智慧城市:智慧城市能否提高效率、安全和可持续性

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导读:智慧城市解决方案整合了来自该地区的视频和声音数据输入,并与公开可用的历史数据源,例如犯罪、天气和社交媒体数据集成在一起。这种组合允许解决方案应用先进的分析处理来促进安全决策。

作者:Dell Technologies and Intel越来越多的城市投资智慧城市技术,并改变城市的运作方式。使城市“智能化”有很多好处。它为城市提供了更多的信息和数据,帮助推动决策,从而带来巨大的利益,积极影响每个生活、工作和访问人的生活,例如:

智慧城市:智慧城市能否提高效率、安全和可持续性

通过建造智能建筑,有效管理水和电等资源,减少温室气体排放;通过自动收费、智能交通灯和车队管理等解决方案,减少道路上的交通拥堵;通过车牌识别、枪击探测器和随身相机等技术减少犯罪活动,使社区更加安全。从佛罗里达到比利时,各国政府分享了其智慧城市倡议的影响。

佛罗里达州多拉市:改善生活质量

多拉尔实现了一系列智慧城市倡议,其中包括一项名为“地方质量”的计划。该计划强调安全措施,这需要大量的数据收集和处理工作。例如,多拉尔跟踪车辆交通以阻止犯罪。多拉市IT总监格拉迪斯冈萨雷斯说:“戴尔设备集成了车牌读取器,已经读取了1000多万个车牌,并识别出其中3%的车牌,这一努力最终将覆盖整个城市的外围。”

在“地方质量”计划里,多拉还将实施新的系统,为警察在应对事件时提供更多的环境和背景信息。通过视频分析和人工智能增强的位置细节和面部识别,将帮助他们更快地行动,并加强他们的安全。在短短三年内,多拉已实施了全国城市联盟确定的40%的智慧城市技术措施。多拉已经在准备智慧城市2.0战略,该战略将更加专注于加强城市数字基础设施的客户服务。作为一个经过认证的智慧城市,多拉对那些传统上在当地没有强大影响力的家庭和组织,例如医疗服务提供商具有极大的吸引力。在过去的八年里,这座城市的人口增长了77%。

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拉斯维加斯:改善公共安全

内华达州拉斯维加斯市是美国发展最快和访问量最大的城市之一。在过去十年中,除了两位数的人口增长率之外,这座城市通常每年接待超过4000万游客。

面对快速增长的人口和不断涌入的游客带来的压力,拉斯维加斯市寻求智能数字技术来帮助其以更智能、更高效的方式运营。特别是,该市希望使用智能技术来提高态势感知和对公共安全问题的响应能力,并推动创新的交通和经济发展解决方案。智慧城市解决方案整合了来自该地区的视频和声音数据输入,并与公开可用的历史数据源,例如犯罪、天气和社交媒体数据集成在一起。这种组合允许解决方案应用先进的分析处理来促进安全决策。通过利用人工智能和机器学习技术,智慧城市解决方案还能识别公共场所发生的正常活动模式。然后,可以检测出现异常的模式并向管理部门发出警报,从而帮助减少急救人员的响应时间。最终,互联城市区域的创建使拉斯维加斯市能够有效地收集和分析数据,提高安全性,并改善居民和游客的生活。未来有望带来更多相同的东西。

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在通往智慧城市的道路上快速成功

以下是在迈向智慧城市的道路上实现快速成功的一些最常见的步骤:

智能照明

公共照明是新型智能服务的常见切入点。物联网技术使规划人员能够部署节能路灯,这种路灯可以探测到人的存在,只在需要时才消耗能源。结合低能耗的LED灯泡,这些自适应技术可以显著减少路灯的用电量,目前路灯的用电量占地方政府能源账单的20%到50%。智能照明技术结合来自车辆的实时移动数据,可以帮助调整交通灯以限制拥堵。例如,法国尼斯市正在执行以公共空间智能灯柱为重点的试验项目。照明可以通过远程操作或传感器进行调整以适应各种情况,这有助于提高安全性。该项目还考虑了雾和雨等实时天气条件,以大幅减少电费。

智能垃圾管理

高效、绿色垃圾管理是许多城市的首要任务。他们中的一些人正在推广智能垃圾容器,这种容器配有传感器,当容器装满时可以提醒收集服务。这也为城市服务节省了资金,因为垃圾收集轮次可以优化。例如,智能垃圾是英国物联网项目的重要组成部分,该项目得到了英国政府4000万英镑的投资,以增加私营和公共部门对高质量物联网技术的采用。

人群监控

智能手机的匿名本地化数据帮助城市更好地管理大型音乐会或马拉松等公共活动。这有利于治安和交通,因为警察和公共交通管理人员可以更好地了解不同的交通流量,并可以采取适当的措施。例如,比利时的安特卫普市使用了基于手机的人群监控技术,以确保马拉松或高大帆船比赛等热门赛事的安全。

智慧城市:智慧城市能否提高效率、安全和可持续性

随着人口的快速增长,智慧城市比以往任何时候都更加重要。戴尔技术提供了城市在数字化之旅中所需要的构建模块,以及持续的应用程序和支持,以维护和扩展。戴尔还创造了尖端的解决方案,在全球范围内实现和扩展智能城市。

数据分析

数据分析是从整个组织的数据中释放最大价值的关键。要想创建高效、经济的分析策略以获得结果,需要高性能的硬件优化使用软件。现代数据分析涵盖了一系列技术,从专用的分析平台和数据库,到深度学习和人工智能。

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