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2021年6月18日 星期五

Easy Street Parking: Comprehensive tutorial on solving a Computer Vision problem 

Easy Street Parking:解決電腦視覺問題的綜合教程



來源 蓋世汽車網


https://www.pixevia.com/smart-parking-occupancy

大家都經歷過這種情況:驅車數英里到達目的地,卻發現,所有的停車位都被佔滿了。雖然谷歌地圖(Google Maps)等應用 app 可根據歷史數據,預測停車位情況,但是該方法仍具有侷限性。據外媒報導,美國卡耐基梅隆大學(Carnegie Mellon University)的科學家進行了一項研究,推出了一個人工智慧AI)系統,可即時預測停車位的佔用情況。

進行該研究的科學家認為,停車場感測器易出現故障和錯誤,因此不從此類感測器上收集數據,而是利用停車計時器,所進行的歷史交易,在使用額外數據進行預測之前,先估計是否有空餘停車位。據估算,大約有 95%的街邊收費停車場思,都透過計時器來進行管理,表示此類模式,比獨立的感測器系統更具通用性。

https://www.5gtechnologyworld.com/can-ai-predict-parking-availability/

研究團隊使用了一種基於節點、邊緣、屬性和其他圖形結構的圖卷積神經網路,來進行建模,說明停車場位置、交通流量、停車需求、道路鏈路和停車場之間的統計關係。

該系統結合,具有長短時記憶的時間遞歸神經網路(一種能夠學習長期依賴能力的 AI 算法),以及多層解碼器,從與交通相關的數據源中(如停車計時器交易資訊、交通速度和天氣情況)提取停車資訊,並對停車位佔用情況進行預測。

研究人員根據匹茲堡市區的數據,對該模式進行了測試,在匹茲堡市區的 39 個街區中,共有 97 台路邊停車計時器。由匹茲堡停車管理局(Pittsburgh Parking Authority)提供歷史停車數據,網聯汽車公司 Inrix 的交通資訊頻道(Traffic Message Channel),和 WeatherUnderground 應用車型介面(API),提供交通速度數據和即時天氣報告。


研究人員表示,在測試中,該模式在前 30 分鐘,預測停車位佔用情況,比其他方法表現更好。他們將該人工智慧系統的卓越性能,歸功於天氣和交通速度數據 —— 尤其是天氣數據,該數據提高了預測的準確性。

未來,研究人員將製作一個模式,該模式將結合交通數量、道路封閉、交通事件和事故等與交通相關的額外數據。


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