都市进化的15个IoT应用

2016-06-12 19:37:13来源: ithome
    对于人口密集的都市而言,物联网可针对交通、气象、治安等领域,提供创新的服务



 IoT创新应用 36 

台北市资讯局
城市也能变成一个大型物联网实验室



为了将台北市打造为IoT的城市实验场域,台北市资讯局利用12座LoRa无线通讯基地台布建一个大型户外IoT网路,至今有超过50个团队申请参加这项实验,物联网平台预计下半年上线。

台北市资讯局在2015年初开始规画将整座台北市打造成为IoT的城市实验场域,来加快推动智慧城市,因此利用了12座LoRa无线通讯基地台,布建一个通讯范围可覆盖全北市的大型户外IoT网路,并开放市民参加这项实验。台北市资讯局从2016年1月开始进行平台的测试,且在今年4~5月开放外界申请,至今已有超过50个团队申请,预计对外招收200个团队, 之后这些申请通过的IoT新创团队或开发者,都能利用这个实验平台,来开发各项城市IoT新应用。原订这个物联网平台,将于今年上半年上线,但因需要更多测试时间,因此将改延到下半年上线。

 

 IoT创新应用 37 

台北市政府
整个城市变身成为空污监测站



台北市政府在2016年3月正式展开了一项城市空污监测计画,利用发放给民间和政府单位300个具有感测空污功能的空气盒子,来即时监控台北市的环境数据,包括了温度、湿度,以及空气中含有的细悬浮微粒(PM2.5)浓度等,来加以分析,改善城市的空气品质。市民也能直接上网查询,或用App查看即时的空气品质状况,来避开出入有高空气污染的场所,并也能利用这些政府开放的空气品质数据,来挖掘出新的应用方式。

 

 IoT创新应用 38 

荷兰城市
高运输自驾公车将开始营运



荷兰政府在2016年2月宣布今年夏天将于部份城市开始提供无人公车的载送服务,来减少公车司机因长期疲劳驾驶而酿祸的事故发生。这辆公车内最多可乘载六人,行驶最高时速可达40公里,并靠着机器视觉作判断来决定最佳的行驶路线,且因为采用无方向盘和踏板设计,因而有增设通报机制,一旦有紧急状况发生时,乘客直接能和控制中心联系,以确保乘客的安全。这辆自驾公车已持续在荷兰瓦赫宁恩大学校区进行道路实测,未来开始载客后,乘客搭车时能利用App来预订座位和查询搭乘路线。(图片来源/WEpod)

 

 IoT创新应用 39 

美国加州柏克莱地震实验室
手机变身可携式的临时地震仪



美国加州大学柏克莱地震实验室在2016年2月于Google Play上架了一个App,称为MyShake,利用了智慧手机内建的加速感测器,让手机变成一个可携式的临时地震仪,能反映出地震时地面晃动的大小,来探测一定强度的地震规模,为智慧手机用户提供早期的预警,并也能提供没有设置地震侦测仪的偏远地区的民众来使用,帮助他们在地震发生时,第一时间抢下保命的先机。这个App之后也将推出iOS版本。(图片来源/美国加州大学柏克莱分校)

 

 IoT创新应用 40 

英国铁路工厂
高速列车设计也开始结合物联网技术



英国铁路工厂在2015年7月开始导入了一套物联网技术,能依据从现有铁路车辆的感测器,所搜集的大量火车行驶数据,来找出造成车辆故障的成因,以避免火车故障停驶的情况一再发生,这些数据分析的成果,也帮助他们在生产制成新的火车时,可以改选用较不易故障的零件或机器设备,甚至成为他们在2016年打造英国高速火车时,能采用更好的车辆设计方式,来优化高速列车行驶的性能。这辆英式高速铁路火车,预计将在2017年开始在英国都市间提供搭乘服务。(图片来源/Hitachi Rail Europe)

 

 IoT创新应用 41 

普利司通
汽车轮胎能帮你提醒路况变化



日本轮胎大厂普利司通在2015年11月宣布他们研发的新一代智慧轮胎感测技术(Contact Area Information Sensing,CAIS)已开始可以进入商用的阶段,未来将使用在市售汽车的轮胎内,能在汽车前方视线不良的情况下,即时帮助驾驶人判断前方路面状态,例如地面湿滑、结冰或道路积雪等,来提醒驾驶人放慢车速或采取相应的驾车方式,减少车祸等事故的发生。目前在日本北海道当地的部份卡车或车辆都用了装有CAIS系统的轮胎进行路测。(图片来源/普利司通)

 

 IoT创新应用 42 

日本新舄县妙高市
除雪车能自动监控积雪

长年都在下雪的日本妙高市在2015年时利用了物联网的通报机制,来提高除雪车的清除效率,利用在市区装设的摄影机和温度感测器,来取得地面积雪状况,自动回报除雪车到场清除,民众也能即时用App查看周遭有无积雪,避开此路段行走。

 

 IoT创新应用 43 

日本国土交通省
车站导航指引也有新服务

日本国土交通省于2016年2月开始利用东京车站周边地下街布设的300个Beacon装置,提供进出车站行人的导航指引服务,让这些来工作或游玩的国内、外旅客,也能很快利用手机App来查出所在位置,找到想要搭乘的车站地铁路线怎么走。

 

