Роль IoT и ML в мониторинге и управлении трафиком в городе

Автомобили

Согласно некоторым отчетам, сегодня 55% населения мира проживает в городах, и ожидается, что к 2050 году оно увеличится на 68%. Из-за этого внезапного всплеска все больше стран предвидят проблему с наличием ресурсов в стране. Этот сценарий будет иметь влияние на окружающую среду и города, сталкивающиеся с управлением удобствами и аспектами, включая управление движением.

Более того, городская тенденция смещается в сторону развития более умных городов. Давайте посмотрим, что такое умный город. Умный город – это интеллектуальное пространство, в котором для управления государственными услугами используются новейшие коммуникационные технологии и инновационные цифровые тенденции.

Роль IoT и ML в формировании умного города

Прежде чем остановится на том, как IoT и ML меняют облик городской сцены по всему миру, давайте поговорим подробнее о IoT и ML. Сеть взаимосвязанных датчиков и новейших коммуникационных устройств – вот что определяет IoT (Интернет вещей). ML (машинное обучение) передает информацию с этих устройств пользователю в удобной форме. Синхронизация этих двух факторов помогает помочь городам стать умными городами.

Теперь давайте обсудим интеллектуальную систему трафика с использованием IoT и ML. Среди многих аспектов умных городов наиболее выгодным является интеллектуальная система управления движением. IoT можно использовать в управлении трафиком, и это обеспечит безопасное и своевременное прибытие пассажиров в пункт назначения. Система управления трафиком, основанная на IoT, может похвастаться множеством функций:

  1. Включение GPS-отслеживания транспортных средств для отслеживания их местоположения и скорости в любой момент времени.
  2. Установка системы мониторинга и контроля сигналов трафика IoT (интеллектуальная «сигнальная» система), которая регулирует продолжительность каждого освещения в зависимости от условий движения.
  3. Ощущение условий движения на основе предварительных данных. Этот сценарий помогает в решении проблем заторов.
  4. Водители могут получить информацию о ближайшем бесплатном месте для парковки, а также могут использовать направления карты с поддержкой IoT, чтобы добраться туда.
  5. Системы интеллектуального трафика, использующие IoT и ML, также помогают улучшить систему общественного транспорта, предоставляя точные статистические данные об использовании системы пассажирами пригородных поездов и о том, что может измениться к лучшему.
  6. Интеграция электронных станций подзарядки транспортных средств с подачей ML в реальном времени помогает улучшить качество движения электромобилей по всему городу.
  7. Решение ML для управления дорожным движением также может помочь в установке светофоров на солнечной энергии.

Почему города должны принять IoT и ML для управления движением?

Первое явное преимущество интеграции IoT и ML с существующей системой – это безопасность, эффективность и гибкость. Безрассудное вождение и вождение в состоянии алкогольного опьянения являются двумя основными причинами большинства несчастных случаев. IoT на базе ML помогает собирать данные, относящиеся к этой статистике и другим, например, не пристегнутые ремни безопасности или превышение скорости, а затем использовать их для наказания, а также для обучения водителей.

Умные решения для отслеживания данных инфраструктуры

Интеллектуальная система управления движением, использующая IoT и ML, также обеспечивает связанные с техническим обслуживанием данные инфраструктуры, такие как дороги, мосты и т. д., для предотвращения возникновения аварий.

Есть несколько способов, с помощью которых IoT и ML могут помочь в создании умных городов, и управление трафиком является одним из них. Интернет вещей также может помочь улучшить управление трафиком.

Оцените статью:
IPTV
0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
0
Оставьте комментарий!x