การรับรู้ข้อมูลการจราจรอย่างละเอียดถือเป็นพื้นฐานของระบบเทคโนโลยีการขนส่งอัจฉริยะ ภาคการขนส่งมีวิดีโอและภาพจำนวนมากที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้ จึงสร้างเงื่อนไขการใช้งานที่ดี ปัจจุบัน AI ได้พัฒนาไปถึงระดับที่ค่อนข้างเสถียรในสถานการณ์ที่ค่อนข้างตรงไปตรงมา เช่น การจดจำป้ายทะเบียนรถ การระบุลักษณะภายนอกของยานพาหนะ และสถิติการจราจร อย่างไรก็ตาม หากพิจารณาการรับรู้เหตุการณ์อย่างละเอียด ยังคงมีประเด็นสำคัญอยู่หลายประการ:
เมื่อพิจารณาสถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกัน ระบบยังคงต้องพึ่งพาการปรับแต่งแบบจำลองอย่างมาก จึงไม่สามารถสรุปผลได้อย่างเพียงพอ ยกตัวอย่างเช่น การตรวจจับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นกับกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก เช่น ควัน ไฟ และการกระเจิงของวัตถุนั้นทำได้ยาก
การปรับปรุงประสิทธิภาพการตรวจจับของอัลกอริทึมในสถานการณ์ที่ท้าทายเป็นงานที่ยาก ยกตัวอย่างเช่น ในสถานการณ์ที่มีแสงน้อยและคุณภาพต่ำ เช่น หมอกหนาทึบ หมอกควันหนาทึบ หรือฝนตกหนัก ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่ต้องการการรับรู้ที่แม่นยำที่สุด ประสิทธิภาพการตรวจจับกลับค่อนข้างต่ำ
ยิ่งไปกว่านั้น เทคโนโลยีนี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลเป็นหลัก ดังนั้นจึงต้องมีอินสแตนซ์ที่มีคำอธิบายประกอบและการฝึกอบรมจำนวนมาก
ในระดับหนึ่ง การนำเทคโนโลยีแบบจำลองขนาดใหญ่มาใช้สามารถบรรเทาปัญหาคอขวดของการรับรู้ข้อมูลจราจรได้ แบบจำลองขนาดใหญ่มีความยืดหยุ่น แม่นยำ และมีประสิทธิภาพมากกว่า การกลั่นกรองความรู้ช่วยให้แบบจำลองขนาดเล็กได้รับความรู้ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าจากแบบจำลองขนาดใหญ่ ดังนั้นจึงสามารถปรับแต่งแบบจำลองขนาดเล็กและนำไปใช้งานโดยตรงได้ ดังนั้น แบบจำลองขนาดเล็กจึงมีความสามารถในการสรุปผลข้อมูลทั่วไปสำหรับข้อมูลที่ไม่รู้จักและงานใหม่ได้ดีขึ้น ขณะเดียวกันก็ช่วยลดการพึ่งพาข้อมูลของแบบจำลองขนาดเล็กลงอย่างมาก ด้วยการใช้คุณสมบัติต่างๆ เช่น การถ่ายโอนความรู้และการเรียนรู้ด้วยตนเอง ทำให้อัลกอริทึมสามารถเร่งความเร็วและพร้อมใช้งาน ทำให้สามารถตรวจจับองค์ประกอบทั้งหมดได้อย่างแม่นยำในสถานการณ์ต่างๆ
