与Envision的三项智能城市审判在意大利罗马开始，以削减行人交叉路的运输污染和事故。
试验的主要目的是使用来自索尼的IMX500 AI增强的图像传感器来评估和提供智能停车系统，以减少寻找停车位的司机的污染和栅格。相反，驾驶员将通过智能手机应用程序通过智能手机应用程序，然后被引导到最接近其目的地的免费停车位。
该试验还包括对智能城市系统的研究，该系统将通过实施智能总线避难所来优化容量并增加其公共交通网络的使用，计算每个总线的智能总线避难所，以确定过载，并确保更好地供应公共汽车和降低成本。
行人过路处的警报系统也将逐步启动，当行人过路时提醒司机，在道路上使用低延迟智能照明，使行人更容易看到，以减少城市行人过路处的事故。
试验将于6月开始，并且索尼和设想一起包括TTM组（DP控制），该组负责在相机单元（上图）中安装IMX500图像传感器。欧洲照明和WiFi专业居民领导该项目，负责在交通灯上安装相机，管理交通灯系统和城市交通规局的维护服务。
嵌入在图像传感器中的AI功能允许城市减少所需的带宽，以便使用现有网络轻松扩展，并缩小电力和通信成本。它还允许公民的隐私问题得到解决。试验中的IMX500的配置允许提取与自由停车空间的信息相关的实时元数据，行人的存在即将穿过街道，或者人数上乘坐公共汽车。没有图像，或符合隐私要求，或将传感器留出。
“这是一个明确而具体的例子，索尼的智能视觉解决方案可以在尊重人民隐私的同时为客户的目的提供服务，”企业联盟和索尼投资董事总经理安东尼奥·阿维维尔说。
行人和车辆之间的平均距离是用于测量行人安全的关键指标。该试验旨在提供对此的定量分析，并通过在交叉口安装的信号机制来防止行人事故。
该项目与相机供应商昂科威合作，训练了一个神经网络来识别可用的停车位，以及在公交车站等待、上车/下车、等待过马路或过马路的人数。
每个摄像头都有两个传感器监视周围的道路和停车位。传感器通过神经网络发送实时数据，这些数据包括空闲空间的确切位置、行人的存在以及在公交候车亭排队的人数。
免费停车位的确切位置数据通过智能提示实时流。然后，数据立即被集成在智能提示中的传感器使用神经网络进行处理，并发送到Envision的云软件平台。免费停车位的位置坐标会被实时覆盖在地图上，该地图会显示在前往该地区的司机使用的移动设备上。
行人的存在是测量并在不同地点进行比较。神经网络系统在斑马线交叉处检测行人，并将照明信号发送给驱动器以提醒它们。
数据的队列长度和人相处,下车处理的传感器在智能提示通过神经网络和发送到想象软件平台聚集他们,让他们用于人事管理公共总线网络以提高公共汽车交通网络的规划和调度。为了避免公交车过度拥挤，更好地管理交通网络，提高市民的出行体验，提出了一种“拥挤”效益指标。
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