各个城市都在发生着巨大的变化,新技术替代了旧技术,计算机视觉与实时分析技术的发展也促进着城市的智能发展。云技术给人们带来灵活的数据信息,甚至可以收集到车辆或是行人的各项数据。随着城市中多种技术的发展,诸如人工智能等现代化工具已经和城市融为一体,另外还包括无人机和机器人等前端技术,但是让城市更加智能的方式仍然还值得我们探索。
评估行人活动
了解行人在城市街道上的活动其实也能够让城市变得更加智能,城市规划者和零售商都想要了解行人的活动轨迹与规律,而人工智能的使用则让人们能够了解到事实信息。评估者能够看到行人的定位,行人出现于此的原因,以及他们停留的时间。那么这对于不断发展的城市来说至关重要,因为规划者能够根据这些信息来设定整体布局。但是,这项技术仅仅只用于相关的分析,并不记录个人信息。
另外,商家对于这些信息也很感兴趣,因为他们能够了解到这预期时间内客流量的大概数额,然后根据此来配备服务人员。
这项技术能够分析行人的路径和逗留时间,继而进一步地了解到行人的大致习惯,那么这些信息能够让城市的规划依次为标准,优化整体规划策略与运营方式。就传统而言,人们的活动流程常常被忽略,但是这其实是城市智能发展的重要组成部分。
汽车与自行车的追踪
城市交通的信息追踪是十分有价值的方面,就交通而言,好像人们对它都有很多苦水要倾诉。但是如果利用技术来观察,其中也包含了许多有效信息。
配备无线数据传输体系的气象传感设备能够在无需附属设施的前提下进行数据的收集。因此,智能化城市能够有效地收集数据,从而了解社区的形成原因,这些数据不仅针对城市的规划布局,同时零售商也可以利用这些数据来决定店面和营业时间的设定。
专门的人工智能视频传感器能够跟踪汽车与自行车,然后通过高端的分析系统进行交通流量的检测,这样能够准确地定位某辆车在某个时间与地点的停留时间。而这些技术都以人工智能为基础,同时促进城市的智能发展。
交通信号灯数据的收集
城市愈发智能的另一个策略是交通信号灯数据的收集,这是一种量化的方式,能够有效地提高交通安全性。随着城市的智能化发展,城市的可达性越来越大,如何高效地提高车辆与行人的安全性就成了一个问题,交通信号灯数据的收集能够改善城市的安全化发展趋势。
通过人工智能来获取实时交通数据,能够明确一些概念化信息,而这些信息则能够有效地保障行人与车辆的出行安全。
美国曾连续三年每年至少有4万人丧生于道路交通事故,而2018年的交通事故死亡人数又再创新高,大约为7000人,证据表明,开车其实是一种危险系数较高的出行方式,因此需要强调的是街道和出行的安全性。通过人工智能对于交通信号灯数据的收集,研究者可以准确地了解交通问题发生的原因,并且通过这些数据来解决道路交通的安全性问题。
城市空中交通和自动驾驶汽车是基于这些数据而产生的全新交通方式,这两种方式的结合使用能够有效地改善人们的出行策略,减少交通堵塞,维护街道的安全。
坦白地说,传统的数据无法跟上现代城市的发展步伐,城市愈发智能,那么适应性的技术策略则变得至关重要。人工智能技术能够记录出行、交通、车辆的各项指标,让城市更好地服务于大众。一般来说,智能城市的说法总是让人联想到诸如无人机等高端技术,但是我们应该充分利用这些技术,然后服务到日常生活之中。
编辑:hfy
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