การใช้เทคโนโลยี AI ช่วยให้ระบบขนส่งอัจฉริยะสามารถรับรู้ภาพรวมของผู้คน ยานพาหนะ ถนน และสิ่งแวดล้อมได้อย่างครอบคลุมทุกมิติ ครอบคลุมทุกพื้นที่ เต็มเวลา และครอบคลุมทุกองค์ประกอบ สมองของการจราจรในเมืองเข้าใจพื้นฐานของการเดินทางบนเครือข่ายถนน รวมถึงกฎเกณฑ์เฉพาะตัว จึงสร้างแบบจำลองการจัดการการจราจรบนถนนที่ชาญฉลาด ครอบคลุมทุกมิติ ทั้งแบบดิจิทัล เครือข่าย ภาพ และแบบเห็นภาพ และวางรากฐานสำหรับการจัดการการจราจรในเมือง
ด้วยแนวคิด dddhone ไฟล์ ต่อ ถนน/มาก, หนึ่ง ไฟล์ ต่อ ยานพาหนะ, และ หนึ่ง ไฟล์ ต่อ คนววว แพลตฟอร์มเสริมศักยภาพการตัดสินใจด้านการจัดการและการควบคุมแบบรายบุคคลจึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อสร้างสรรค์นวัตกรรมแอปพลิเคชันเสริมศักยภาพทางธุรกิจในภาคการขนส่งและอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้อง แพลตฟอร์มนี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจราจรทางถนน เพิ่มประสิทธิภาพของการบังคับใช้กฎหมายนอกสถานที่ ลดอุบัติเหตุ และขจัดภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น
ด้วยการแบ่งปันข้อมูลและการเสริมสร้างศักยภาพทางธุรกิจ ความร่วมมือระหว่างหน่วยงานต่างๆ ในภาคการขนส่งที่ครอบคลุม จึงช่วยให้เกิดการพัฒนาความร่วมมืออย่างสูงของผู้เข้าร่วมด้านการจราจร รวมถึงการตระหนักถึงการนำทางจราจรที่แม่นยำแบบเรียลไทม์ การจัดสรรสิทธิ์บนถนนแบบไดนามิกและอัจฉริยะ รวมถึงการบริหารจัดการความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพในระยะยาว ยิ่งไปกว่านั้น ความร่วมมือนี้ยังช่วยผลักดันการปรับปรุงและพัฒนาองค์กรขนส่งแบบดั้งเดิม ขณะเดียวกันก็ช่วยรับประกันการเติบโตอย่างแข็งแกร่งของอุตสาหกรรมเกิดใหม่ เช่น การเชื่อมต่ออัจฉริยะและการขับขี่อัตโนมัติ และมอบพลังให้กับบริการข้อมูลการเดินทางเพื่อก้าวไปข้างหน้า
แพลตฟอร์มหลักสำหรับความสามารถหลักประกอบด้วยแพลตฟอร์มเครือข่ายถนนดิจิทัลที่คำนวณได้ แพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลการจราจร และแพลตฟอร์มการตัดสินใจจำลองการจราจร แนวคิดของการขนส่งอัจฉริยะถูกนำมาใช้เพื่อสร้างสถานการณ์การใช้งานต่างๆ เช่น การรับรู้สภาพแวดล้อมในเมือง บริการอัจฉริยะ การป้องกันและควบคุมความปลอดภัยสาธารณะ การจัดการการจราจรทางถนน การดำเนินงานและการบำรุงรักษาสิ่งอำนวยความสะดวกของเทศบาล และประสบการณ์การเดินทางอัจฉริยะ
ข้อมูลการรับรู้ของเสาไฟอัจฉริยะเป็นองค์ประกอบสำคัญของการดำเนินงานในเมืองและมีบทบาทสำคัญในการสร้างเมืองอัจฉริยะ เพื่อให้สอดคล้องกับความก้าวหน้าของเมืองอัจฉริยะ เสาไฟอัจฉริยะจะทำหน้าที่เป็นจุดยึดและพัฒนาไปสู่ปลายประสาท ว๊าวววว ของสมองเมืองอัจฉริยะ ซึ่งจะช่วยอำนวยความสะดวกให้กับการไหลเวียนของระบบนิเวศเมืองอัจฉริยะทั้งหมด
