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2021欧洲杯买球-卡耐基梅隆大学研究人员利用AI实时预测停车位占用情况

 


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本文摘要:大家都经历过这类状况:开车数英里到达到达站却寻找,全部的停车位都被填满了。

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大家都经历过这类状况:开车数英里到达到达站却寻找,全部的停车位都被填满了。尽管百度地图(GoogleMaps)等应用软件可依据历史时间数据,预测停车位状况,可是该方式仍具有局限。

据外国媒体报道,英国卡耐基梅隆高校(CarnegieMellonUniversity)的生物学家展开了一项科学研究,开售了一个人工智能技术(AI)系统软件,可动态性预测停车位的闲置不用状况。展开该科学研究的生物学家强调地下停车场感应器不容易经常会出现常见故障和不正确,因而不从该类感应器上收集数据,只是运用行驶记时器所展开的历史时间买卖,在用以附加数据展开预测以前,再作估计否有空闲停车位。

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据统计,约有95%的街头收费标准地下停车场都根据记时器来展开管理方法,强调该类实体模型比独立国家的感应器系统软件具有实用性。科学研究精英团队用以了一种根据连接点、边沿、特性和别的图型构造的图卷积神经元网络来展开模型,表述地下停车场方向、交通总流量、行驶市场的需求、路面链接和地下停车场中间的统计数据关联。该系统软件结合具有宽短时记忆的時间迭代更新神经元网络(一种必须通过自学长时间仰仗工作能力的AI优化算法)及其双层视频解码器,从与交通涉及到的数据源中(如行驶记时器交易信息、交通速率和天气状况)提纯行驶信息内容,并对停车位闲置不用状况展开预测。

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科学研究工作人员依据匹兹堡城区的数据对该实体模型展开了检测,在匹兹堡城区的39个商街中国共产党有97台马路边行驶记时器。由匹兹堡行驶管理处(PittsburghParkingAuthority)获得历史时间行驶数据,网联平台汽车集团Inrix的交通信息内容频道栏目(TrafficMessageChannel)和WeatherUnderground运用于车系页面(API)获得交通速率数据和动态天气预报汇报。科学研究工作人员答复,在检测中,该实体模型在前三十分钟预测停车位闲置不用状况比别的方式展示出更优。

她们将该人工智能技术系统软件的卓越性能归功于气温和交通速率数据——特别是在是气温数据,该数据提高了预测的精确性。将来,科学研究工作人员将制做一个实体模型,该实体模型将结合交通总数、路面阻塞、交通恶性事件和安全事故等与交通涉及到的附加数据。


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