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邊緣AI如何助力智慧城市可持續發展?

人工智能
全新的基于AI的光學傳感器系統正在開始改變這一局面。通過收集和分析與交通和行人有關的數據,結合來自環境傳感器和其他來源的信息,城市管理者們可以做出基于證據的決策,來支持綠色項目。而在部署新的解決方案后,還可以對結果進行監測,因為隨著城鎮的發展和改造,這些結果會對優化和變革產生影響。

如今,世界各地的城市都希望改善空氣質量、宜居性和交通流。但當涉及制定解決方案時,人們往往是摸著石頭過河。

“許多城鎮用來統計交通量和行人活動的方法已經過時,而且依靠缺乏事實根據的信息來制定規劃、政策和投資決策,” SSE Energy Solutions的智慧城市和場所負責人Patrick Mitchell表示。

由于缺乏基于事實的數據,很難證明那些由政府提供資金支持的綠色項目是否能夠按照預期或預測的那樣發揮作用。而當新的步道、匝道或停車換乘系統投入使用后,相關管理機構缺乏用于衡量其效果的方法。因此,許多地方政府都面臨著如何跨越蹣跚學步的階段,大步邁向可持續性目標的挑戰。

不過,全新的基于AI的光學傳感器系統正在開始改變這一局面。通過收集和分析與交通和行人有關的數據,結合來自環境傳感器和其他來源的信息,城市管理者們可以做出基于證據的決策,來支持綠色項目。而在部署新的解決方案后,還可以對結果進行監測,因為隨著城鎮的發展和改造,這些結果會對優化和變革產生影響。

智能空間降低能源成本,提高安全性

雖然物聯網傳感器技術很復雜,但它可以輕松部署到路燈桿上。例如,在英國,自2010年以來,SSE一直在做這方面的工作,為漢普郡議會和南安普頓市議會等地方當局開發遙控路燈。目前,在英國和愛爾蘭,SSE 解決方案已經安裝到超過40萬根路燈桿上。

借助附在燈桿上的傳感器,城鎮管理者可以遠程開啟、關閉或調暗路燈,從而幫助降低能源成本并減少碳足跡。如果突發事件發生在夜間,則相關部門可以為到達的緊急救援人員“照亮”問題區域。

建設可持續發展型智慧城市

部署街道照明控制系統后,緊接著是SSE Sentinel光學傳感器的開發。安裝在英國康沃爾、斯勞、彭布羅克郡等地路燈桿上的光學傳感器可捕獲有關街道活動的深入信息,為城鎮管理者提供必要的工具,以制定更環保的計劃。

Sentinel在輕巧的AI邊緣網關上運行,可收集、處理細節豐富的車輛和行人交通圖像。它會通過蜂窩網絡將選定數據安全地發送到 SSE 智慧城市和場所平臺,在那里對數據進行可視化處理和分析,用于規劃和證據洞察(圖 1)。

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圖 1-SSE Sentinel 光學傳感器收集車輛、行人交通和其他有助于設計可持續智慧城市的數據。(來源:SSE Energy Systems

“數據會揭示并突出顯示重型貨車、輕型貨車、出租車、公共汽車、摩托車、電動滑板車等分類,” Mitchell表示,“它還提供行人數據,可包含人流大小及移動路線信息。”

為了以近乎實時的方式處理數據密集型圖像,該解決方案采用高性能英特爾? 處理器。通過英特爾? OpenVINO? 工具套件部署的算法可以清除面部特征和車牌號等隱私細節,僅傳輸城鎮需要的信息。而且,還可以將傳感器數據與季節、一天中的時間、天氣以及關鍵的空氣質量等信息相結合。

“地方當局可能會發現,空氣質量下降與通過特定區域的車輛數量和類型之間有直接關系。用可靠的數據取代隨機證據提供了非常強大的工具,可供地方當局證實政策變更的合理性。” Mitchell 解釋道。

例如,許多規劃者將重點放在振興城鎮中的主要商業街區,過往交通產生的噪聲和廢氣可能令行人和購物者望而卻步。收集和分析與空氣質量、車輛交通和行人軌跡相關的數據可以支持變更。城市管理者可能會決定改變交通路線,降低速度限制,為自行車和行人開辟綠色通道,或者建立停車換乘系統。“讓人們離開油耗高的私家車、轉乘公共交通是地方當局的一個主要目標。” Mitchell 表示。

城市還可以通過規劃公共工程項目來減少破壞性。“如果你能用證據證明封路或維修對商業造成直接影響,你可以提出質疑,‘這個活動的時間合適嗎,或者我們可以換一種方式來處理嗎?’” Mitchell表示。

一旦解決方案到位,管理者們就可以通過監控交通、空氣質量和行人活動,來了解效果如何。積極的結果可以增加公眾信心,并為更多可持續項目鋪平道路。

AI和城市規劃

Mitchell認為,隨著環境和可持續性問題的增多,城市和社區很可能會擴大對智慧空間的利用。例如,排水系統中的傳感器可以檢測管道堵塞并通知維護人員。通過將該數據與洪水和天氣條件的歷史信息相結合,市政官員可以預測即將到來的風暴的影響,并優先安排修復措施,從而將洪水災害的影響降至最低。

預測性分析和智能技術還可以幫助當局更有效地推出智能和可持續的舉措。

“電動車將在未來幾年取代傳統的汽油和柴油交通工具。規劃者需要知道在哪里放置電動車充電中心,并增強電力輸送基礎設施,因為目前并非所有地點的基礎設施都夠用。” Mitchell 表示。

隨著城市更仔細地審查能源使用情況,它們可能會決定使用人工智能分析作為碳交易系統的支柱。“數據和分析將至關重要,” Mitchell 說,“我們相信軟件平臺將為未來的基礎設施管理和規劃提供重要的支持。”

責任編輯:姜華 來源: 千家網
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