世界人口正以前所未有的速度增长，不仅一半的人口居住在城市地区，而且估计到2050年还将增长50％。因此，生活在这些大城市中的人口数量巨大由于需要智能化管理的压力很大，像物联网（（ML）这类智能技术有潜力通过创建新的和更智能的体验来应对日趋复杂的城市化压力。一天的生活更加舒适。
自从引入物联网概念以来，它一直被认为是智慧城市中的关键基础设施，在本文中，我们旨在解释物联网和机器学习在智慧城市中的作用。但是，在继续前进之前，让我们简要地了解智慧城市的概念。
智慧城市可以理解为由信息和通信技术组成的框架，用于开发，部署和最终促进可持续发展实践，以有效地管理城市并巧妙地应对其日益增长的城市化挑战。
该框架的很大一部分是由互连对象组成的智能网络，这些对象使用无线技术（例如小工具和云）传输数据。
物联网应用程序使用机器学习来接收，管理和分析实时数据，以帮助市政，企业，和整个城市做出更好的决策，从而改善生活质量。
智慧城市可确保其尽可能安全高效地出行，而不会浪费时间和燃料，为此，他们转向实施智慧交通解决方案。
这些系统的工作如下：面传感器和CCTV摄像机将实时交通更新发送到中央交通管理平台。然后，该平台使用机器学习来分析数据，并向用户更新有关拥塞和其他相关信息的信息。此外，这些平台还使用机器学习分析历史数据，以提前预测高峰时间。
除了提供有关拥堵的更新之外，这些系统还可以通过实时响应不断变化的交通状况来帮助调整交通信号灯。
基于物联网的智慧城市试图使灯的和控制具有成本效益。他们通过为灯配备传感器并将其连接到云管理系统来实现此目的。
传感器有助于收集有关照度，人员和车辆的移动以及公共交通时间表，一天中的时间，年份等的相关数据。然后将实时数据与历史数据相结合，输入到机器学习算法中，以帮助分析不同情况和每种情况下所需的光量。结果，智能照明解决方案根据物理条件命令灯变亮，变暗，关闭或打开，从而改善了整体照明时间表。
迈阿密，巴黎，马德里等多个城市已成功实施了智能灯解决方案，其中迈阿密以超过50万个互联灯位居榜首。
公共安全是城市的主要关注问题之一，并且对于提高这些城市的安全性，人们使用基于IoT的技术来提供实时，分析和决策工具。
这些系统的工作如下：这些设备从遍布整个城市的声传感器和CCTV摄像机收集数据，并将这些数据组合起来，以预测潜在的犯罪现场，并在需要时迅速部署公共安全解决方案。因此，这些系统允许安全人员潜在的肇事者或成功追踪他们。
安全管理最重要的用例之一是使用枪响检测解决方案。该解决方案可能利用整个城市安装的已连接麦克风。这些麦克风不断收集声音并将其传递到云平台，然后通过使用机器学习算法来检测枪声来分析这些声音。这些平台甚至可以通过测量声音到达麦克风所需的时间来估计枪的。
城市城市给供水带来了巨大压力，因此节约用水变得非常重要。但值得庆幸的是，物联网还可以用于水管理，并且支持这种实现的设备称为智能仪表。
这些仪表使自来水公司能够追踪用水量，然后使用机器学习分析每个家庭，行业等的平均用水量，并将其与当前用水量进行比较。
机器学习算法可以进一步用于通过分析过去的数据来预测这些家庭和行业的未来用水量。这些仪表还可以分析水压，温度和质量，并在需要时帮助改进它们。
除此之外，这些仪表还可以通过地下管道并了解数据来提前发现潜在的泄漏，从而有助于防止严重的。
物联网是车辆平台的核心，并与ML相结合，可以执行更多增强的操作。智能停车系统用于在不同的公共场所查找车辆的空置。
智能停车的地面车辆检测传感器是在智能停车系统中发挥关键作用的技术。诸如传感器之类的无线工具嵌入到各个停车位的人行道中，这些传感器收集有关车辆使用空间的时间和持续时间的数据。然后，这些数据将被传输到云网关，在此进行处理，并最终以清晰易懂的见解的形式呈现给驱动程序。
此外，还可以借助机器学习算法预先检测高峰时间，该算法通过分析过去的趋势或通过分析历史数据与实时数据进行预测。
从我们在本文中讨论过的用例以及全球物联网的现状，我们可以轻松地说，由于它们提供的好处，我们将在不久的将来看到更多的智慧城市。应用各种各样的IoT和ML不仅使城市管理更加容易和高效，而且还有助于改善其居民的生活质量。
但是，要享受这些好处，市政必须采取一致且计划周全的方法来设计功能性智慧城市体系结构，以允许加快实施智慧城市解决方案，但仍留有扩展空间。
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