Сочинение на тему Толпа, Чувствующая Решение Переполнения Кампуса

Проблема заторов на дорогах вокруг крупных кампусов становится хронической, и ее необходимо немедленно решить. Короче говоря, проблема сталкивается со многими перегруженными зонами и требует долгосрочного решения. Несколько других методов, которые используются для решения этой проблемы, оказались неэффективными и неэффективными. Та же проблема стоит перед этим университетским городком, и в стремлении найти его решение я бы порекомендовал руководителю университетского городка использовать технологию мобильного толпования, потому что она, похоже, является решением этой проблемы.

Во-первых, было бы важно оценить, как технология была разработана и как она работает. Mobile Crowdsensing – это технология, при которой большое количество людей с мобильными устройствами, такими как смартфоны, планшетные компьютеры и другие, имеют возможность вычислять смысл и обмениваться данными с другими устройствами в этой области. Несмотря на то, что это растущая технология, она оказалась очень полезной при правильном использовании. Эта система похожа на географическую информационную систему только тем, что она использует телефоны, которые воспринимают данные и отправляют их на соседние серверы. Помимо отправки данных на серверы, данные также могут быть отправлены на соседние устройства, что позволяет распространять ценные данные среди различных потребителей, как утверждают Liu, Shen и Zhang (2016). Мобильное распознавание толпы стало непосредственным источником краудсорсинговой географической информации, распространяемой среди многочисленных мобильных устройств, которые несут люди во всем мире, которые поддерживают их движение. Данные уточняются, накапливаются, анализируются и обрабатываются на серверах, а затем отправляются уведомления с соответствующей информацией пользователям мобильных устройств для поддержки их перемещения. Владельцы мобильных устройств выступают в качестве источников этих данных. Эти люди также используют те же данные после того, как они подвергаются синтезу на серверах.

Существует очень много демонстрационных приложений, которые были разработаны, чтобы проиллюстрировать, как мобильное распознавание толпы можно использовать в различных городских условиях, и предоставить представление о том, как подобные приложения могут улучшить кинезис в этих городах. Несмотря на то, что технология находится на начальной стадии разработки, она выглядит многообещающе, поскольку у нее есть множество приложений, которые в противном случае сделали бы мир отстающим.

Мобильные устройства, которые можно использовать, имеют датчики окружающей среды, виртуальные датчики и социальные датчики, которые служат источником данных, обнаруживаемых мобильными устройствами. Физические датчики – это датчики, установленные на этих устройствах. Они варьируются от GPS, микрофона, датчиков приближения, компаса, гироскопа, акселерометра, датчика внешней освещенности и камер до других сложных датчиков, таких как датчики влажности и температуры, которые установлены на более совершенных мобильных устройствах. Именно данные, собираемые этими датчиками, отправляются на серверы и становятся полезными при анализе.

Водители, автомобилисты и пешеходы использовались во многих случаях в качестве источников таких данных. У этих людей есть мобильные устройства, которые собирают данные о трафике в разных местах, куда они едут. И поскольку они не остаются в одной точке, их мобильные устройства отправляют данные из разных мест на серверы. Эти данные затем анализируются и синтезируются. Затем он предоставляется им и другим гражданам, которые могут использовать его для планирования своих поездок.

Типы мобильного краудсенсинга

Существует несколько событий дорожного движения, о которых можно сообщить. Они включают в себя: эпохи путешествий, остановки движения, места для парковки, места скопления людей, заторможенное движение транспорта и т. Д. Состояние обширной инфраструктуры, о которой можно сообщать, включает неровные дороги, опасное дорожное покрытие, вмятины на дорогах / выбоинах и т. Д., Которые подпадают под инфраструктурные мобильный толпы. Изменяющиеся дорожные события, о которых можно сообщать, включают в себя внезапное увеличение и уменьшение скорости, боковое скользящее изменение направления и полос движения, аварии и т. Д. Затем эта информация отправляется водителям на затронутых маршрутах, и предлагается альтернативный маршрут, чтобы избежать проблема, которая была замечена и, следовательно, сообщена. Это приводит к безопасности на дорогах, что затем переводится на эффективность в транспортной системе.

Оппортунистический поиск толпы – это когда данные от мобильных пользователей отправляются автоматически, а после анализа они могут быть легко использованы потребителями. Это один из наиболее важных методов, которые можно применять в студенческом городке, поскольку вся такая информация может передаваться студентам, обладающим множеством надежных устройств, способных собирать такую ​​информацию. Затем эта информация позволит им узнать маршруты, по которым следует следовать в конкретное время, и это может повысить безопасность в районе, а заторы снизятся. Никто не хочет быть пойманным в движении, таким образом, альтернативные маршруты начнут использоваться. Другим типом краудсенсинга является коллективное толпование. Это включает в себя пользователей различных маршрутов, отправляющих данные о своих позициях на серверы, и эти данные затем предоставляются другим пользователям