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09 23

GCJ02來(lái)源-車(chē)輛管理系統(tǒng)常用坐標(biāo)>

物聯(lián)方案

GCJ-02(火星坐標(biāo)系)是國(guó)家測(cè)繪局制定的一種地理坐標(biāo)系統(tǒng),用于在中國(guó)大陸范圍內(nèi)的地理數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)真實(shí)地圖或者導(dǎo)航坐標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行的加偏處理,按照一定的隨機(jī)加偏算法,將真實(shí)的坐標(biāo)加密成虛假的坐標(biāo)。

09 23

車(chē)輛管理系統(tǒng) | 路徑規(guī)劃的概念>

物聯(lián)方案

路徑規(guī)劃 API 是一套以 HTTP 形式提供的步行、公交、駕車(chē)查詢及行駛距離計(jì)算接口,返回 JSON 或 XML 格式的查詢數(shù)據(jù),用于實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃功能的開(kāi)發(fā)。電子地圖上的路徑規(guī)劃是指利用電子地圖數(shù)據(jù)和算法,為用戶提供從一個(gè)地點(diǎn)到另一個(gè)地點(diǎn)的最優(yōu)出行路線和方案。它通常包含以下幾個(gè)步驟:

09 20

車(chē)輛管理系統(tǒng) | 地理編碼的概念>

物聯(lián)方案

通常情況下,地理編碼與逆地理編碼 API 是通過(guò) HTTP/HTTPS 協(xié)議訪問(wèn)遠(yuǎn)程服務(wù)的接口,為開(kāi)發(fā)者提供了結(jié)構(gòu)化地址與經(jīng)緯度之間相互轉(zhuǎn)化的便捷能力。

09 20

車(chē)輛管理系統(tǒng) | 個(gè)性報(bào)表與合規(guī)組件>

物聯(lián)方案

深度數(shù)據(jù)挖掘: 車(chē)輛管理系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),對(duì)車(chē)隊(duì)的所有運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,生成趨勢(shì)預(yù)測(cè),如未來(lái)車(chē)隊(duì)需求量、燃油價(jià)格走勢(shì)、常見(jiàn)維修問(wèn)題等,幫助管理層制定長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃。

09 19

車(chē)輛管理系統(tǒng) | 油耗與用車(chē)成本分析組件>

物聯(lián)方案

燃油消耗分析: 車(chē)輛管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)每輛車(chē)的燃油使用情況,并結(jié)合駕駛行為(如急加速、急剎車(chē))分析燃油消耗模式,生成詳細(xì)報(bào)告,幫助管理層識(shí)別異常原因,優(yōu)化駕駛行為和車(chē)輛維護(hù)。

09 19

車(chē)輛管理系統(tǒng) | 維護(hù)管理組件>

物聯(lián)方案

基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)性維護(hù): 車(chē)輛管理系統(tǒng)可以通過(guò)采集大量的車(chē)輛歷史數(shù)據(jù)(如發(fā)動(dòng)機(jī)工作時(shí)長(zhǎng)、車(chē)輛振動(dòng)、油耗異常等),使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型(如決策樹(shù)、隨機(jī)森林)來(lái)預(yù)測(cè)車(chē)輛可能的故障時(shí)間點(diǎn),這點(diǎn)已經(jīng)在部分的車(chē)輛管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了。

09 18

車(chē)輛管理系統(tǒng) | 車(chē)隊(duì)監(jiān)控與調(diào)度組件>

物聯(lián)方案

實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù): 采用物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)連接車(chē)輛,將北斗GPS定位終端、車(chē)載傳感器和 4G、5G通信模塊獲取車(chē)輛的精確位置、狀態(tài)(如經(jīng)緯度、ACC狀態(tài)、速度、油路油量、胎壓、溫度)等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳送到車(chē)輛管理系統(tǒng)的前端界面。

09 18

車(chē)輛管理系統(tǒng) | 路徑規(guī)劃的分類>

物聯(lián)方案

路徑規(guī)劃系統(tǒng)是電子地圖提供商旨在為用戶提供最優(yōu)的出行路線,并且在不同的交通方式(如駕車(chē)、步行、騎行和公共交通)之間進(jìn)行切換。

09 17

技術(shù)知識(shí) | 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)解析>

物聯(lián)方案

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是另一種重要的深度學(xué)習(xí)架構(gòu),它在處理序列數(shù)據(jù)和自然語(yǔ)言任務(wù)方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

09 17

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變遷:從簡(jiǎn)單到深度學(xué)習(xí)>

物聯(lián)方案

每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都有參數(shù),包括與神經(jīng)元之間的每個(gè)連接相關(guān)聯(lián)的權(quán)重和偏差。與深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)相比,簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量相對(duì)較少。

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