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智慧城市需要哪一些AI技術(shù)的融合

2020-04-14 08:44 神小無
關(guān)鍵詞:智慧城市運(yùn)營商

導(dǎo)讀:當(dāng)今,隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和科技水平的迅速提高,人工智能技術(shù)得到了突破性發(fā)展。全球人工智能軟件市場也不斷擴(kuò)大。據(jù)市場分調(diào)研機(jī)構(gòu)Omdia的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,2025年全球人工智能(AI)軟件市場將高達(dá)49億美元。

隨著4G和5G使得收集和管理數(shù)據(jù)變得更加容易,人工智能使人們能夠?qū)υ摂?shù)據(jù)進(jìn)行更深入的分析。它可用于自動(dòng)識別數(shù)據(jù)中的模式或監(jiān)測異常?!吨腔鄢鞘械娜斯ぶ悄軕?yīng)用報(bào)告》指出,城市可以使用諸如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理之類的AI技術(shù),來節(jié)省資金預(yù)算并為城市居民帶來深遠(yuǎn)的意義。這些AI驅(qū)動(dòng)的城市解決方案可以減少交通擁堵、改善城市環(huán)境,以及提高政府服務(wù)效率等等各個(gè)方面。

通過機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的算法,可以分析衛(wèi)星圖像以進(jìn)行城市規(guī)劃和發(fā)展,并根據(jù)變化的數(shù)據(jù),在易發(fā)生洪水,地震和暴風(fēng)雨等自然災(zāi)害的區(qū)域來調(diào)整建筑設(shè)計(jì)。此類實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)可以通過AI技術(shù)得到連續(xù)監(jiān)測,以便改善城市規(guī)劃和治理。

為了開發(fā)支持智慧城市發(fā)展的AI系統(tǒng),機(jī)器學(xué)習(xí)和AI公司需要大量的智慧城市訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練諸如無人機(jī),AI安全攝像頭和人臉識別系統(tǒng)之類的模型,以準(zhǔn)確地工作并提供正確的信息使智慧城市真正變得可持續(xù)發(fā)展的智慧。

智慧城市需要哪些AI技術(shù)?

1)AI數(shù)據(jù)標(biāo)記

AI公司可以提供此類訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練AI,并且機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以用于智慧城市發(fā)展。它實(shí)際上參與了具有圖像注釋服務(wù)專業(yè)知識的數(shù)據(jù)標(biāo)記工作,以對圖像中感興趣的對象進(jìn)行注釋,從而使其可以通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)被機(jī)器識別。

2)城市垃圾智能處理

具有AI功能的攝像頭可以檢測扔在街道上的垃圾,并識別垃圾的類型以進(jìn)行分類。啟用AI的垃圾箱上安裝傳感器可以提高垃圾收集效率。環(huán)衛(wèi)局可以在垃圾箱即將裝滿時(shí)收到通知,并通過消除不必要的撿拾,提供動(dòng)態(tài)的收集路線和時(shí)間表來優(yōu)化垃圾管理,從而確保降低運(yùn)營成本。也可以使用AI或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)繪制時(shí)間跨度的土地使用圖,以利用衛(wèi)星圖像和地理區(qū)域的2D或3D鳥瞰圖來獲得重要的數(shù)據(jù)。

3)人臉檢測攝像頭

AI人臉識別,用于在人臉識別系統(tǒng)中訓(xùn)練基于AI的模型的技術(shù)。具有AI功能的攝像頭和傳感器可以監(jiān)測周圍環(huán)境,安全攝像頭或無人機(jī)中的AI可以識別人臉并與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配,可以提高城市社區(qū)的安全級別。

4)城市交通管理

使用內(nèi)置在停車位中的路面?zhèn)鞲衅骰蜷]路電視攝像頭,城市可以創(chuàng)建實(shí)時(shí)停車和交通地圖,從而避免了等待等待空閑空間來平穩(wěn)行駛或交通擁堵的情況,從而幫助駕駛員節(jié)省了時(shí)間。支持AI的交通傳感器系統(tǒng)可以使用攝像頭收集道路上車輛的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),并將其發(fā)送到控制中心,該中心對從其他點(diǎn)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行核對并調(diào)整信號定時(shí),以確保車輛的順暢行駛。智能交通還包括公共交通部門,而且借助AI技術(shù),可以極大改善公共交通。

得益于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算領(lǐng)域技術(shù)的飛速進(jìn)步,人工智能的效率和精準(zhǔn)性不斷提升,人類對機(jī)器形成重度依賴。全球智能城市計(jì)劃中當(dāng)前最大的用例是計(jì)算機(jī)視覺檢測系統(tǒng),另外兩個(gè)是公共交通和智能戶外照明。這三個(gè)領(lǐng)域合計(jì)占智慧城市總支出的近25%。

到2020年,將有10億個(gè)智能攝像頭部署在基礎(chǔ)設(shè)施和商業(yè)建筑物上。收集而來的海量原始數(shù)據(jù),遠(yuǎn)超過人類自身可查看、處理或分析的范圍。這就是深度學(xué)習(xí)的用武之地。它可以計(jì)算車輛和行人的數(shù)量。它可以讀取車牌并識別人臉。它可以跟蹤數(shù)百萬輛車的速度和運(yùn)動(dòng)以建立相應(yīng)的算法模型。它可以處理大量的衛(wèi)星數(shù)據(jù),以計(jì)算停車場中的汽車數(shù)量或跟蹤道路使用情況。

AI+算法已經(jīng)成為智慧城市的發(fā)展趨勢和關(guān)鍵環(huán)節(jié),那么作為行業(yè)鏈條上的AI企業(yè),如何在算法、數(shù)據(jù)、軟件、硬件和服務(wù)的技術(shù)上,實(shí)現(xiàn)AI真正的落地?

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隨著“新基建”風(fēng)口的到來,在5G、物聯(lián)網(wǎng)傳感器、具有AI功能的智能攝像頭和邊緣計(jì)算的推動(dòng)下,智慧城市+AIoT解決方案將會得到快速落地,迎來爆發(fā)式增長。