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    人工智能,為什么讓所有的停車場都在害怕!

    作者: 本站 來源: 站長之家 時間:2021年05月18日

    人工智能真的離我們的生活很遠嗎?

    站在2018年今天的你我來回看這個問題,在親眼見證了阿爾法狗(AlphaGo)戰勝圍棋世界冠軍的奇跡之后,我們都有一個共同的感覺:人工智能離我們的生活越來越近!

    就以汽車行業來說,從去年起,谷歌的自動駕駛汽車便被媒體頻頻曝光,其從內部測試到上萬公里的上路自動行駛已得到了長足發展,人們甚至在一些城市的街頭都能看到自動駕駛汽車的身影。曾經類似科幻電影《第五元素》里車主躺在車里直達目的地的情景已經在美國的部分地區得以實現。

    而如果你覺得這個舉例依然還是離你的生活十分遙遠的話,那么我們再來看下面這個:

    近日,支付寶上線“車牌付”功能,用戶將車牌號與支付寶賬號綁定之后,即可在支付寶APP中開通該功能。開通之后,在支持的高速路口過閘時,只需要掃描車牌號即可快速通過,整個過程不需要掏出手機,支付寶會在后臺自動扣費。

    很顯然,變革再一次以出人意料的方式殺到了出行行業,殺到了我們眼前。

    而當變革發生的時候,往往我不光缺乏足夠的適應力,甚至缺乏基本的想象力——過往我們對于人工智能+出行想象大多都集中在無人駕駛方向上,但實際上這種想象是不全面的,因為人們在駕車出行時除了進行駕駛外,對于目的地設定之后的最后一個環節——停車的問題似乎還沒有得到很好的解決。只開不停的自動駕駛并不能完成汽車出行的第一道閉環……這是為什么有越來越多的企業將目光盯在了“智慧停車“之上。

    隨著我國城市化進程發展的提速,交通壓力越來越嚴峻,智能化交通管理已成為交通發展的大方向。在汽車領域內,停車這一細分市場始終被認為是萬億級的,尤其是一線城市,停車基本和住房一樣,屬于剛需。

    針對停車產業的痛點,國家提出了加緊構建智能交通的提議,更好的引導市民出行;國內各知名停車場生產廠商也紛紛提出了各項有利于停車場管理的解決方案;例如車位引導系統、尋車導向系統、車牌識別系統、云停車、ETC電子收費系統、立體車庫等各項方案措施。

    其中:車牌識別系統是各項系統得以實現的基礎,車牌照是全世界唯一對車輛身份識別的標記,只有快速、準確的對車牌牌進行識別,通過將所有汽車在線化比特化才能依靠物聯網、大數據和云計算等技術,形成智慧停車平臺。

    通過這個平臺,每個車位都像是一個“奇點”,在停車的智慧矩陣中發揮作用。

     其實很多人并不知道,停車問題所要面臨的技術挑戰難度絲毫不亞于自動駕駛所面對的挑戰。

    看起來很簡單的車牌識別技術背后,其實并沒有那么容易。據了解,由于掃描技術會受到光線、污牌車、車牌損壞等客觀因素影響,硬件識別的綜合正確率只能停留在95%左右,而這5%的誤差,就會導致無感支付、無人值守成為紙上談兵。

    雖然車牌識別的技術在安防行業的應用由來已久,是一門相對成熟的技術,但在人工智能技術出現之前,要將綜合正確率從95%向上提升是非常困難的事情。而對于車牌識別算法的廠家來說,如何延伸對目標車輛的識別范圍,實現更精確的識別是市場所需的。

    而據倪叔所知,國內也有非常多優秀的公司正在新興的領域努力耕耘。比如:浙江云行天下網絡科技有限公司旗下的SPS智慧停車項目就是在車牌識別技術領域進行深入研究,并已有一定的建樹,為了打造頂尖的智慧出行系統,SPS配備了一支擁有強大實力的人工智能研發團隊:8名人工智能及相關領域的博士和11名碩士,及數百名在互聯網、IT等行業有著豐富的研發實力和經驗的開發工程師來完善這個系統。

    SPS開發的智能識別系統,基于攝像頭識別結果,利用大數據及人工智能配合在后臺進行自我學習,最終將識別結果導入到樣本庫中,可以做到車輛識別率高達99.999%,而且能識別出車牌、車型、車身顏色、車內人臉、擺設物品等420多種車輛及車輛附屬物品,預計2018年底將識別出1000多種車輛附屬物品。

    這在行業內是少有人能夠做到的,而正是因為這個關鍵核心的技術突破,讓完全無人值守停車場這樣的場景變為可能。

    2018315日,SPS將正式對外宣布一個全新的智慧出行生活探索計劃——AI-SAAS 3315計劃。

    AI-SAAS 3315計劃中,SPS宣布,將通過深入研究實時操作系統、物聯網、計算機視覺、人工智能等前沿科技領域,向:無人值守停車場、大數據深度學習、無人駕駛自動泊車等三大功能場景進軍。

    無人值守停車場:能100%自動識別出有牌車和無牌車,同時識別車輛、車牌、車型、車身顏色等,甚至識別車內人臉,判斷車內人臉是否疲勞駕駛等等,進而連接系統,提供:自動抬桿、智能引導、無感支付等一系列智能服務,完全無需人工參與。

    大數據深度學習:當一輛車駛入SPS停車場時,AI-SAAS將刻畫車輛畫像及車主畫像,挖掘精準數據并對其有效分析。人工智能進行大數據深度學習后能判斷車子是否有刮痕、保險是否到期、是否需要洗車,車主經常使用的生活用品品牌,車輛是否違章等,從而為車主推薦相關汽車后市場服務及其他生活服務。

    無人駕駛自動泊車:AI-SAAS所研發的自動泊車系統將無縫對接配有自動駕駛系統的車輛,只需確認SPS停車軟件的授權,車輛即可接入系統自動打轉方向盤,進行全自動停車。其次,針對未安裝自動駕駛系統的車輛,AI-SAAS也研發了智能停車機器人,對接后便可一鍵操作自動停車。未來,AI-SAAS將讓天下沒有難停的車。

    這三大場景,歷來被行業認為是在智慧停車體系中最為重要最有商業價值的三個場景,頗多玩家均紛紛想在這三個場景之中布局;但據SPS AI-SAAS團隊CTO廖興發看來:很多同行一上來就要搶這些場景,以為門檻很低,但實際上錯了,要進軍這三大領域一定是要克服了:高準確率的車牌識別技術門檻才有可能實現的:

    “一直在做停車系統,車牌識別錯誤給停車市場帶來諸多難題,但是攝像頭的硬件水平目前處于瓶頸期,一段時間內無法提高,所以一直在思考是否可以通過其他渠道提升識別率"

    后來,他們找到一個新的方法論:如果一輛車在世界上的某個點出現一次,也就是讓一張圖片匹配三層算法輸出結果,SPS智能識別系統采集能力和原先攝像頭相差不多;而如果一輛車在不同地方、不同場景中多次出現,車牌會在后臺留下足夠的樣本量,SPS智能識別系統通過神經網絡和以圖搜圖的算法配合,利用視覺人工智能去匹配結果,類似于基因檢測,才最終將準確率高度提升。

    而之所以SPS,此次要在315之際宣布這個AI-SAAS 3315計劃,正是標志SPS在車牌識別技術上的完全成熟,進而實現戰略升級,高調進軍智慧停車領域下一個階段的新市場。

    而項目之所以命名為:AI-SAAS 3315,這其中蘊含著SPS的發展決心:3315計劃中的第一個3代表的是AI-SAAS 未來所要完成的三大核心目標:100%無人值守、大數據深度學習、無人駕駛自動泊車。第二個3代表的是幫助停車場的物業或業主、智慧停車服務商、車主節省更多的停車運營成本,獲得更多的利益;第三個1代表的是所有的數據處理將匯聚1個平臺,1個終端;第四個“5”代表的是制定25年計劃,在第一個5年計劃中實現5000個無人值守停車場;第二個5年計劃將成功建設無人駕駛自動泊車停車場。

    SPS相信:在未來十年,AI-SAAS3315計劃的全面實施將能系統化解決停車難一系列詬病,重構傳統停車行業,全面改善人類的出行和生活。

    2017年的造物節上,阿里的TAKEGO無人智能超市吸引了無數眼球——用支付寶完成注冊綁定的顧客,在店內選擇商品后,只需經過一個支付門,就能自動完成支付,這一效果正是通過Deep Learning卷積神經網絡、深度學習、機器視覺、生物識別、生物支付等最前沿的人工智能技術實現的。

    而這樣的技術正在越來越多的被應用到我們生活中,正在深入改變我們的生活,然而這遠不是終點。

    融合多種前沿性尖端技術并不斷變革發展的人工智能產業,正在不斷地將各種傳統行業變成新的風口,并滲透到我們生活的方方面面,而即使是在日常生活中并不起眼的停車場也正變得日新月異,逐漸告別老舊的人工模式而不斷向智能化與自助化轉向。

    從在線尋找車位的應用到電子支付的逐漸普及,停車資源平臺化、信息化的過程,也是停車場景逐漸無人化的過程,自動抬桿、智能引導、無感支付等基于人工智能技術的功能比人工服務更加精準高效,一個基于AI、互聯網、物聯網和云計算的智慧停車全生態鏈也就應運而生。

     

     

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