình báo thị trường được xuất bản hàng năm, BIS Research tập trung vào các ngành dọc công nghệ khác nhau như in 3D, vật liệu tiên tiến & hóa chất, hàng không vũ trụ và quốc phòng, ô tô, chăm sóc sức khỏe, điện tử & Chất bán dẫn, robot & UAV và các công nghệ mới nổi khác. Mỗi báo cáo nghiên cứu kết hợp phân tích chi tiết và lượng hóa tiếp theo của động lực thị trường, động lực thị trường và hạn chế, cơ hội, mối đe dọa, thị phần, xu hướng ngành hiện tại và mới nổi cũng như tình hình cạnh tranh chi tiết và trí tuệ. PKWY STE 313, FREMONT CA 945381686 CÂU HỎI LIÊN QUAN Tôi không nhận được Google Glass Explorer Edition. Đang cố gắng để tìm hiểu Kính DEV mà không có phần cứng một Vô Ích nỗ lực? Không, bạn vẫn có thể tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Thủy Tinh phát triển mà không có phần cứng. Có ba Chính Phương pháp tiếp cận cho hoàn thành này: 1) Truy Cập Vào các Gương API, tài liệu, nhận được vào các sân chơi, và bắt đầu hashing lên một số mã. Tải về các PHP, Java, và Python thư viện, tùy theo bạn đang thoải mái nhất với. Làm quen với các jargon và converntions (Timeline, bó, Các menu, các vv). Đọc các hỗ trợ tài liệu (Thứ Hai liên kết dưới đây) để xem Làm Thế Nào các phần cứng Thủy Tinh thực sự chức năng. Xây Dựng Một số ứng dụng để đặc điểm kỹ thuật này. Ngay sau khi đủ, bạn sẽ tìm thấy một người bạn với phần cứng để t

Các thành phố ngày càng thông minh hơn và một nhóm có tiếng nói trong chúng tôi hy vọng rằng vấn đề đầu tiên họ giải quyết là giao thông. Và một nguyên nhân khiến giao thông đau đầu chính là vấn đề đậu xe. Vì vậy, Làm thế nào để chúng tôi giải quyết nó? Với đồng hồ đo bãi đậu xe thông minh! Hướng dẫn này trình bày cách xây dựng nguyên mẫu của ứng dụng đồng hồ đo bãi đậu xe thông minh hỗ trợ IoT bằng IBM Bluemix và PubNub. Ứng dụng này có ba chức năng chính: Hiển thị cho người lái xe một cái nhìn thời gian thực về các điểm đỗ xe còn trống và đã lấy, Cho phép người lái xe đặt trước một chỗ đỗ xeTự động theo dõi việc thanh toán dựa trên các hành động của người lái xe (như ra vào chỗ đỗ xe) một thử nghiệm DIY tuyệt vời dành cho những người đam mê IoT. Vì vậy, nếu bạn muốn dùng thử, hãy truy cập GitHub để biết mã nguồn hoàn chỉnh của dự án bluemix-Parking-meter. . Để lưu trữ ứng dụng này, bạn cần tạo tài khoản Bluemix và PubNub. Truy cập trang đăng ký IBM Bluemix và trang bổ trợ PubNub để tạo các tài khoản tương ứng của bạn. Cả hai dịch vụ đều cung cấp một tài khoản cấp miễn phí để chơi với các dịch vụ của họ. Các thành phần Có ba thành phần của ứng dụng: Máy chủ Quản lý Bãi đậu xe (PMS) giám sát tất cả các chỗ đậu xe và quản lý việc đo đếm và thanh toán cho tất cả người dùng. Nền tảng phần cứng IoT kết nối chỗ đậu xe với PMS và cũng phát hiện sự có mặt hay vắng mặt của một chiếc xe. Nền tảng phần cứng được cung cấp bởi Arduino Yun và sử dụng cảm biến siêu âm để phát hiện sự