當今的智慧城市由不斷重塑城市地區的先進技術提供發展驅動力。人工智能和物聯網對于世界的運作越來越不可或缺。基于云的服務、物聯網、分析平臺和許多AI工具正在改變城市居民與環境互動和在環境中出行的方式。
紐約市AI咨詢和開發機構Blue Orange Digital概述了這些現代技術，其應用范圍從廢物管理到食品供應優化到醫療保健數字化。在此過程中，這些技術正在擾亂整個行業并創造新的商機和應用。
在所有城市職責中，即使對于先進的AI工具和技術，運輸管理也帶來了一個有趣的問題。城市交通是一個高度動態的環境，成千上萬的參與者使用不同的交通方式以復雜的方式進行交互。
最重要的是，需要實時做出決策，以確保所有交通參與者的安全和福祉。在這樣的環境中進行活動計劃是一項極富挑戰性的任務。幸運的是，基于人工智能的智能城市技術已經在解決一些最緊迫的交通管理問題上取得了長足的進步。
以下是IoT和AI技*支持的常見的流量管理解決方案。
眾包數據可為所有車型提供優化的路線
數據就是力量，這尤其適用于城市規劃人員：必須由數據支持他們的決策。有關市民如何使用不同城市區域的信息(交通數據)可以提供有關交通需求的重要見解。它為管理者提供了有關如何使用不同城市道路的準確信息，從而增加了進行更準確、對公民更友好的規劃的機會。
如今，眾包數據無處不在，并且起源于各種設備。我們的智能手機、平板電腦、筆記本電腦甚至汽車都在不斷發布地理位置數據。各種應用都在捕獲此類數據并將其用于支持面向消費者的服務。同時，分析框架使從此類異構數據源中提取見解變得很簡單。通過與城市管理和城市規劃人員共享此數據，可以利用這些豐富的流動性數據來改善規劃過程。
考慮一下您所在城市或人口最稠密的步行區最歡迎的自行車道。不知道如何使用這些區域的計劃就相當于在黑暗中蒙上雙眼攀登珠穆朗瑪峰。絕對需要進行可視化和分析，以闡明流程并確保所有計劃決策均由市民生成的數據提供支持。
眾包出行數據的好處可以轉化為步行便利性和通勤時間的減少。對于騎自行車的人來說，這意味著優化的路線和更綠色的道路，而對于汽車駕駛員來說，這意味著花費在市中心、等待交通信號燈和行人的時間更少。流動性數據使所有流量參與者實現雙贏。
計算機視覺和AI使行人和車輛安全
確保公共道路安全是交通管理系統的重要職責。為了確保所有交通參與者的安全，必須嚴密監視由車輛和行人創造的復雜環境。
幸運的是，已有可用的技術使這些監視任務自動化并將它們委托給軟件和算法。計算機視覺和視頻分析既可以在路邊攝像頭上實現，也可以在汽車上實現。算法可以在邊緣執行計算，并且可以在情況和行為異常發生時對其進行檢測。
從自動讀取車牌到檢測步行模式，多虧了計算機視覺，各種應用成為可能。當作為交通管理系統的一部分實施時，它們可以大程度地減少與不小心駕駛相關的高風險，并確保公共步行區的安全。
將任務委派給軟件并自動執行任務有可能為所有流量參與者創建一個更加安全的環境。計算機視覺和視頻分析是朝著這個方向努力的先進技術。
物聯網傳感器可在智慧城市中實現準確的流量監控
為了能夠優化市區內外的交通流量，了解交通是一項需要實時完成的任務。這涉及識別和傳達事故、交通擁堵、臨時路邊障礙物以及其他交通事件的數據信息。
傳感器技術和先進的無線通信協議使各種車輛都可以交流方向、速度和行駛時間。鑒于物聯網設備的可定制性增強，他們可以交流的信息量沒有限制。它們不僅可以連接到任何移動的對象，而且還可以從環境中收集和傳達情景信息。
傳感器收集的數據使運行實時分析成為可能，該分析為即時流量管理決策提供了支持。這樣的示例應用是自適應交通信號的應用，其不僅被簡單地編程，而且考慮了實時交通信息。
基于傳感器的解決方案的優勢可以轉化為主動的交通管理措施。它們可以進行短期預測和控制，并可以減少交通擁堵和增加交通流量。通過幫助交通管理機構減少排放、噪音和出行時間，基于物聯網的傳感器技術在任何現代交通管理系統中都扮演著至關重要的角色。
智慧城市中的AI和IoT的未來是什么？
城市規劃人員和工程師現在正在日益復雜的環境中工作，并且需要解決日益復雜的問題。人工智能和物聯網正在幫助他們解決這些問題。交通和運輸管理提出了現代挑戰，如果沒有軟件和算法的幫助，將很難解決。此外，交通管理在任何智慧城市中都扮演著至關重要的角色，因為它很容易影響其他所有城市功能的正常運作。
幸運的是，現代技術可以利用市民生成的移動性數據來解決這些復雜的任務。隨著分析框架、云服務和數據收集設備可用性的提高，有可能找到現代解決方案并將實時數據集成為流量管理決策的一部分。
當數據用于決策并更好地了解城市旅行動態時，管理應用的質量也會提高。這可以確保交通控制策略和未來的基礎設施開發項目能夠準確地滿足市民的需求。人工智能和物聯網正在成為新的技術規范，這是我們熱切期盼的未來。
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