Ba lĩnh vực chính của hệ thống giao thông thông minh là gì?

Ba lĩnh vực chính của hệ thống giao thông thông minh là gì?

Hệ thống giao thông thông minh (ITS) áp dụng các công nghệ cảm biến, phân tích, điều khiển và liên lạc để cải thiện tính an toàn, tính di động và hiệu quả. Một hệ thống giao thông thông minh bao gồm một loạt các lĩnh vực. Họ xử lý và chia sẻ thông tin để giảm bớt tắc nghẽn, tăng cường quản lý giao thông và tăng lợi ích giao thông cho người dùng thương mại và công chúng nói chung. Thông thường, các chuyên gia công nghệ phân loại hệ thống giao thông thông minh thành ba loại lĩnh vực.

Ba lĩnh vực chính của hệ thống giao thông thông minh.

Hệ thống giao thông thông minh di động

    Chúng nhằm mục đích cung cấp tuyến đường ngắn nhất giữa các cặp điểm đi-điểm đến xem xét các yếu tố như khoảng cách, thời gian, mức tiêu thụ năng lượng, v.v., trong môi trường du lịch giàu dữ liệu. Các ứng dụng này có thể giúp giám sát và quản lý hiệu suất của lĩnh vực hệ thống giao thông thông minh (ITS) bằng cách điều chỉnh tín hiệu giao thông, quản lý động các hoạt động chuyển tuyến hoặc điều động các dịch vụ bảo trì khẩn cấp.

Hệ thống giao thông thông minh an toàn

    Các ứng dụng an toàn làm giảm sự cố bằng cách cung cấp các lời khuyên và cảnh báo. Các ứng dụng này bao gồm các ứng dụng an toàn xe, quản lý khẩn cấp. Ví dụ: hệ thống giao thông thông minh an toàn có thể đưa ra cảnh báo tốc độ ở đường trơn trượt.

Hệ thống giao thông thông minh môi trường

    Dữ liệu tắc nghẽn giao thông tức thì có thể giúp đưa ra các quyết định sáng suốt nhằm giảm tác động môi trường của các chuyến đi hàng ngày. Có thể tránh tắc nghẽn bằng cách đi các tuyến đường thay thế hoặc lên lịch lại các chuyến đi, điều này có thể làm cho các chuyến đi thân thiện với môi trường hơn.

    Ngoài ra, hệ thống giao thông thông minh được phân loại theo vị trí của chính hệ thống. Do đó, có hệ thống giao thông thông minh ngoài trời và trong nhà.

Các phương pháp tốt nhất để triển khai thành công hệ thống giao thông thông minh.

Xác định mục tiêu và hiểu rõ về KPI của doanh nghiệp.

    N-iX cung cấp giai đoạn khám phá để giúp bạn hiểu những gì cần bắt đầu, những rủi ro và thách thức, cách vượt qua chúng, nền tảng công nghệ và kiến ​​trúc nào phù hợp nhất cho trường hợp cụ thể của bạn (tính đến các loại máy ảnh và phần cứng của bạn. hiện đang sử dụng). Kết quả là, sẽ giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn và nhận được tất cả các sản phẩm để khởi động dự án thành công.

Khi đào tạo mô hình, các kỹ sư ML và nhà khoa học dữ liệu cần hiểu rõ về dữ liệu và những thách thức liên quan đến việc truy xuất dữ liệu sạch, hợp lệ và đầy đủ.

   Các kỹ sư ML và nhà khoa học dữ liệu cần đảm bảo tập dữ liệu để đào tạo được cân bằng (mỗi lớp phải có mặt trong tập dữ liệu ở các phần bằng nhau). Ví dụ: để đảm bảo một mô hình phát hiện chính xác nếu dây an toàn được thắt chặt hay không, bạn cần phải có một bộ dữ liệu cân bằng để huấn luyện nó. Nó có nghĩa là bạn cần một số lượng hình ảnh bằng nhau khi:thắt dây an toàn; không thắt dây an toàn.Nó cho phép các mô hình đào tạo sẽ chính xác hơn.

    Chuẩn bị một bộ dữ liệu đẹp và sạch sẽ, sử dụng việc học chuyển giao. 

    Điều quan trọng là phải tập trung vào chất lượng dữ liệu chứ không phải số lượng.

    Bạn có thể bắt đầu đào tạo các mô hình xương sống (có sẵn từ Google, Amazon) mà không cần tự mình thu thập hàng nghìn dữ liệu / hình ảnh vì chúng đã được đào tạo trên hàng tỷ dữ liệu. Và họ đã có thể phát hiện và xác định màu sắc, mẫu, đường nét, v.v. Tất cả những gì bạn cần là tùy chỉnh chúng và bắt đầu đào tạo về dữ liệu tùy chỉnh (thậm chí bắt đầu với 100 hình ảnh) và sau đó đào tạo lại chúng khi lượng hình ảnh của bạn tăng lên.

 Tạo mẫu nhanh và tăng tập dữ liệu đào tạo từng bước (đối với các điều kiện khác nhau, ở các địa điểm khác nhau)

   Đào tạo lại các mô hình khi tập dữ liệu đào tạo đang phát triển, so sánh độ chính xác của các mô hình mới được đào tạo với các mô hình trước đó và đào tạo lại nếu bạn cần để đạt đến mức độ chính xác cần thiết.

    Sử dụng các mô hình hiệu quả để phù hợp với giới hạn bộ nhớ và hiệu suất 

     Cũng như sử dụng tính năng học đa nhiệm để tiết kiệm bộ nhớ và cải thiện hiệu suất. Có nghĩa là bạn có thể sử dụng một mô hình xương sống duy nhất làm bộ trích xuất tính năng nhưng có các đuôi khác nhau cho các nhiệm vụ (ví dụ: thắt dây an toàn / phân loại hành vi phạm tội với một mô hình duy nhất nhưng có các đuôi khác nhau).

Sử dụng tự động hóa đường ống và thực hiện MLOps.

    Điều đó sẽ cho phép bạn thực hiện các chu kỳ đào tạo, thử nghiệm, triển khai, giám sát và vận hành mô hình ML liên tục lặp lại, thực hiện nhiều thử nghiệm hơn và tăng độ chính xác của mô hình một cách hiệu quả hơn về mặt thời gian và chi phí.

Xây dựng một PoC với độ chính xác đường cơ sở. 

     Sau đó, bằng cách sử dụng phương pháp học tập gia tăng, cải thiện dần dần các mô hình để đạt đến độ chính xác cơ bản là 100%.

     Điều quan trọng là bạn phải đảm bảo mức độ bảo mật cao cho các dự án như vậy, vì hệ thống xử lý thông tin nhạy cảm như số đăng ký của phương tiện.

    Hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được tư vấn tốt nhất: 0968 86 4140 – tổng đài tư vấn và báo giá.

  Quyet Thang High Technology Development Company Limited  là đơn vị cung cấp giải pháp ứng dụng của máy tính công nghiệp hàng đầu cho các công ty sản xuất, chế xuất tốt nhất tại Việt Nam

 186 total views,  3 views today