hiện diện hoặc vắng mặt của một chiếc xe trong bãi đậu xe. PMS được triển khai như một máy chủ ứng dụng chạy trên Python. Nó theo dõi tất cả các thiết bị và quản lý thanh toán và đặt chỗ. Mobile App (còn được gọi là Auto Park) là một ứng dụng Android dựa trên Cordova và JavaScript. Máy chủ ứng dụng PMS được lưu trữ trên nền tảng đám mây IBM Bluemix và toàn bộ giao tiếp giữa PMS với phần cứng và PMS với ứng dụng di động được cung cấp bởi PubNubs Realtime Data Stream Network. -SR04 cảm biến siêu âm (3 nos. ) Một thiết lập mẫu trên breadboard được hiển thị bên dưới: Và sơ đồ sơ đồ liên quan cho mạch phần cứng như bên dưới: Có ba phần chức năng của phần cứng: Bộ điều khiển chính Arduino Yun hỗ trợ WiFi hoạt động như bộ điều khiển chính để điều khiển một số bãi đỗ xe các khoảng trắng. Nó giám sát định kỳ và nhận được trạng thái của từng chỗ đậu xe trong phạm vi quyền hạn của mình, thông qua cảm biến siêu âm. Nó cũng giao tiếp với PMS thông qua PubNub và xuất bản trạng thái đỗ xe Bộ điều khiển cảm biến Đây là một thành phần bên trong của bảng Arduino Yun, được cung cấp bởi chip ATMega32. Nó giao tiếp trực tiếp với các cảm biến và chạy một vòng, cứ sau vài giây, để có được trạng thái mới nhất của từng cảm biến. Cảm biến siêu âm Ba cảm biến HC-SR04 được sử dụng để mô phỏng ba chỗ đỗ xe. Mã nguồn để thiết lập phần cứng có sẵn trong thư mục yun_pubnub (cho bộ điều khiển chính) và thư mục device / hcsr04 (cho bộ điều khiển cảm biến) trong kho lưu trữ GitHub. Dịch vụ lưu trữ Bluemix của IBM. IBM Bluemix cung cấp mã lực tính toán cho PMS để giám sát các thiết bị phần cứng và quản lý việc tính tiền và thanh toán khi đỗ xe cho người dùng. Ngoài ra, bạn sẽ cần liên kết dịch vụ bổ trợ PubNub với tài khoản IBM Bluemix để PMS hoạt động với PubNub. Tham khảo các bước trong README.md để hiểu cách thiết lập và lưu trữ ứng dụng Python trong Bluemix với PubNub. Mã nguồn của PMS nằm trong thư mục đồng hồ đỗ xe trong kho lưu trữ GitHub. Ứng dụng di động Ứng dụng dành cho thiết bị di động là một ứng dụng Android tiêu chuẩn dựa trên Cordova. Nó hiển thị bản đồ khu vực đậu xe với các chỗ đậu xe được mã hóa bằng màu sắc để hỗ trợ người dùng lựa chọn chỗ trống. Mã nguồn của ứng dụng dành cho thiết bị di động nằm trong thư mục MobileApp trong kho lưu trữ GitHub.PubNubPubNub đóng vai trò là phần mềm trung gian giao tiếp cho toàn bộ hệ thống. Nó cung cấp Mạng luồng dữ liệu thời gian thực dựa trên đám mây hỗ trợ hơn 70 SDK để có thể cho phép bất kỳ thiết bị nào giao tiếp với bất kỳ thiết bị nào khác trên Internet. Ứng dụng này sử dụng ba trong số các SDK PubNubs để tất cả các thành phần giao tiếp liền mạch với nhau. Đó là: SDK Javascript cho ứng dụng di động SDK cho PMSPOSIX C SDK cho Arduino Yun Ứng dụng này dựa trên một số kênh PubNub để cho phép giao tiếp giữa các thành phần, như được mô tả bên dưới: Kênh riêng tư trong sơ đồ trên