Execution Context
この機能は、多様なセンサーからの入力を統合し、統一された駐車場利用状況に関する指標を提供します。LiDARの点群データ、ミリ波レーダー、および光学カメラからのデータを融合することで、システムは様々な照明条件や気象条件下でも、堅牢な物体検出を実現します。このシステムは、生のデータストリームを処理し、活用可能な占有マップを生成し、これにより、企業内マーケットプレイスのエコシステムにおいて、自動化されたフリート管理や動的な価格設定戦略を可能にします。
システムは、駐車場インフラに設置されたエッジデバイスから収集される、多様な種類のセンサーデータストリームを取り込みます。
高度な融合アルゴリズムは、空間的な特徴量を関連付けることで、単一センサーシステムで発生しやすいオクルージョン（遮蔽）エラーを解消します。
処理済みの稼働状況データは、標準化されたAPIエンドポイントとして公開され、下流のビジネスロジックアプリケーションで使用されます。
Operating Checklist
LiDAR、レーダー、およびカメラアレイから、高頻度で生データ（raw data）を収集します。
異種デバイスのプロトコル間において、時間および空間座標を同期します。
深層学習の融合モデルを実行し、統合された占有確率マップを生成します。
信頼度閾値を検証し、最終的な状態を中央データレイクに公開します。
Integration Surfaces
エッジデータ取り込み
分散型駐車センサーから、生データ形式のLiDAR、レーダー、およびカメラの映像が、セキュアなストリーミングプロトコルを通じて受信されます。
融合処理エンジン
集中型のマイクロサービスは、座標系を整合させ、機械学習モデルを適用して、同時確率の推定を行います。
マーケットプレイスAPIの公開.
集計された利用状況データは、RESTfulインターフェースを通じて、テナントアプリケーションおよび課金モジュールに提供されます。
