نگاشت داده های مربوط به موقعیت خودروها
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعیبینایی ماشینرسانه‌هاویدیو

چهار روش ساده برای نگاشت داده های مربوط به موقعیت خودروها با OmniSci Free

    0
    زمان مطالعه: ۲ دقیقه

    پیش از این که به این مطلب درمورد نگاشت داده های مربوط به موقعیت خودروها بپردازیم، چند لحظه به شلوغ‌ترین و ناخواناترین نقشه‌ای که تا حالا دیده‌اید فکر کنید. اولین نقشه‌ای که به ذهن من خطور می‌کند مربوط به سال ۲۰۱۵ است. آن سال برای شرکت نرم‌افزاری GIS کار می‌کردم و در حال بازدید از یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های اتومبیل‌‌سازی در دیترویت بودم.

    یک مهندس راهبرد (که داشتم با او مصاحبه می‌کردم) تازه موفق شده بود به دیتاست شرکت معروف تاکسی نیویورک (NYC Taxi) دسترسی پیدا کند و خیلی سریع ارائه‌ای آماده کرده بود تا نشان دهد چگونه می‌توان از کلان‌داده‌ها نقشه‌برداری کرد.

    نتیجه کار هم تحسین‌برانگیز و هم خنده‌دار بود: یک لکه بزرگ زرد رنگ که جزیره منهتن را پوشانده بود.

    شش سال رشد و پیشرفت بسیار سریع در حوزه خدمات ایمنی و امنیتی، افزایش تقاضا برای داده‌های خام جمع‌آوری‌شده توسط خودروها و سایر دستگاه‌ها به منظور عیب‌یابی آن‌ها و به کارگیری روز افزون خودروهای متصل منجر به ناکارآمدتر شدن دیتاست‌های بزرگ حاوی اطلاعات موقعیت وسایل نقلیه شده است.

    براساس برآورد متخصصان صنعت خودرو، یک خودوری متصل معمولی هر ساعت بیشتر از ۲۵ گیگابایت از داده ها را تولید می‌کند.

    درک این کلان‌داده‌های سنگین و فضایی مستلزم اکتشاف داده دقیقی است که با قرار دادن اجسام در یک بافت جغرافیایی آغاز می‌شود.

    در ادامه چهار روش ساده برای نگاشت داده های مربوط به موقعیت خودروها با OmniSci Free را توضیح می‌دهیم. یک نسخه کامل از سامانه‌ تحلیلی ما به صورت رایگان در دسترس است. این چهار روش به شرح زیر هستند:

    1. روش مکان نما با گرادیان چگالی
    2. روش تجمیعی با Bin
    3. اضافه کردن لایه مربوط به خیابان‌ها
    4. خلاصه‌سازی بر اساس گروه بلوک سرشماری

    ویدیو یک

    ویدیو دو

    ویدیو سه

    ویدیو چهار

    بسیارخب، در این ۴ ویدیو با چهار روش ساده برای نگاشت داده های مربوط به موقعیت خودروها با OmniSci Free آشنا شدیم.

    این تکنیک‌ها روش بسیار خوبی برای نگاشت داده های مربوط به موقعیت خودروهای شرکت‌ها، سرویس‌های ویژه شناسایی موقعیت خودروها و غیره هستند.

    حتماً مطالب به روز وبلاگ OmniSci رو مطالعه کنید و روش‌های تحلیل فضایی را با جزئیات بیشتر بررسی کنید. ما از این روش‌ها برای غنی‌تر نمودن بافرهای خیابانی و گروه بلوک‌های سرشماری به کمک متغیرهای موقعیت خودرو و آمار تصادفات استفاده کردیم.

    این مطلب چه میزان برای شما مفید بوده است؟
    [کل: ۰ میانگین: ۰]

    اولین دستگاه بررسی افت بویایی با استفاده از هوش مصنوعی در ایران ساخته شد

    مقاله قبلی

    ترکیب حس بینایی و لامسه در ربات EBRAINS

    مقاله بعدی

    شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

    نظرات

    پاسخ دهید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.