计算机视觉软件有可能重塑城市举动的方式

随着时间的推移，“推动为方便起见对纽约市和全球城市地区的僵局，道路安全和污染具有显着影响。”

自那篇文章出版以来，全球大流行为新的高地进行了电子商务，专家不希望这种向上趋势很快就会减缓。如果没有战略干预，我们将发现我们的城市面临着越来越严重的交通问题，安全问题和污染排放。

几十年来，同样的挫折已经困扰着城市道路。然而，技术终于追赶，提供了解决密集城市街道拥挤，污染和停车执法的挑战的新手段。

正如几乎总是如此，一项有效的解决方案首先首先理解产生问题的详细情况。在这种情况下，简单评估问题的手段是使用路灯相机观察路边停车和街道流量。

部署摄像机以监控公共空间可能会立即煽动帝国难民倡导者（我认为自己），这就是为什么我喜欢我的公司采取了一种隐私的方法来产品开发。我们的技术实时处理视频，并通过模糊面板和许可板在制作内部或公共官员提供任何类型可用的图像数据之前，对监视目的进行潜在滥用监视目的的进一步担忧。

这些相机的重点不是屏幕，而是为了利用现实世界城市街道的具体数据，以产生遏制的重要见解和动力自动化。 Automotus的计算机视觉软件已经使用该模型来帮助城市管理街道上上述商用车辆。

该技术还可用于优化和激励停车周转。根据一项研究，纽约市的司机每年平均每年花费107小时寻找停车位，以浪费的时间，燃料和排放量为每位司机2,243美元，这为城市的总成本为43亿美元。类似的浪费动态正在跨美国和世界展开。通过收集围绕对路边空间的需求的综合数据，城市可以设计停车策略，确保在遏制空间供应和实际使用它的方式之间正确对齐。

在一名飞行员中，我们在Loyola Marymount大学校园里跑，在我们的数据用于调整停车质政策后，驾驶员搜寻停车的司机造成的交通量超过20％。利用数据优化停车导致更有效的营业额，少花在滚动的时间越来越少，交通延误减少。实时停车可用性数据还可用于指导驱动程序通过应用程序或API将驾驶员打开停车位。

通过武装城市规划人员准确，关于所有形式的路边活动的最新信息，我们授权他们充分了解规定其遏制的时间和空间模式。这为规划者提供了他们所需的信息，他们需要了解对他们所在城市的特殊性量量身定制的路边政策。

突然，“在这里发生了多少乘车下落？”等问题“星期二早上谁的送货卡车是双重停车？”变得微不足道。使用模糊的启发式来指导政策的日子已经一去不复返了;这种新的丰富信息对客机，专用交付区和乘车地区的地点进行了精确和有影响力的决策，以及收取停车费的最佳率，对违规行为的适当处罚等等。

这个技术也是送货公司的胜利。当送货车队有关于实时和预测停车的数据数据时，这可以提高路径效率，节省金钱。通过罚款代替支付遏制使用，送货公司可以在遏制遏制时间（我可能会添加的税收减免费用的时间）来收到发票。

在俄亥俄州哥伦布完成的一项研究发现，指定的装载区域减少了双重停车违规，减少了50％，并将商业车辆时间减少了28％。从根本上提高交付效率转化为FedEx和亚马逊等公司的节省，这可以支付遏制访问权限的公平利率，并将这些储蓄储蓄支付给消费者。

几个相互关联的趋势使目前的时刻成为了将新技术应用于我们的街道和遏制的瞬间。在大流行中，由于公民转向使用乘车股票，许多城市已经面临着停车场的收入下降。现在，成千上万的美国市政当局预计在Covid-19之后的主要预算不足。与此同时，世界经济论坛的一份报告预测，2030年，内部城市的商业送货车数将增加36％。我们的研究表明，超过50％的停车违规行为未裁减并由商业犯下汽车。

哥伦布是2016年联邦智能城市挑战的胜利者并非巧合。当前总统巴拉克奥巴马承诺2015年的“智能城市”倡议的7000万美元，减少拥堵和污染是该计划的主要目标。更好地管理停车和遏制空间是实现这些目标的关键工具。虽然前总统唐纳德特朗普在大规模的基础设施计划上竞选，但他对这一领域的承诺交付充其量。尽管缺乏联邦支持，但目前在圣莫尼卡等城市正在进行中，仍有希望的举措，该举措正在驾驶其市中心的零排放交付区。

Joe Biden总统概述了建立美国基础设施的计划，以便打击气候变化和现代化城市运输。 该计划包括为电动汽车提供500,000公共收费站的规定; 对我们城市的变化，让司机，行人，骑自行车者和其他人安全地分享道路; 和关键清洁能源解决方案的投资。 遏制管理技术是联邦和地方政府可以利用的市场套件套件之一，以减少污染，提高城市的生活质量。 如果收入的政府愿意捍卫这种新颖的解决城市移动问题的方法，美国的基础设施不仅仅是现代化，而是为未来做好准备。 我，为了一个，希望这种续约实现了; 我们国家的健康，安全和共同繁荣取决于它。