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谈话测量社交距离

评论:如何使用智能城市技术来衡量社会疏远

发布日期:2020年4月9日

书面谈话中,教授菲尔·詹姆斯和博士罗尼DAS讨论数据城市如何可以帮助我们理解的社会隔离措施对人和车辆运动的影响。

ultramansk /存在Shutterstock
罗尼·达斯, 纽卡斯尔大学菲利普·詹姆斯, 纽卡斯尔大学

英国和其他许多国家的全球纷纷推出社会隔离措施,以减缓covid-19流行病的蔓延。要了解,如果这些建议是有效的,我们需要评估他们正在遵循多远。

以协助这一点, 我们的队伍 在纽卡斯尔大学城市天文台开发了一个城市数据 仪表板 为了帮助理解的社会隔离措施对人们一个大都市内实时的影响和车辆的运动。

纽卡斯尔大学城市观测站 的开发是为了更好地了解运动的动力在城市。它利用数千个传感器和数据共享协议,以监控周边城市拥堵的运动,从车流和人流,停车场占用和公交车GPS追踪器。还可以监控能源消耗,空气质量,气候等诸多变数。

改变运动

我们已经分析了超过18十亿个别观测数据块,以及其他数据源,以 深学习算法。这些通知和实时更新的仪表板。

人民运动监测仪表板。 纽卡斯尔城市观测站

在上图中,从行人传感器的实时数据被示出为实线。阴影区域是“正常”预锁定行人流动。传感器通常监测行人每隔一小时,然后对从去年的同一天相比,两个方向流动。图中的峰代表高峰期间人员流动量的增加。自锁定,但是,只有非常小的峰已全面观察。

我们的研究发现,人流已经减少了95%,比全年平均时。这表明,人们一直在密切关注政府的指引。然而,在客流量最深刻的下降只发生在如下3月23年底推出了严格的规定,这表明强有力的信息了预期的效果。

人民运动指标。 纽卡斯尔城市观测站

在汽车运动方面,交通锁定的第一周早期以很慢的速度减少到年均约50%。这可能是由于人们转向使用汽车,而不是公共交通工具。总体而言,我们估计已经有612,000 在公共交通工具上丢失的旅程 因为在泰恩威尔3月1日。

交通移动指示器。 纽卡斯尔城市观测站

公共卫生英格兰还建议人们保持一个 两米最小 除了外出走动时。这一建议已被广而告之,但也很难评估它是否被跟踪。运用 计算机视觉和图像处理,我们的团队在市气象台已开发出能自动测量在公共场所保持社交距离的算法。

通过机器学习衡量社会疏远。

我们生产出可以测量在公共场所行人之间的距离模型。使用交通灯指示系统,该算法能够匿名识别和标签谁保持安全距离,而在红色标记的某些情况下社会隔离措施受到侵犯的人。

使用该信息,就可以查明不能维持社会距离的瓶颈,以及如何公民为适应作限制或取消。

这种类型的数据不仅显示出物理疏远如何变化实时,同时也将提供详细的洞察长期的行为改变的。

未来的工具

A 世界卫生组织专家曾声称 ,英国迟到十天实施严格的社会隔离措施。这也许是由于缺乏洞察了公众的普遍行为。通过技术开发基础设施的观察可能在于在未来的危机管理响应心脏。

纽卡斯尔城市观测站是一个全球性的运动,开发所谓的智能城市的部分:其中嵌入式传感器来优化性能提供关于城市系统的实时数据,使证据为基础的决策。

智能城市利用信息和通信技术来简化大规模城市运营。技术生态系统收集,以便使当局和企业改善和可持续的决策交通,噪音,空气质量,能源消耗和运动数据。市民可以在多种方式的智能城市搞。

数据权限和管理将讨论在未来的智能城市发展的一个重要点。市气象台正在积极研究智能城市的治理,并通过实时发布的所有应用数据的公开性和透明度的精神。

为下一次危机来更好地准备我们目前的情况礼物的分析的机会,或量化的大规模社会变革的影响。

罗尼·达斯, Lecturer in Digital & Data Analytics, 纽卡斯尔大学菲利普·詹姆斯城市数据的教授, 纽卡斯尔大学

本文来自转载 谈话 根据创作共用许可证。阅读 来源文章.

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