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    智能城市停車場的標準制定

        在大都市里,找一個停車位是一項乏味而耗時的任務。針對這一問題,許多研究人員提出了一種自動停車場道閘占用檢測系統,該系統使用具有深度學習方法的攝像頭,以在智能城市系統中提供有用的信息。由于停車場的目標檢測是利用CPU和GPU實時執行的,而停車檢測一年365天每天24小時工作,因此節能對于降低電力成本非常重要。然而,在大多數相關工作中沒有考慮能量感知。在本文中,我們提出了一種節能算法,用于停車場遙控器可用性檢測,該算法使用在TX2機器上運行的YOLO。我們使用小型停車場原型和遙控車進行實驗。

        在實驗中,我們將我們的算法與直接應用于停車場檢測的原始YOLO算法進行了比較,結果表明,當停車場升降桿區域沒有運動物體時,該算法的功耗降低了97%,當停車場區域有運動物體時,該算法的功耗降低了71%。在無線和/或有線傳感器節點中使用雷達并在地面操作雷達以檢測和計數道路、停車場和機場應用中的車輛的設備和方法。公開了一種封裝、無線傳感器模塊、無線傳感器節點和有線傳感器節點,其包括被配置成遙控器嵌入車輛下方的路面、人行道、停車場地板和跑道中的雷達,所述路面、人行道、停車場地板和跑道在本文中稱為地面使用。

        公開了連接到至少一個電子桿傳感器的接入點,以基于傳感器關于雷達和可能的磁傳感器讀數的消息提供交通報告、停車報告、著陸計數、起飛計數、飛機交通報告和/或事故報告。本發明公開了一種跑道傳感器網絡,其包括嵌入至少一條跑道的跑道中的雷達傳感器,用于估計飛機的著陸計數和/或起飛計數效應(USPTO)--下面的專利描述和權利要求數據來自USPTO專利申請20110221624,該申請是在無線和/或有線傳感器節點中使用雷達并在地面操作雷達來檢測和計數道路、停車場和機場應用中的車輛的裝置和方法。您還可以使用無線和/或有線傳感器節點中的雷達和地面操作雷達來檢測和計數道路、停車場和機場應用專利申請中的車輛,監測關鍵字并搜索與此遙控器設備和方法相關的跟蹤專利。

     

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