在智慧城市創(chuàng)新不斷變化的格局中，研究人員提出了殘差時空圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RST-GCNN)，這可能有助于用戶更高效地找到路邊停車位。該成果發(fā)表在《國際傳感器網(wǎng)絡(luò)雜志》上。
這一新模型有望改變城市駕車體驗，并通過提高停車位預(yù)測能力，或許有助于減少擁堵和污染。隨著城市不斷應(yīng)對加劇的擁堵、污染以及對高效城市生活的永恒追求，人工智能(AI)可能有望緩解駕駛者的日常困擾，甚至幫助我們擺脫交通僵局。
受人腦結(jié)構(gòu)啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決圖片和模式識別、醫(yī)學(xué)診斷、自然語言處理與翻譯以及語音識別等諸多領(lǐng)域中的復(fù)雜問題中日益應(yīng)用。本文討論的RST-GCNN代表了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的一種復(fù)雜應(yīng)用，旨在應(yīng)對城市面臨的永恒挑戰(zhàn)——停車位供應(yīng)狀況。
與傳統(tǒng)模型不同，RST-GCNN集成了殘差結(jié)構(gòu)，高效地將來自圖表和卷積模塊的時空信息相結(jié)合。根據(jù)其開發(fā)者——中國杭州城市大學(xué)的陳冠霖、張勝、翁文勇和楊吳堅的說法，RST-GCNN能夠通過識別停車數(shù)據(jù)集中的模式來預(yù)測長期停車位占用率。
該團隊已經(jīng)在真實世界的Melb-Parking數(shù)據(jù)集上測試了他們的方法，并驗證了系統(tǒng)的有效性。工作表明，與基準(zhǔn)模型相比，新方法在預(yù)測停車位占用率方面表現(xiàn)出更出色的性能。這一新方法對城市駕駛者具有巨大潛力，并可用于優(yōu)化自動化停車搜索過程，最終減少擁堵、優(yōu)化交通運輸效率，在汽車仍然是交通主要方式的繁忙城市發(fā)揮作用。
未來，該團隊將擴展這一方法應(yīng)用到更大的停車數(shù)據(jù)集上，并致力于進一步提高預(yù)測準(zhǔn)確性。未來的版本將嵌入天氣、溫度、假日時段和交通停車的其他變數(shù)，從而拓展其適用范圍和應(yīng)用價值。
本文譯自 techxplore，由 BALI 編輯發(fā)布。
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