傳感器在城市神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中扮演什么角色

截至2018年底，我國智能交通千萬級以上的項目（不含公路信息化）就有1167個。

然而，就在大家普遍在對車與路的故事滿懷期待的時候，整合時期的諸多“適應(yīng)癥”也開始出現(xiàn)。無人駕駛汽車事故屢見不鮮，云端大腦在龐大的數(shù)據(jù)體量面前壓力山大，研發(fā)和基建成本居高不下，但城市交通效率卻并沒有成比例提升。

如果把智慧交通比作城市未來的一出好戲，那么，目前已經(jīng)完成了前期的籌備工作。核心班底不外是云端大腦、芯片、傳感器、攝像頭，都說膩了。至于最終向市民呈現(xiàn)出怎樣的作品，還要看導(dǎo)演如何讓角色們拿起正確的劇本、奉獻出的演技了。

于是，我們和專注于高端傳感器、MEMS芯片及系統(tǒng)的西人馬聊了聊，探討了一下在智慧城市這部鴻篇巨制中，傳感器都承擔(dān)了哪些戲份。

數(shù)據(jù)織就的“城市神經(jīng)網(wǎng)”，隱藏了幾個重要的出行bug

在傳感器開始它的表演之前，我們要先幫城市的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“捉捉蟲”，找出那些影響感知和決策的大小bug。

在城市的數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)過程中，每天有大量的傳感器和系統(tǒng)落地。但這些終端數(shù)據(jù)距離真正服務(wù)于城市大腦，卻存在著幾個障礙：

1.數(shù)據(jù)收集的完整性?，F(xiàn)代化城市和人們的出行軌跡往往圍繞著復(fù)雜而緊密的交通網(wǎng)絡(luò)展開。一方面，這要求城市系統(tǒng)能夠覆蓋到每一個邊邊角角，構(gòu)成完整而龐大的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”；另一方面，高速流動的車流、人流對數(shù)據(jù)采集的實時性、精度也提出了挑戰(zhàn)。如果數(shù)據(jù)出現(xiàn)了“盲點”，那么即使擁有再強大的城市大腦，交通擁堵、地面安全等問題也依然是“死結(jié)”。

2.數(shù)據(jù)協(xié)作的兼容性。城市數(shù)據(jù)的另一個問題，是數(shù)據(jù)源的多種類、多模態(tài)。比如僅僅是解決堵車的問題，就需要路面的車流量數(shù)據(jù)、車輛GPS數(shù)據(jù)、天氣預(yù)報、路況健康監(jiān)測數(shù)據(jù)等等，只有將不同種類的傳感器融合，把各數(shù)據(jù)源捏合在一起，才能夠?qū)崿F(xiàn)對交通狀況的實時把握和調(diào)控，主動影響智慧決策。

3.數(shù)據(jù)處理的高效率。目前許多城市的數(shù)據(jù)收集方案，都是通過攝像頭、通訊基站等方式實現(xiàn)的。這就導(dǎo)致了兩個問題：一是攝像頭的視覺數(shù)據(jù)需要進行語義分析、特征提取、圖像理解等一系列處理，對算力資源、硬件配置、數(shù)據(jù)存儲等提出了較高的要求；二是大規(guī)模的實時高精視覺數(shù)據(jù)一股腦兒地輸送到云端，很容易造成數(shù)據(jù)堆積和處理延遲，成為“城市大腦”的重擔(dān)，耽誤一些需要實時反應(yīng)的需求。

歸根結(jié)底，城市的智慧化不應(yīng)該只停留在“被數(shù)字”的表面功夫，而應(yīng)該真正讓城市的每一寸肌理都能夠感知數(shù)據(jù)、應(yīng)用數(shù)據(jù)，這樣任何地面事件帶來的每一個“神經(jīng)沖動”，才能快速而順利地抵達城市“大腦中樞”。

將城市道路變成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

關(guān)于城市數(shù)據(jù)體系的建構(gòu)，目前還沒有什么“基本法”，參與者都在各自摸索。對于城市交通領(lǐng)域的數(shù)據(jù)難題，顯然不是單一的軟硬件所能夠解決的。因此，可將數(shù)據(jù)網(wǎng)也拆解成了三個步驟：

第一步：多模態(tài)傳感器的全面鋪設(shè)；

第二步：多模組監(jiān)測的綜合解決方案；

第三步：車人路聯(lián)動的真·智慧交通。

首先是數(shù)據(jù)感知網(wǎng)絡(luò)。前面我們提到，城市智慧交通突出的問題就是采集方式和種類單一，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的維度和精度不夠，無法照顧到龐大的細節(jié)角落。

基于此，可將交通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了從頂層設(shè)計到終端布局的系統(tǒng)設(shè)計。體現(xiàn)到具體的硬件部署上，就是將多模態(tài)的傳感器結(jié)合各類數(shù)據(jù)采集模塊，對城市道路進行因地制宜的綜合改造。