đề cập đến một kênh chuyên dụng giữa PMS và một ứng dụng di động. Tất cả các tin nhắn được trao đổi qua các kênh PubNub đều ở định dạng JSON. Đối với mọi ứng dụng di động yêu cầu đặt chỗ đỗ xe, PMS sẽ khởi tạo thông báo qua kênh này cho ứng dụng di động cụ thể đó. Tầm quan trọng của tất cả các kênh sẽ được làm rõ trong phần tiếp theo. Tình huống 1: Khởi tạo ứng dụng Khi ứng dụng dành cho thiết bị di động được khởi chạy lần đầu tiên sau khi cài đặt, ứng dụng này sẽ yêu cầu biển số / đăng ký xe của người dùng. Điều này hoạt động như một số nhận dạng duy nhất để PMS theo dõi ứng dụng cho các mục đích thanh toán. Sau đó, ứng dụng sẽ gửi một yêu cầu đến PMS để có được trạng thái của tất cả các chỗ đậu xe. Điều này được sử dụng để hiển thị bản đồ, trong đó mỗi không gian được xác định bằng một số vị trí (001, 002 và 003). Đây là cách trao đổi tin nhắn diễn ra giữa PMS và ứng dụng dành cho thiết bị di động: Yêu cầu JSON từ ứng dụng chứa tham số RequestType với giá trị 1 để chỉ ra yêu cầu tìm nạp trạng thái hàng loạt của tất cả các chỗ đậu xe. Phản hồi JSON từ PMS chứa số vị trí chỗ đỗ xe làm tham số và trạng thái của nó là 0 hoặc 1, để chỉ ra rằng không gian trống hoặc bị chiếm dụng. Đối với hiển thị bản đồ trong ứng dụng dành cho thiết bị di động, những chỗ đậu xe hiện đang bỏ trống được biểu thị bằng màu xanh lá cây, trong khi những chỗ đã có người hoặc đã đặt trước được biểu thị bằng màu đỏ. nó ngay lập tức báo hiệu cho PMS. Ở đây, 001 xác định số nhận dạng vị trí của không gian và giá trị 1 cho biết rằng không gian đậu xe đã bị chiếm dụng. Mặt khác, giá trị 0 cho biết rằng không gian bị bỏ trống. PMS cũng chuyển tiếp thông tin này trên ứng dụng đỗ xe trên kênh PubNub toàn cầu để tất cả các ứng dụng có thể cập nhật hiển thị bản đồ đỗ xe của chúng. & Bắt đầu thanh toán Một người dùng đến gần một chỗ đậu xe trống có thể đặt trước bằng cách chạm vào một chỗ đậu xe trống mong muốn trên ứng dụng. Điều này sẽ nhắc PMS bắt đầu phiên thanh toán cho người dùng. PMS gửi một tin nhắn đến ứng dụng trên kênh riêng tư của nó để bắt đầu bắt đầu thanh toán. Cùng với điều này, PMS cũng bắt đầu một bộ đếm thời gian. Dưới đây là cái nhìn sâu hơn về định dạng của thông báo JSON trong tương tác này: Tham số RequestType với giá trị 2 cho biết yêu cầu đặt trước là số đăng ký giấy phép của xe Là được xác định bởi Loại sessionType có giá trị 0 cho biết thời điểm bắt đầu phiên thanh toán cho người dùng đã đặt trước số vị trí được xác định bằng giá trị của deviceID. yêu cầu: Ngoài ra, PMS cũng gửi một bản cập nhật trên kênh đậu xe ứng dụng để thông báo cho tất cả các ứng dụng di động rằng chỗ đậu xe nói trên hiện đã bị chiếm dụng. không gian, phần cứng sẽ gửi cập nhật trạng thái đến PMS để chỉ ra xác nhận đặt chỗ. Tại thời điểm này, PMS dừng bộ đếm thời gian. Tình huống 5: Billing StopLater, khi người dùng kéo xe của mình ra khỏi chỗ đậu xe, thiết bị phần cứng lại cảm nhận được điều này và gửi cập nhật trạng thái tới PMS cho biết rằng chỗ trống hiện đang bị bỏ trống. Khi nhận được bản cập nhật này, PMS sẽ tính toán hóa đơn cho người dùng và gửi thông báo dừng phiên thanh toán cùng với chi tiết hóa đơn đến ứng dụng dành cho thiết bị di động thông qua kênh riêng của mình. Thông báo JSON mà ứng dụng dành cho thiết bị di động nhận được chứa các thông số về chi tiết hóa đơn: Là thời gian bắt đầu của bãi đậu xe Là thời gian kết thúc của bãi đậu xe là tổng thời gian đỗ xe (tính bằng phút) Là các billed số tiền. Cuối cùng, ứng dụng di động hiển thị chi tiết hóa đơn trên màn hình như sau: PMS được lập trình để tính phí $ 10 cho mỗi sáu mươi phút đậu xe. trong kịch bản 3, đếm ngược từ 60 giây đến 0 và sau đó cuối cùng thực hiện kịch bản 5 mà không cần kích hoạt phần cứng. Trong trường hợp này, người dùng bị tính phí với hóa đơn tối thiểu là 10 đô la. Hơn nữa, ứng dụng này không có bất kỳ điều khoản nào để xác thực người dùng trong quá trình đỗ xe (như một phần của tình huống 4), để đảm bảo rằng người dùng đã đặt chỗ đỗ xe là người thực sự đỗ xe của mình trong không gian đó. Đây là một bài tập cho những độc giả muốn nâng cao hơn nữa ứng dụng này và làm cho nó khả thi hơn để triển khai gần với cuộc sống thực hơn. Chúng tôi đã có một khoảng thời gian tuyệt vời để xây dựng và chơi với ứng dụng này và việc thử nghiệm kịch bản end-to-end khá thú vị khi xét đến việc có khá nhiều hệ thống con tham gia. Sử dụng IBM Bluemix & Các dịch vụ PubNub đơn giản hóa đáng kể các thách thức phát triển vì nhà phát triển có thể tập trung vào logic ứng dụng mà không cần lo lắng về cách làm cho giao tiếp hoạt động giữa các hệ thống con khác nhau. Ngoài ra, cả hai dịch vụ đều có khả năng xử lý quy mô lớn có thể được tận dụng để xây dựng các ứng dụng tương tự trong thế giới thực, đòi hỏi thời gian hoạt động 247 và hàng nghìn người dùng ngẫu nhiên tham gia. Được xuất bản ban đầu với tất cả những tiến bộ mới nhất và tin tức công nghệ được gửi trực tiếp đến hộp thư đến của bạn ?. CÂU HỎI LIÊN QUAN Tôi không nhận được Google Glass Explorer Edition. Đang cố gắng để tìm hiểu Kính DEV mà không có phần cứng một Vô Ích nỗ lực? Không, bạn vẫn có thể tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Thủy Tinh phát triển mà không có phần cứng. Có ba Chính Phương pháp tiếp cận cho hoàn thành này: 1) Truy Cập Vào các Gương API, tài liệu, nhận được vào các sân chơi, và bắt đầu hashing lên một số mã. Tải về các PHP, Java, và Python thư viện, tùy theo bạn đang thoải mái nhất với. Làm quen với các jargon và converntions (Timeline, bó, Các menu, các vv). Đọc các hỗ trợ tài liệu (Thứ Hai liên kết dưới đây) để xem Làm Thế Nào các phần cứng Thủy Tinh thực sự chức năng. Xây Dựng Một số ứng dụng để đặc điểm kỹ thuật này. Ngay sau khi đủ, bạn sẽ tìm thấy một người bạn với phần cứng để t