Smart Cities are Benefiting From Image Recognition Tools
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スマートシティのツールとしての画像認識

スマートシティのツールとしての画像認識

06 8月20

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スマートシティのツールとしての画像認識

デジタルトランスフォーメーションは、プロセスを改善してより効率的かつ効果的になるためのデジタルテクノロジーの使用に関係しています。マシンビジョンとディープラーニングによるデジタルトランスフォーメーションは、都市化に取り組む都市にとって不可欠なツールとなるために成熟しました スマートシティ。この記事は、その方法を説明することを目的としています 人工知能 (AI)は、画像認識を通じて、都市化を目指す都市のデジタル変革において重要な役割を果たすことができます。 スマート.

スマートシティの基礎

洞察を得るために、典型的なスマートシティは、人間、デバイス、および資産からデータを収集します。これらの大規模なデータセットの都市を分析すると、交通を最適化し、エネルギー効率を達成し、情報システムを開発し、廃棄物管理を最適化できます。スマートシティイニシアチブでは、画像認識機能を統合することで、テクノロジーを活用して運用の生産性を高め、公共の安全を保護することもできます。たとえば、画像認識と機械学習の実装により、市当局は交通渋滞、駐車違反、気象パターンなどを検出できます。そのようなイニシアチブには、パターンから学習し、APIを介してダッシュボードに出力を配信できる堅牢な画像認識システムが必要です。

スマートシティと画像認識

次のユースケースは、スマートシティイニシアチブの改善における画像認識の重要性を示しています。

  • コンピュータビジョンと画像認識: 世界中で、センサー、カメラ、モノのインターネット(IoT)デバイス、高度なAIソフトウェアを使用して、都市部をより効率的にするための多くの努力が行われてきました。この問題は、IoTデバイスがインターネットに接続できないときに発生します。ネットワーク内コンピューティングを使用すると、問題を解決できます。ネットワークに適用された堅牢な画像認識ソフトウェアシステムは、パターンから学習し、処理されたデータを必要な場所に配信することにより、接続性の問題を解決できます。

インネットワークコンピューティングのもう1つの利点は、ソースからエンドポイントにリアルタイムでデータを転送できることです。画像認識やその他のAPIは、都市で一般的に使用されている従来のデータストリーミング技術よりも強力なツールです。ネットワーク内の画像認識システムにより、データが動いている間にネットワーク上で処理を展開および実行できます。データから得られた出力は、ダッシュボードまたは指定されたアラートシステムに配信できます。

  • 行方不明の子供や人身売買の被害者を見つける: 都市は、記録されたビデオの分析を使用して、行方不明者を識別、追跡、および回復します。行方不明の子供や人身売買の被害者の参照写真を顔認識データベースに追加すると、ビデオフィードからの過去の外観と照合することで、技術オペレーターの努力を大幅に加速できます。顔認識を使用すると、行方不明者のおおよその時間と最後に判明した場所を特定でき、警察に貴重な調査情報を提供できます。さらに、そのようなシステムは、ビデオフィード内で顔の一致が発生するたびにアラートをトリガーするように構成できます。

 

  • 保護されたゾーンへのアクセスの制御: スマートシティは、政府認証、発電所、貯水池などの機密性の高いエリアへのアクセス制御を実装しながら、識別の1つの形式として顔認識を活用できます。

上記のユースケースは、スマートシティの画像認識の実装のほんの数例です。 (AI)の進歩により、アプリケーションはますます画像認識機能を組み込んでオブジェクトと顔を識別し、資産管理、情報システム、最適化ソリューションの効率を向上させ、それによって スマートより賢い.