 IoT创新应用 44 

NEC
人脸辨识新境界,边走就能边确认你身份



日本NEC公司在2016年4月,开始在公司内部大规模导入了他们新开发的一套通行脸部辨识技术,这套人脸辨识技术能追踪员工进出公司大门的脸部表情,来即时比对确认他的身份,而且不需要停下脚步或是面向摄影镜头,也能精准完成辨识工作。未来等到技术成熟后,也可运用在有大量行人走动的公共场所上,来帮助改善城市安全,并加强对于公共安全的把关,这项通行人脸辨识的实验计画,目前总共由NEC东京总部近千名员工参与实测,将为期4个月进行测试,预计2020年推向实用阶段。(图片来源/NEC)

 

 IoT创新应用 45 

日本东京羽田机场
机场租用服务也开始结合Beacon技术



Beacon定位技术近来年也开始在机场扩大应用,例如日本航空继在东京羽田机场内导入Beacon 来提供员工的定位服务,紧接下来在2015年10月则又展开了另一项机场Beacon应用实验,能让旅客直接利用手机App即时定位机场租用设备的所在位置,这些具有Beacon定位功能的机场设施,包括了提供旅客租用的200台轮椅、婴儿车,还有装在90位员工身上的对讲机,也都装有Beacon功能,可以更快速帮忙旅客,就近找到放有轮椅和婴儿车的地方,或是很快找到机场人员来予以协助,提高机场服务的品质。(图片来源/羽田机场)

 

 IoT创新应用 46 

日本长野县
能帮登山客遇险保命的IT护身符



日本长野县政府和民间单位合作在2014年8月开始为每一位申请爬山的登山客,都提供了一个护身符造型的小型iBeacon装置,可以利用在每个登山道的休息站装设的联网装置,来感知他们目前所在的登山位置,并也会通知他们的家人,而一旦登山客遇到了危及状况时,搜救人员很快就能依据iBeacon所定位出的搜救位置,来缩小搜索范围,在抢救时效内找到受困者,来减少山难事故的发生。而从开始采用至今,也获得广大回响。(图片来源/Bigtree)

 

 IoT创新应用 47 

Weathernews
用无人机实现在地化的气象通报



日本一家跨国气象情报公司Weathernews在2016年4月宣布将在全国8处的气象观测站据点,利用多台无人机来打造一个区域性的气象观测网路,能透过无人机监控所在的当地天气好坏 ,来提供居民更即时的天气预报服务,而从这些无人飞行器所搜集到的天候资料,还可用来提供附近机场塔台的飞航人员,来做为判断飞机起降时的参考依据。这项无人机的气象观测计画,预计将在今年夏天展开试验,未来也计画扩大无人机的部署规模,来执行各类型的气象观测任务。



日本气象预报公司Weathernews预计将在今年夏天,开始利用无人机,在全国各地进行气象预报的试验。(图片来源/Aerosense)

 

 IoT创新应用 48 

ALSOK
监视器也能用来追踪人犯



日本大型保安公司ALSOK在2015年12月开始将保安系统与AI人工智慧结合,来更进一步加强对于公共安全的监控,包括利用了从监视器搜集大量行人影像的数据,来进行深度学习,而实现了新的一种更聪明的安全监控方式,例如能利用监视器锁定可疑人物后,能以多台摄影机帮忙警方进行人犯跟踪,另外也可从画面中的行人动作举止,来判断是否有纠纷或犯罪行为即将发生,及早通报警方到场制止。(图片来源/NTT)

 

 IoT创新应用 49 

东京警视厅
警用监视系统也结合电脑视觉打击犯罪

日本东京警视厅在2016年5月开始选定在东京市区内启动一项公共安全的实验计画,利用了具有高解析度的监视器并结合电脑视觉,来加强社会治安的维护,能做到从一群人当中判断出可疑的人士或是静止物品,来即时通报警方到场处理,或提供做为接下来侦查办案的参考依据,甚至他们还在这项试验当中导入了一套群众行为分析技术,能够利用监视摄影机,来自动感测周围人群异常的拥挤状况,现场就能判断是否有紧急情况发生,并能在第一时间立即通报,而不需要另外等到有人通知,警方才派人处理,才不会失去抢救民众生命的黄金时间。

 

 IoT创新应用 50 

富士通
靠AI自动分辨路上人车动向



不论是将即时影像辨识技术运用在都市交通的行人、车辆特征辨识上,或者是用来辨别办公大楼内行走的人们行为,背后靠的都是利用一套深度学习技术来加以实现。

富士通在2016年5月举行的富士通论坛中,展示了他们结合AI最新的即时影像辨识技术,利用深度学习打造了一套人工智慧系统,已使用在都市交通的即时影像辨识上,至今已可快速分辨出移动中的公车、汽车、摩托车及行人等物体,即使行人或车辆距离监视系统有一段距离远,也能都清晰辨识,甚至富士通还使用结合深度学习的新辨识技术,将AI运用在分辨人们在大楼中的移动行为,例如爬楼梯时的移动,传统技术的辨识率只有5成左右,而采用深度学习技术则让辨识率达到9成以上。这些即时影像辨识的新技术,将有助于用来改善交通和维护治安的用途。

关键字:IoT应用

编辑:北极风 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/xfdz/article_2016061254709.html
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