比如通過路燈傳感器，對路面的人和物實現(xiàn)10cm的高精度定位；在地面設(shè)置磁坐標(biāo)，可以對車輛每10cm的移動都了如指掌；在隧道等復(fù)雜結(jié)構(gòu)環(huán)境中，則采用了超聲波測距儀、靜力水準(zhǔn)儀、裂縫傳感器、振弦采集儀等傳感器綜合做功，并結(jié)合車聯(lián)網(wǎng)，對交通出行所需要的數(shù)據(jù)進行了深層次、多模態(tài)的系統(tǒng)收集，讓外部刺激的每一絲“神經(jīng)沖動”，都能夠被城市以立體的方式感知到。

然后是場景化的多模組監(jiān)測方案。

這部分有點像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大腦分區(qū)，數(shù)據(jù)感知網(wǎng)絡(luò)與處理模塊一起，構(gòu)成了垂直場景的監(jiān)測模組，提供清晰而具體的能力。

目前，智慧交通系統(tǒng)可以為用戶提供定位導(dǎo)航、通訊傳輸、氣候監(jiān)測、橋梁監(jiān)控監(jiān)測、隧道監(jiān)控監(jiān)測、地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測等不同模塊的服務(wù)。

以地災(zāi)模組為例，智慧交通系統(tǒng)在邊坡等道路環(huán)境上部署了傳感器、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸?shù)茸酉到y(tǒng)，對自然災(zāi)害等進行實時監(jiān)測。這些數(shù)據(jù)會實時上傳到數(shù)據(jù)庫和處理控制中心，一旦出現(xiàn)異常狀況，就能夠根據(jù)實際情況進行安全評價，預(yù)警子系統(tǒng)在向上發(fā)出分級預(yù)警，從而達到監(jiān)控邊坡安全、及時消除安全隱患的功能。

最后，就需要將路、車、人等不同的“子模塊”聯(lián)動起來，形成一個細節(jié)明確、功能多元、場景豐富的完整城市數(shù)字體系。再借助超級計算機的磅礴算力，完成城市交通的智能管理。

就拿常見的“城市病”——交通擁堵來說，一旦道路、基建、人、車都被城市神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連通起來，那么一旦周邊車輛發(fā)生異變，車與車之間的感應(yīng)就會實時開啟。特殊氣候、網(wǎng)絡(luò)失聯(lián)、車流異常等外界環(huán)境的變化，都能夠及時被無處不在的傳感器網(wǎng)絡(luò)所感知和處理，再借由城市大腦將指示傳遞給車主，進行合理避障。這樣的無死角的城市網(wǎng)絡(luò)，自然就不會再輕易就“心肌梗塞”了。

如此看來，從神經(jīng)突觸（傳感器系統(tǒng)），到獨立腦區(qū)（垂直模塊），再到城市大腦（智慧交通系統(tǒng)），智慧交通系統(tǒng)正是通過這樣環(huán)環(huán)相扣的勾畫，讓真正的智慧城市更早地來到我們身邊。

城市智能化道路上，傳感器的角色扮演

至此，數(shù)據(jù)、智能與城市，完成了一次軟硬件一體化的深度結(jié)合。那么，我們不妨簡單總結(jié)一下，在智慧城市的建構(gòu)過程中，傳感器系統(tǒng)應(yīng)該扮演哪些角色？

1.規(guī)劃師

在智慧交通系統(tǒng)的部署細節(jié)中，我們會發(fā)現(xiàn)，傳感器系統(tǒng)并不僅僅是在機械執(zhí)行道路改造工作，而是充分結(jié)合城市交通發(fā)展中的實際問題，通過數(shù)字化、智能化的手段，去應(yīng)對復(fù)雜而多變的交通狀況。

換句話說，一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)規(guī)劃師，才能讓城市生活變得真實可感，進而從全局提升城市服務(wù)能力。

2.守護者

城市數(shù)字化吸引了無數(shù)廠商來分一杯羹，但芯片廠商、基建企業(yè)、數(shù)據(jù)維護等各自為政，由此帶來的數(shù)據(jù)斷層、協(xié)作失調(diào)，卻是埋伏在城市神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的“隱藏殺手”。

而基礎(chǔ)的傳感器網(wǎng)絡(luò)，則可以從廣闊的數(shù)據(jù)維度上，將車與車、車與人、車與網(wǎng)統(tǒng)一整合在一起。

就像智慧交通系統(tǒng)，在環(huán)境不好的前提下，可以通過信號燈狀態(tài)、天氣監(jiān)測、隧道健康監(jiān)測、厘米級磁柵等綜合做功，來解決車輛可能遭遇的通訊、定位、導(dǎo)航等諸多問題。

正是這樣細致到“毛細血管”級別的統(tǒng)一數(shù)據(jù)系統(tǒng)，才能夠保障行車安全。

3.深耕者

在現(xiàn)實的交通網(wǎng)絡(luò)中，存在著許多垂直而細分的小環(huán)境，每個結(jié)構(gòu)都有著各自特殊的部署需求，對此估計不足很有可能在道路軟硬件改造上顧此失彼，讓車輛上了路也走不遠、走不快。

