智慧城市需要哪一些AI技术的融合
发布时间: 2020-04-20 13:08
随着4G和5G使得收集和管理数据变得更加容易，人工智能使人们能够对该数据进行更深入的分析。它可用于自动识别数据中的模式或监测异常。《智慧城市的人工智能应用报告》指出，城市可以使用诸如机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理之类的AI技术，来节省资金预算并为城市居民带来深远的意义。这些AI驱动的城市解决方案可以减少交通拥堵、改善城市环境，以及提高政府服务效率等等各个方面。
通过机器学习训练的算法，可以分析卫星图像以进行城市规划和发展，并根据变化的数据，在易发生洪水，地震和暴风雨等自然灾害的区域来调整建筑设计。此类实时数据和历史数据可以通过AI技术得到连续监测，以便改善城市规划和治理。
为了开发支持智慧城市发展的AI系统，机器学习和AI公司需要大量的智慧城市训练数据来训练诸如无人机，AI安全摄像头和人脸识别系统之类的模型，以准确地工作并提供正确的信息使智慧城市真正变得可持续发展的智慧。
智慧城市需要哪些AI技术？
1）AI数据标记
AI公司可以提供此类训练数据集来训练AI，并且机器学习系统可以用于智慧城市发展。它实际上参与了具有图像注释服务专业知识的数据标记工作，以对图像中感兴趣的对象进行注释，从而使其可以通过计算机视觉技术被机器识别。
2）城市垃圾智能处理
具有AI功能的摄像头可以检测扔在街道上的垃圾，并识别垃圾的类型以进行分类。启用AI的垃圾箱上安装传感器可以提高垃圾收集效率。环卫局可以在垃圾箱即将装满时收到通知，并通过消除不必要的捡拾，提供动态的收集路线和时间表来优化垃圾管理，从而确保降低运营成本。也可以使用AI或机器学习技术绘制时间跨度的土地使用图，以利用卫星图像和地理区域的2D或3D鸟瞰图来获得重要的数据。
3）人脸检测摄像头
AI人脸识别，用于在人脸识别系统中训练基于AI的模型的技术。具有AI功能的摄像头和传感器可以监测周围环境，安全摄像头或无人机中的AI可以识别人脸并与数据库进行匹配，可以提高城市社区的安全级别。
4）城市交通管理
使用内置在停车位中的路面传感器或闭路电视摄像头，城市可以创建实时停车和交通地图，从而避免了等待等待空闲空间来平稳行驶或交通拥堵的情况，从而帮助驾驶员节省了时间。支持AI的交通传感器系统可以使用摄像头收集道路上车辆的实时数据，并将其发送到控制中心，该中心对从其他点输入的数据进行核对并调整信号定时，以确保车辆的顺畅行驶。智能交通还包括公共交通部门，而且借助AI技术，可以极大改善公共交通。
得益于大数据、物联网和云计算领域技术的飞速进步，人工智能的效率和精准性不断提升，人类对机器形成重度依赖。全球智能城市计划中当前最大的用例是计算机视觉检测系统，另外两个是公共交通和智能户外照明。这三个领域合计占智慧城市总支出的近25%。
到2020年，将有10亿个智能摄像头部署在基础设施和商业建筑物上。收集而来的海量原始数据，远超过人类自身可查看、处理或分析的范围。这就是深度学习的用武之地。它可以计算车辆和行人的数量。它可以读取车牌并识别人脸。它可以跟踪数百万辆车的速度和运动以建立相应的算法模型。它可以处理大量的卫星数据，以计算停车场中的汽车数量或跟踪道路使用情况。
AI+算法已经成为智慧城市的发展趋势和关键环节，那么作为行业链条上的AI企业，如何在算法、数据、软件、硬件和服务的技术上，实现AI真正的落地？
钛灵AI市场是由Google AI技术推广伙伴Gravitylink打造的全球化AI算法和解决方案交易市场，致力于帮助来自全球的优秀 AI 解决方案与需求方建立更加高效的直接连接，加速AI技术在各个领域的落地和应用。
随着“新基建”风口的到来，在5G、物联网传感器、具有AI功能的智能摄像头和边缘计算的推动下，智慧城市+AIoT解决方案将会得到快速落地，迎来爆发式增长。
通过机器学习训练的算法，可以分析卫星图像以进行城市规划和发展，并根据变化的数据，在易发生洪水，地震和暴风雨等自然灾害的区域来调整建筑设计。此类实时数据和历史数据可以通过AI技术得到连续监测，以便改善城市规划和治理。
为了开发支持智慧城市发展的AI系统，机器学习和AI公司需要大量的智慧城市训练数据来训练诸如无人机，AI安全摄像头和人脸识别系统之类的模型，以准确地工作并提供正确的信息使智慧城市真正变得可持续发展的智慧。
智慧城市需要哪些AI技术？
1）AI数据标记
AI公司可以提供此类训练数据集来训练AI，并且机器学习系统可以用于智慧城市发展。它实际上参与了具有图像注释服务专业知识的数据标记工作，以对图像中感兴趣的对象进行注释，从而使其可以通过计算机视觉技术被机器识别。
2）城市垃圾智能处理
具有AI功能的摄像头可以检测扔在街道上的垃圾，并识别垃圾的类型以进行分类。启用AI的垃圾箱上安装传感器可以提高垃圾收集效率。环卫局可以在垃圾箱即将装满时收到通知，并通过消除不必要的捡拾，提供动态的收集路线和时间表来优化垃圾管理，从而确保降低运营成本。也可以使用AI或机器学习技术绘制时间跨度的土地使用图，以利用卫星图像和地理区域的2D或3D鸟瞰图来获得重要的数据。
3）人脸检测摄像头
AI人脸识别，用于在人脸识别系统中训练基于AI的模型的技术。具有AI功能的摄像头和传感器可以监测周围环境，安全摄像头或无人机中的AI可以识别人脸并与数据库进行匹配，可以提高城市社区的安全级别。
4）城市交通管理
使用内置在停车位中的路面传感器或闭路电视摄像头，城市可以创建实时停车和交通地图，从而避免了等待等待空闲空间来平稳行驶或交通拥堵的情况，从而帮助驾驶员节省了时间。支持AI的交通传感器系统可以使用摄像头收集道路上车辆的实时数据，并将其发送到控制中心，该中心对从其他点输入的数据进行核对并调整信号定时，以确保车辆的顺畅行驶。智能交通还包括公共交通部门，而且借助AI技术，可以极大改善公共交通。
得益于大数据、物联网和云计算领域技术的飞速进步，人工智能的效率和精准性不断提升，人类对机器形成重度依赖。全球智能城市计划中当前最大的用例是计算机视觉检测系统，另外两个是公共交通和智能户外照明。这三个领域合计占智慧城市总支出的近25%。
到2020年，将有10亿个智能摄像头部署在基础设施和商业建筑物上。收集而来的海量原始数据，远超过人类自身可查看、处理或分析的范围。这就是深度学习的用武之地。它可以计算车辆和行人的数量。它可以读取车牌并识别人脸。它可以跟踪数百万辆车的速度和运动以建立相应的算法模型。它可以处理大量的卫星数据，以计算停车场中的汽车数量或跟踪道路使用情况。
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