“上车”潮愈演愈烈,广东省半年追加千万ETC用户。 但收费效率、准确率急需提高,也给底层技术平台带给了新的挑战。因为缺少新技术反对,在今年1月高速公路“后撤车站”后,一些地区经常出现了错误计费、反复计费、收费时间错误等问题。 对于阿里来说,这一痛点是较慢紧贴行业的机会。
但从技术的角度上看,海量通行数据的动态搜集与处置显然是最关键,也是最艰难的。以广深高速为事例,日均车流量多达40万辆次,节假日高峰期时,车流量多达60万辆次,总计80余个龙门架,每日产生上亿张图像,这对网络带宽、数据存储和分析处置都是很大的挑战。
去年年底,阿里云的“高速权利流会计项目”已在广东月落地,这也是全国首个高速不行驶收费AI会计项目。 “这一项目引进了阿里云的云计算、AI视觉辨识和数据技术,能较慢处置TB级的海量通行数据(相等于几千GB),从上亿张图片中精确辨识出有车辆,如果是靠人工辨识,必须数月时间。”崔磊对记者回应,“高速权利流会计”技术确保了“后撤车站”后的高速收费更加精确、高效,而错误计费、反复计费、“大车小标”、“货车客标”、“卖田径宽”等问题都获得了解决问题。
2018年7月,阿里云ET城市大脑公布大规模视觉计算出来平台“天擎”,这是继天曜、天鹰、天机后,ET城市大脑的第四款AI视觉产品。机构预测,未来几年,我国机器视觉产业规模将之后保持稳定快速增长,市场规模到2020年未来将会超过千亿级水平。
“达摩院在阿里云智能也却是较为仅有的算法产品,在城市交通方面都有投身于,主要是以特征辨识居多,除了解决问题高速路段收费和人工智能会计对特征图片的辨识以外,在城市交通方面也有一些尝试,比如公交车站,或者交通拥堵的城市情况,展开交通纾缓和预测,也是基于达摩院的图像识别提供能力。”崔磊对记者回应。
“具体来说,高速上的龙门架不会给通过的每辆车照片,这些照片将为推理小说路径获取十分最重要的证据。基于这些照片,阿里云的AI视觉辨识、深度自学技术需要从海量视频图像中对车辆展开检测辨识,获得车辆高维全局特征信息,以及车牌、车型、颜色、品牌等局部特征信息,再行通过时间、空间方位辨别,可得出结论一条更加精确的路径,我们称之为它是多维推理小说路径。”崔磊告诉他记者,在项目中运用了阿里云的AI视觉辨识技术和达摩院“天曜”算法,可以更为明晰地体现车辆实际通行与收费情况。
一般来说,一天的图像存储总量就超过TB级(几千GB),目前阿里布局了多达100台边缘节点服务器覆盖面积了整个广东省域范围的各路段中心。 业内人士认为,从云计算厂商的竞争趋势来看,过去更好是“跑马圈地”,多以价格战模式抢走市场。
有机构统计资料,过去五年,华为、腾讯、阿里巴巴、百度等共计中标117个智慧城市(城市大脑)项目信息,涵括25个省市地区、44个城市,牵涉到招标金额102亿元、中标金额98亿元,平均值每个项目8376万元,14个项目多达1亿元。 但近年来以技术为导向的产品竞争沦为了新的趋势。
无论是华为的昇腾和鲲鹏生态,还是腾讯的“星星海”服务器,在城市云的竞争滑行道上,技术的升级沦为头部厂商布局的“杀手锏”。
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