ลองนึกภาพดูสิ ขณะที่คุณกำลังเดินอยู่บนถนน ก็มีเสียงหนึ่งดังมาจากข้างถนนว่า: ว๊าวววว ผู้ขับขี่จักรยานไฟฟ้า โปรดสวมหมวกกันน็อค! ว๊าวววว คุณมองไปรอบๆ แต่หาต้นตอของเสียงไม่เจอ—อย่าตื่นตระหนก ลองมองไปที่เสาไฟใกล้ๆ ดูสิ เพราะเสียงเตือนแบบนี้น่าจะมาจาก "it"—เสาไฟอัจฉริยะ
เสาไฟอัจฉริยะที่ติดตั้ง AI สามารถตรวจจับได้โดยอัตโนมัติว่าผู้ขับขี่จักรยานไฟฟ้าสวมหมวกกันน็อคหรือไม่ จากนั้นจึงส่งสัญญาณเสียงผ่านระบบเสียงในตัว ด้วยการผสานรวมระบบต่างๆ มากมาย เช่น การสื่อสารเคลื่อนที่ แสงสว่าง การตรวจสอบสภาพอากาศและสิ่งแวดล้อม การเผยแพร่ข้อมูล การแบ่งปันและกระจายพลังงาน และการป้องกันความปลอดภัย เสาไฟอัจฉริยะจึงกลายเป็นมากกว่าแค่ระบบไฟส่องสว่างเพียงจุดเดียว แต่ได้ถูกแปลงโฉมเป็นเสาไฟขนาดใหญ่แบบ "multi-เสา-ใน-นอนแล้วววว
เสาไฟอัจฉริยะสามารถรองรับบริการนวัตกรรมต่างๆ ได้มากมาย เช่น ระบบไฟส่องสว่างอัจฉริยะ การสื่อสาร 5G ระบบรักษาความปลอดภัยสาธารณะ การตรวจสอบสิ่งแวดล้อม การขนส่งอัจฉริยะ และพลังงานอัจฉริยะ เสาไฟอัจฉริยะประสบความสำเร็จในการเปลี่ยนผ่านจากฟังก์ชันการให้แสงสว่างเพียงอย่างเดียวของโคมไฟถนนแบบดั้งเดิมไปสู่ฟังก์ชันที่หลากหลาย ผ่านการรวมฮาร์ดแวร์ การใช้เสาร่วมกัน และการเพิ่มซอฟต์แวร์ให้กับอุปกรณ์รับรู้ต่างๆ
คำถามที่พบบ่อย
1. ไซท์เอสอี จะจัดขึ้นที่ไหนและเมื่อใด?
งานนี้จะจัดขึ้นระหว่างวันที่ 13-15 พฤษภาคม 2569 ณ ศูนย์การประชุมและนิทรรศการนานาชาติ เอ็กซ์ไอซีอีซี สี่แห่ง (เอ็กซ์ไอซีอีซี) ในเมืองเซียะเหมิน ประเทศจีน
2. อธิบายขนาดของ ไซท์เอสอี
ไซท์เอสอี เป็นงานที่มีพื้นที่กว่า 40,000 ตารางเมตร มีผู้เยี่ยมชมงานมากกว่า 350 ราย ซึ่งประกอบด้วยบริษัทชั้นนำ และผู้เข้าชมงานมืออาชีพมากกว่า 30,000 รายจากทั่วโลก
3. มีกิจกรรมอะไรบ้าง?
ฟอรัมและกิจกรรมระดับมืออาชีพมากกว่า 80 รายการเหล่านี้เกี่ยวกับหัวข้อที่ต้องหารือในระบบขนส่งอัจฉริยะ
4. มีตัวแทนกี่ประเทศและภูมิภาค?
ผู้แทนจากกว่า 80 ประเทศและภูมิภาคจะอยู่ที่ ไซท์เอสอี
5. มีโอกาสร่วมมือกันหรือไม่?
ไซท์เอสอี มีพันธมิตรมากกว่า 1,000 รายทั่วโลก เป็นสถานที่ที่ทุกคนสามารถเปิดเผยความเป็นไปได้มากมายสำหรับความร่วมมือทางธุรกิจ การแลกเปลี่ยนเทคโนโลยี และการลงทุน
6. ฉันสามารถติดต่อใครเพื่อขอรายละเอียดเพิ่มเติม?
หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติม โปรดส่งข้อความถึงเราโดยใช้ส่วนติดต่อเราในหน้าเว็บของเรา
