物聯(lián)網(wǎng)和機器學習在智慧城市中的作用

世界人口正以前所未有的速度增長，不僅一半的人口居住在城市地區(qū)，而且估計到2050年還將增長50％。因此，生活在這些大城市中的人口數(shù)量巨大由于需要智能化管理的環(huán)境壓力很大，像物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和機器學習（ML）這類智能技術(shù)有潛力通過創(chuàng)建新的和更智能的體驗來應對日趨復雜的城市化壓力。一天的生活更加舒適。

自從引入物聯(lián)網(wǎng)概念以來，它一直被認為是智慧城市中的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，在本文中，我們旨在解釋物聯(lián)網(wǎng)和機器學習在智慧城市中的作用。但是，在繼續(xù)前進之前，讓我們簡要地了解智慧城市的概念。

什么是智慧城市？

智慧城市可以理解為由信息和通信技術(shù)組成的框架，用于開發(fā)，部署和最終促進可持續(xù)發(fā)展實踐，以有效地管理城市并巧妙地應對其日益增長的城市化挑戰(zhàn)。

該框架的很大一部分是由互連對象組成的智能網(wǎng)絡(luò)，這些對象使用無線技術(shù)（例如小工具和云）傳輸數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng)應用程序使用機器學習來接收，管理和分析實時數(shù)據(jù)，以幫助市政當局，企業(yè)，公民和整個城市做出更好的決策，從而改善生活質(zhì)量。

現(xiàn)在讓我們繼續(xù)討論智能城市中IoT和ML的各種用例，以了解這些技術(shù)如何改變城市和生活。

智能交通管理

智慧城市可確保其公民盡可能安全高效地出行，而不會浪費時間和燃料，為此，他們轉(zhuǎn)向?qū)嵤┲腔劢煌ń鉀Q方案。

這些交通解決方案使用不同類型的傳感器來確定有關(guān)車輛的數(shù)量，位置，速度和其他相關(guān)信息。

這些系統(tǒng)的工作如下：路面?zhèn)鞲衅骱虲CTV攝像機將實時交通更新發(fā)送到中央交通管理平臺。然后，該平臺使用機器學習來分析數(shù)據(jù)，并向用戶更新有關(guān)擁塞和其他相關(guān)信息的信息。此外，這些平臺還使用機器學習分析歷史數(shù)據(jù)，以提前預測高峰時間。

除了提供有關(guān)擁堵的更新之外，這些系統(tǒng)還可以通過實時響應不斷變化的交通狀況來幫助調(diào)整交通信號燈。

成功實施此解決方案的城市就是洛杉磯。

街道照明

基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧城市試圖使路燈的維護和控制具有成本效益。他們通過為路燈配備傳感器并將其連接到云管理系統(tǒng)來實現(xiàn)此目的。

傳感器有助于收集有關(guān)照度，人員和車輛的移動以及公共交通時間表，一天中的時間，年份等的相關(guān)數(shù)據(jù)。然后將實時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)相結(jié)合，輸入到機器學習算法中，以幫助分析不同情況和每種情況下所需的光量。結(jié)果，智能照明解決方案根據(jù)物理環(huán)境條件命令路燈變亮，變暗，關(guān)閉或打開，從而改善了整體照明時間表。

現(xiàn)在，例如，當行人或車輛越過特定位置時，該路口周圍的燈光會切換到更亮的設(shè)置。

邁阿密，巴黎，馬德里等多個城市已成功實施了智能路燈解決方案，其中邁阿密以超過50萬個互聯(lián)路燈位居榜首。

公共安全管理

公共安全是城市的主要關(guān)注問題之一，并且對于提高這些城市的安全性，人們使用基于IoT的技術(shù)來提供實時監(jiān)控，分析和決策工具。

這些系統(tǒng)的工作如下：這些設(shè)備從遍布整個城市的聲傳感器和CCTV攝像機收集數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)組合起來，以預測潛在的犯罪現(xiàn)場，并在需要時迅速部署公共安全解決方案。因此，這些系統(tǒng)允許安全人員阻止?jié)撛诘恼厥抡呋虺晒ψ粉櫵麄儭?/p>

安全管理最重要的用例之一是使用槍響檢測解決方案。該解決方案可能利用整個城市安裝的已連接麥克風。這些麥克風不斷收集聲音并將其傳遞到云平臺，然后通過使用機器學習算法來檢測槍聲來分析這些聲音。這些平臺甚至可以通過測量聲音到達麥克風所需的時間來估計槍的位置。

美國已在90多個城市成功實施了該解決方案。

水管理系統(tǒng)

城市城市給供水帶來了巨大壓力，因此節(jié)約用水變得非常重要。但值得慶幸的是，物聯(lián)網(wǎng)還可以用于水管理，并且支持這種實現(xiàn)的設(shè)備稱為智能儀表。

這些儀表使自來水公司能夠追蹤用水量，然后使用機器學習分析每個家庭，行業(yè)等的平均用水量，并將其與當前用水量進行比較。

機器學習算法可以進一步用于通過分析過去的數(shù)據(jù)來預測這些家庭和行業(yè)的未來用水量。這些儀表還可以分析水壓，溫度和質(zhì)量，并在需要時幫助改進它們。

除此之外，這些儀表還可以通過監(jiān)視地下管道并了解數(shù)據(jù)來提前發(fā)現(xiàn)潛在的泄漏，從而有助于防止嚴重的水災。

聯(lián)合國是成功實施智能水管理解決方案的一個國家。

智能停車系統(tǒng)

物聯(lián)網(wǎng)是車輛跟蹤平臺的核心，并與ML相結(jié)合，可以執(zhí)行更多增強的操作。智能停車系統(tǒng)用于在不同的公共場所查找車輛的空置位置。

智能停車的地面車輛檢測傳感器是在智能停車系統(tǒng)中發(fā)揮關(guān)鍵作用的技術(shù)。諸如傳感器之類的無線工具嵌入到各個停車位的人行道中，這些傳感器收集有關(guān)車輛使用空間的時間和持續(xù)時間的數(shù)據(jù)。然后，這些數(shù)據(jù)將被傳輸?shù)皆凭W(wǎng)關(guān)，在此進行處理，并最終以清晰易懂的見解的形式呈現(xiàn)給驅(qū)動程序。

此外，還可以借助機器學習算法預先檢測高峰時間，該算法通過分析過去的趨勢或通過分析歷史數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)進行預測。

因此，這些系統(tǒng)有助于減少不必要的擁堵，減少車輛排放，節(jié)省燃料和人員時間并降低執(zhí)法成本。

總結(jié)

從我們在本文中討論過的用例以及全球物聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)狀，我們可以輕松地說，由于它們提供的好處，我們將在不久的將來看到更多的智慧城市。應用各種各樣的IoT和ML不僅使城市管理更加容易和高效，而且還有助于改善其居民的生活質(zhì)量。

但是，要享受這些好處，市政當局必須采取一致且計劃周全的方法來設(shè)計功能性智慧城市體系結(jié)構(gòu)，以允許加快實施智慧城市解決方案，但仍留有擴展空間。

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