เทิร์นสไทล์สามารถปรับปรุงการรับส่งข้อมูลผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไร

1. เลเยอร์การรวบรวมข้อมูล: การสร้างเครือข่ายการรับรู้หลายมิติ
ระบบประตูหมุนประกอบด้วยสามส่วน: การถ่ายภาพคลื่นมิลลิเมตรของร่างกายมนุษย์การจดจำไบโอเมตริกซ์รูปที่ 1 และการตรวจจับอัจฉริยะ . ร่วมกันพวกเขาสร้างเครือข่ายการรวบรวมข้อมูลสามมิติ . แต่ละประตู การดำเนินการอุปกรณ์ . ตัวอย่างเช่นระบบเกตสนามบินฮับสามารถจัดการคำขอ 200 รายการในเวลาเดียวกันและเก็บ 1 . 2TB ของข้อมูลต่อวัน . นอกจากนี้ยังสามารถรวบรวมข้อมูลด้วยความแม่นยำของมิลลิวินาที
เทคโนโลยีได้รับข้อ จำกัด จุดเดียวของอุปกรณ์รักษาความปลอดภัยทั่วไปเมื่อมันมาถึงมิติข้อมูล . ตัวอย่างเช่นโมดูลไบโอเมตริกซ์สามารถจับคุณสมบัติใบหน้าและข้อมูลไอริสจากผู้โดยสารจากนั้นเปรียบเทียบกับข้อมูลการรับรู้ถึงความเป็นตัวตนสามมิติ 99 . 997%. เซ็นเซอร์ความดันยังบันทึกเส้นโค้งแรงของแขนแกว่งประตูซึ่งอาจตรวจจับพฤติกรรมแปลก ๆ เช่น tailgating และประตูล้าง . เวลาที่ใช้ในการค้นหาเหตุการณ์แปลก ๆ
2. เลเยอร์การขนส่งข้อมูล: การทำหลอดเลือดแดงที่ตอบสนองแบบเรียลไทม์
เทคโนโลยีใช้สถาปัตยกรรมไฮบริด 5G+Edge เพื่อแก้ไขปัญหาความล่าช้าในการส่งข้อมูลจำนวนมาก . Nvidia Jetson Agx Xavier Edge Computing Unit ที่ตั้งค่าใกล้ประตู Milliseconds . การออกแบบนี้ช่วยให้ระบบรันคำสั่ง 5000 ในเวลาเดียวกันซึ่งเพียงพอสำหรับการกำหนดเวลาแบบไดนามิกพื้นฐาน .
ระบบใช้เทคโนโลยี blockchain เพื่อสร้างบัญชีแยกประเภทแบบกระจายซึ่งช่วยให้ข้อมูลปลอดภัย . บันทึกการจราจรทั้งหมดถูกเข้ารหัสด้วย sha -256 และเก็บไว้ในห่วงโซ่ร่วมกันเป็นเวลานาน . ตัดเวลาที่ใช้ในการค้นหาข้อมูลที่ไม่ดีจาก 72 ชั่วโมงเป็น 15 นาที .
3. เลเยอร์การวิเคราะห์ข้อมูล: เปิดเครื่องมือข้อมูลค่าข้อมูล
เป้าหมายหลักของเลเยอร์การวิเคราะห์ข้อมูลคือการสร้างแพลตฟอร์มคู่ดิจิตอลและใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อขุดค่าสามประเภท:
การทำนายสุขภาพของอุปกรณ์: เราใช้เครือข่ายประสาท LSTM เพื่อแสดงถึงปัจจัยสำคัญ 12 ประการรวมถึงความถี่ของการสั่นสะเทือนการเคลื่อนไหวและความดันของโช้คอัพไฮดรอลิก . ระบบสามารถคาดการณ์อุปกรณ์ได้อย่างแม่นยำ 72 ชั่วโมงล่วงหน้า 89% ของเวลา
การจำลองแบบไดนามิกของการไหลของผู้โดยสาร: การใช้เครือข่าย spatiotemporal convolutional (ST-CNN) เพื่อดูข้อมูลการไหลของผู้โดยสารเก่าและสร้างแบบจำลองที่ทำนายการไหลของผู้โดยสารในระดับนาที . ในระหว่างการทดสอบของฮับขนาดใหญ่
การค้นหาภัยคุกคามด้านความปลอดภัย: ใช้กราฟโครงข่ายประสาทเทียม (GNNS) เพื่อสร้างกราฟว่าผู้โดยสารประพฤติตนอย่างไร . อัลกอริทึมสามารถค้นหาโครงสร้างเครือข่ายสังคมที่ผิดปกติได้
4. เลเยอร์การเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจ: การเปลี่ยนวิธีการจัดการการรับส่งข้อมูล
ระบบสนับสนุนการตัดสินใจได้รับผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ผ่านอินเตอร์เฟส API . สิ่งนี้นำไปสู่สถานการณ์การเพิ่มประสิทธิภาพหลักสามสถานการณ์:
ทรัพยากรการจัดตารางเวลาแบบไดนามิก: ระบบใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้การเสริมแรงเพื่อเปลี่ยนจำนวนช่องประตูแบบเปิดโดยอัตโนมัติตามจำนวนผู้คนที่ผ่านไปในครั้งเดียว . ในสถานีรถไฟใต้ดินหนึ่งระบบระบบนี้จะลดเวลารอคอยสำหรับผู้โดยสารในช่วงเวลา 12 นาทีถึง 3 . 5 นาที
การทำแผนฉุกเฉิน: แพลตฟอร์มดิจิตอลคู่สามารถสร้างแผนการอพยพที่ดีที่สุดโดยอัตโนมัติโดยการจำลองสถานการณ์ 12 ประเภทการยิงและการก่อการร้ายเช่น . ในการจำลองดับเพลิงที่สนามบินเตรียมวิธีที่ดีที่สุดสำหรับผู้ที่จะออกจากข้อมูลประตูทำให้กระบวนการ 40% เร็วขึ้น .
การปรับปรุงคุณภาพการบริการ: ระบบสามารถค้นหาปัญหาการบริการและเริ่มกระบวนการแก้ไขโดยใช้เทคโนโลยี NLP เพื่อดูข้อร้องเรียนของผู้โดยสาร . ระบบนี้ได้เพิ่มความพึงพอใจของผู้โดยสารที่ฮับที่กำหนดจาก 82% ถึง 93%

Drop Arm Tripod Turnstile