چگونه می توان چرخ های چرخشی از طریق تجزیه و تحلیل داده ها ترافیک را بهبود بخشید؟

1. لایه جمع آوری داده ها: ساخت شبکه ای از درک چند بعدی
سیستم دروازه چرخان از سه بخش تشکیل شده است: تصویربرداری موج میلی متر از بدن انسان ، شناخت بیومتریک شکل 1 و سنجش هوشمند.} با هم ، آنها یک شبکه جمع آوری داده های سه بعدی.} هر دروازه دارای 12 مجموعه سنسورهای با کیفیت بالا هستند که 37 نشانه های کلیدی را ضبط می کنند ، از جمله زمان واقعی ، از جمله زمان استفاده ، زمان آن را می گیرد و زمان آن را می گیرد. به عنوان مثال ، عملکرد.} ، سیستم دروازه فرودگاه هاب می تواند 200 درخواست را به طور همزمان انجام دهد و 1. 2TB داده در روز را ذخیره کند . همچنین می تواند داده ها را با دقت میلی ثانیه جمع کند.
این فناوری در مورد محدودیت تک نقطه ای از تجهیزات امنیتی معمولی هنگامی که به ابعاد داده می رسد.} به عنوان مثال ، ماژول های بیومتریک می توانند ویژگی های صورت و اطلاعات عنبیه را از مسافران ضبط کنند و سپس آنها را با داده های کانتور سه بعدی تولید شده توسط فناوری تصویربرداری موج milliMEMER مقایسه کنند. 99. 997 ٪.} سنسور فشار همچنین منحنی نیرو از بازوی چرخان دروازه را ثبت می کند ، که ممکن است به درستی رفتارهای عجیب و غریب مانند دم و گرگرفتگی را تشخیص دهد {8} زمان لازم برای یافتن حوادث عجیب اکنون فقط 0.3 ثانیه است.
2. لایه حمل و نقل داده: ساخت شریان هایی که در زمان واقعی پاسخ می دهند
این فناوری از معماری ترکیبی 5G+Edge محاسبه شده برای رفع مشکل تأخیر در ارسال مقادیر زیادی از داده ها استفاده می کند. Milliseconds.} این طرح به سیستم اجازه می دهد 5000 دستورالعمل را همزمان اجرا کند ، که برای برنامه ریزی اولیه پویا . کافی است
این سیستم از فناوری blockchain برای ایجاد یک دفترچه توزیع شده استفاده می کند ، که به ایمن نگه داشتن داده ها کمک می کند. زمان لازم برای یافتن داده های بد از 72 ساعت تا 15 دقیقه.
3.} لایه تجزیه و تحلیل داده: موتور ارزش داده را روشن کنید
هدف اصلی لایه تجزیه و تحلیل داده ها ایجاد یک پلت فرم دوقلوی دیجیتال و استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای معدن سه نوع ارزش است:
پیش بینی سلامت تجهیزات: ما از یک شبکه عصبی LSTM برای نشان دادن 12 عامل مهم ، از جمله فرکانس ارتعاشات حرکتی و فشار کمک فنر هیدرولیک استفاده می کنیم. سیستم می تواند با دقت 72 ساعت پیش از 89 ٪ از زمان را پیش بینی کند ، که هزینه های تعمیر و نگهداری را 40 ٪ {5.}
شبیه سازی پویا از جریان مسافر: با استفاده از یک شبکه حلقوی فضایی و مکانی (ST-CNN) برای نگاه کردن به داده های جریان مسافر قدیمی و ساخت مدلی که پیش بینی جریان مسافر در سطح دقیقه . در طول آزمایش یک مرکز بزرگ ، مدل پیش بینی جریان مسافر را در ساعات اوج زیر}}} 5 {Sourcesing برای برنامه های خوب نگه داشته است.
پیدا کردن تهدیدهای امنیتی: از شبکه های عصبی نمودار (GNN) استفاده کنید تا نمودار نحوه رفتار مسافران . الگوریتم می تواند ساختارهای شبکه اجتماعی غیرمعمول را پیدا کند ، چنین تزیینات گروهی ، عبور با فرکانس بالا ، و سایر الگوهای رفتاری.}}}}}}} {} 3 نگرانی احتمالی امنیت را پیدا کند
{0}}} لایه بهینه سازی تصمیم: تغییر نحوه مدیریت ترافیک
سیستم پشتیبانی تصمیم گیری نتایج تجزیه و تحلیل داده ها را در زمان واقعی از طریق رابط های API دریافت می کند . این منجر به سه سناریوی اصلی بهینه سازی می شود:
منابع برنامه ریزی به صورت پویا: سیستم از الگوریتم های یادگیری تقویت شده برای تغییر خودکار تعداد کانال های دروازه باز بر اساس چند نفر در هر زمان .} در یک ایستگاه مترو استفاده می کند ، این سیستم میانگین زمان انتظار را برای مسافران در ساعات عجله از 12 دقیقه به 3 {4} 4} 5 دقیقه و میزان کانال را افزایش داده است.
تهیه یک برنامه اضطراری: پلت فرم دوقلوی دیجیتال می تواند به طور خودکار با شبیه سازی 12 نوع موقعیت ، چنین آتش سوزی و اعتصاب تروریستی. در یک شبیه سازی آتش سوزی در یک فرودگاه ، بهترین راه را ایجاد کند و بهترین راه را برای ترک افراد بر اساس داده های دروازه فراهم کند ، این روند را 40 ٪ سریعتر.}}}
بهبود کیفیت خدمات: این سیستم می تواند مشکلات خدمات را پیدا کند و با استفاده از فناوری NLP برای بررسی شکایات مسافر . این سیستم رضایت مسافر را در یک مرکز معین از 82 ٪ به 93 ٪ افزایش دهد و شکایات در 8 دقیقه به جای 412. انجام می شود.

چرخ دستی سه پایه بازوی