對此，可將橋梁、隧道、邊坡災(zāi)害等特殊的公路場景都進行了縝密而細致的部署?；诖?，自動駕駛、車路協(xié)同等技術(shù)才能真正走出試驗場，讓大家看到真實的價值。

目前看來，城市必須以全面統(tǒng)一布局和垂直場景落地來雙面進擊，才能真正實現(xiàn)智慧的覺醒。

因此，多模態(tài)、多種類傳感器的綜合部署、協(xié)同作戰(zhàn)，也就變得至關(guān)重要。否則，城市道路的眾多節(jié)點只能像偏癱患者一樣，肢體再如何動作，都難以被大腦所精準(zhǔn)感知。

或許未來我們回顧中國城市的智慧化進程時，會發(fā)現(xiàn)鑿開了一個個“神經(jīng)元”、搭建了一根根數(shù)字管道，才讓智慧開始在城市中流動、傳導(dǎo)、撞擊，最終萌生出智慧。

只有每一個關(guān)鍵角色都認真對待屬于自己的時代劇本，城市文明值得驕傲的智慧大戲，才能真正拉開序幕。

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2021-08-17 08:19:35

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一維卷積的處理過程

以前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎都是部署在云端（服務(wù)器上），設(shè)備端采集到數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在嵌入式設(shè)備端上，即

2021-12-23 06:16:40

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？

2022-09-08 10:23:10

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何使用

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。

2019-07-17 07:21:50

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的第一次浪潮。1969 年美國數(shù)學(xué)家及人工智能先驅(qū) Minsky在其著作中證明感知器本質(zhì)上是一種線性模型[21]，只能處理線性分類問題，最簡單的異或問題都無法正確分類，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也

2022-08-02 10:39:39

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點是什么

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點

2020-05-05 18:12:50

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu)和常用框架

　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu)　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架

2020-12-29 06:16:44

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介：什么是機器學(xué)習(xí)？

抽象人工智能（AI）的世界正在迅速發(fā)展，人工智能越來越多地支持以前無法實現(xiàn)或非常難以實現(xiàn)的應(yīng)用程序。本系列文章解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN）及其在 AI 系統(tǒng)中機器學(xué)習(xí)中的重要性。CNN 是從

2023-02-23 20:11:10

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是如何定義的？

什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ImageNet-2010網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？有哪些基本參數(shù)？

2021-06-17 11:48:22

反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是什么

反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

2020-04-28 08:36:58

可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實現(xiàn)關(guān)鍵詞識別

的架構(gòu)成為可能，甚至在資源受限的微控制器器件中也能運行。在 Cortex-M 處理器上運行關(guān)鍵詞識別時，內(nèi)存占用和執(zhí)行時間是兩個最重要因素，在設(shè)計和優(yōu)化用于該用途的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，應(yīng)該考慮到這兩大因素

2021-07-26 09:46:37

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立參數(shù)Kp,Ki,Kd自整定的PID控制器。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如下圖所示：控制器由兩部分組成：經(jīng)典增量式PID控制器；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...

2021-09-07 07:43:47

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢識別系統(tǒng)

η ∈（0,1）代表學(xué)習(xí)速率?！　∮捎贐P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的收斂速度慢，優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)非常復(fù)雜，所以需要優(yōu)化學(xué)習(xí)速率。三層感知器的BP 學(xué)習(xí)算法權(quán)值調(diào)整計算公式為：　　　　將每個加速度傳感器中每個軸的數(shù)據(jù)

2018-11-13 16:04:45

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識

2018-01-04 13:37:27

基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評估及局限性

FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析基于FPGA的ANN實現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評估及局限性

2021-04-30 06:58:13

基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識

2018-01-04 13:38:52

基于遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子舌在黃酒檢測中的應(yīng)用

基于遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子舌在黃酒檢測中的應(yīng)用采用遺傳學(xué)習(xí)算法和誤差反向傳播（BP）算法相結(jié)合的混合算法來訓(xùn)練前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂質(zhì)量和收斂速度，并將此算法運用到電子舌對黃酒

2009-09-19 09:32:15

如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

如何用stm32cube.ai簡化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

2021-10-11 08:05:42

如何利用SoPC實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度控制器？

由于時變非線性和強耦合的控制系統(tǒng)還沒有精確的數(shù)學(xué)模型，因而傳統(tǒng)的依賴被控對象數(shù)學(xué)模型的控制策略及其控制系統(tǒng)的封閉式結(jié)構(gòu)很難對其實施有效控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制能夠很好地克服系統(tǒng)中模型參數(shù)的變化和非線性等

2019-08-12 06:25:35

如何利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去更好地控制巡線智能車呢

巡線智能車控制中的CNN網(wǎng)絡(luò)有何應(yīng)用？嵌入式單片機中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)該怎樣去使用？如何利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去更好地控制巡線智能車呢？

2021-12-21 07:47:24

如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測的計算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層，以提高模型的預(yù)測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測

2021-07-12 08:02:11

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傳感器在城市神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中扮演什么角色

1.規(guī)劃師

2.守護者

3.深耕者

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