W jaki sposób bramki mogą poprawić ruch poprzez analizę danych?

1. Warstwa gromadzenia danych: tworzenie sieci wielowymiarowych percepcji
Obrotowy system bramy składa się z trzech części: obrazowanie fali milimetrowej ludzkiego ciała, rozpoznawania biometrycznego Ryc. 1 i inteligentnego wykrywania ., tworzą trójwymiarową sieć zbierania danych . Każda brama ma 12 zestawów wysokiej precyzyjnych czujników, które rejestrują 37 kluczowych wskazówek w czasie rzeczywistym, w tym czas, aby passenne są przesuwane, wyniki logoty, a także stanowi sprzęt, a wyniki sprzętu i strefy sprzętu i stanu sprzętu i stanu sprzętu i stanu sprzętu i stanu sprzętu i stanu sprzętu i stanu sprzętu i stanu sprzętu i stanu sprzętu i stanu sprzętu i stanu sprzętu i stanu. Operacja . Na przykład system bramy lotniska piasty może obsługiwać 200 żądań jednocześnie i przechowywać 1 . 2 TB danych dziennie . może również gromadzić dane z dokładnością milisekund.
Technologia opiera się na jednopunktowym ograniczeniu typowego sprzętu bezpieczeństwa, jeśli chodzi o wymiar danych ., na przykład moduły biometryczne mogą przechwytywać cechy twarzy i informacje o tęczówki od pasażerów, a następnie porównywać je z trójwymiarowym danymi konturowymi wytwarzanymi przez milimetra technologii obrazowania fali . to zwiększa akcję tożsamości 99 . 997%. Czujnik ciśnienia rejestruje również krzywą siły ramię wahadłowej bramki, która może poprawnie wykryć dziwne zachowania, takie jak tailgating i spłukiwanie bramy . Czas, w którym znalezienie dziwnych zdarzeń jest teraz tylko 0,3 sekundy.
2. Warstwa transportu danych: tworzenie tętnic, które reagują w czasie rzeczywistym
Technologia wykorzystuje architekturę hybrydową obliczeniową 5G+Edge, aby rozwiązać problem opóźnień w wysyłaniu dużych ilości danych . Nvidia Jetson AGX Xavier Edge Computing jednostki obliczeniowej, która jest skonfigurowana w pobliżu bramki, może przedstawić oryginalne dane i skondensować dane o użytecznych danych przez 70%. 5G, które wycina kluczowe informacje o chmurze, z opóźnieniem. MiliseConds . Ten projekt pozwala systemowi uruchomić 5000 instrukcji jednocześnie, co wystarczy do podstawowego dynamicznego planowania .
System wykorzystuje technologię Blockchain do utworzenia rozproszonej księgi, która pomaga zapewnić bezpieczeństwo danych . Wszystkie rekordy ruchu są szyfrowane za pomocą SHA -256 i przechowywane w łańcuchu konsorcjum jako doświadczenia międzynarodowe . zapewnia, że dane nie mogą być zmienione i można je wytrącić.. czas potrzebny na znalezienie złych danych od 72 godzin do 15 minut .
3. Warstwa analizy danych: Włącz silnik wartości danych
Głównym celem warstwy analizy danych jest utworzenie cyfrowej platformy bliźniaczej i wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do wydobywania trzech rodzajów wartości:
Przewidywanie zdrowia sprzętu: Używamy sieci neuronowej LSTM do reprezentowania 12 ważnych czynników, w tym częstotliwości wibracji ruchowych i ciśnienia hydraulicznego amortyzatora . System może dokładnie prognozować awarie sprzętu o 72 godziny z góry 89% czasu, który obniża koszty utrzymania o 40% .}
Dynamiczna symulacja przepływu pasażerskiego: Korzystanie z czasoprzestrzennej sieci splotowej (ST-CNN) Aby spojrzeć na stare dane przepływu pasażerów i skonstruować model, który przewiduje przepływ pasażerów na poziomie minuty ..
Znalezienie zagrożeń bezpieczeństwa: Użyj wykresu sieci neuronowych (GNNS), aby wykonać wykres, w jaki sposób pasażerowie zachowują się . Algorytm może znaleźć niezwykłe struktury sieci społecznościowych, takie jak tylgowanie grupy, nieprawidłowe podanie o wysokiej częstotliwości i inne wzorce zachowania . sprawia, że trzy razy więcej prawdopodobne jest znalezienie problemów bezpieczeństwa.
4. Warstwa optymalizacji decyzji: Zmiana sposobu zarządzania ruchem
System wsparcia decyzji otrzymuje wyniki analizy danych w czasie rzeczywistym za pośrednictwem interfejsów API . To prowadzi do trzech głównych scenariuszy optymalizacji:
Planowanie zasobów dynamicznie: System wykorzystuje algorytmy uczenia się wzmocnienia, aby automatycznie zmienić liczbę kanałów otwartych bram w oparciu o liczbę osób przechodzących w dowolnym momencie . na jednej stacji metra, ten system skrócił średni czas oczekiwania pasażerów w godzinach szczytu z 12 minut na 3 . 5 minut i zwiększył stosowanie kanału przez 65%.
Stworzenie planu awaryjnego: cyfrowa platforma bliźniacza może automatycznie tworzyć najlepszy plan ewakuacji, symulując 12 rodzajów sytuacji, takie pożary i strajki terrorystyczne . w symulacji pożaru na lotnisku, przygotowując najlepszy sposób na odejście na podstawie danych bramkowych, sprawiły, że proces 40% .
Ulepszanie jakości usługi: System może znaleźć problemy z usługami i rozpocząć proces ich ustawiania za pomocą technologii NLP w celu spojrzenia na skargi pasażerskie . Ten system podniósł satysfakcję pasażerów w danym centrum od 82% do 93%, a skargi są obsługiwane w ciągu 8 minut zamiast {12.}

Zrzuć ramię statywu