环境观察是可持续和智能城市中的基础

随着城市的增长，在城市地区遭受环境条件的人数也是如此。根据联合国的说法，预计到2030年，居住在城市的人数将增加到50亿。人口，交通和工业过程的集中度带来了天气和环境状况（例如空气质量）的变化。为了应对这些挑战，联合国可持续发展目标（可持续发展目标11）可持续城市和社区例如，旨在提供安全和可持续的运输，并减少城市的不利环境影响。通过Vaisala的解决方案，决策者可以获得有关道路和城市天气以及空气质量的数据，这支持有关公民福祉和安全的决策。

Vaisala帮助智慧城市通过城市化克服挑战，并就可持续性，经济增长，安全和福祉做出明智的决定。我们可靠的工具，系统和数字解决方案衡量了空气质量和道路天气以及城市地区的城市天气和微气候。

空气质量差是全球最严重的环境健康问题，也取决于气象条件。Vaisala将来自高性能的空气质量传感器网络的数据与重要的天气测量结合在一起，这有助于预测空气污染。当地的空气质量监测网络和天气数据可帮助当局查明和管理问题领域，尤其是在城市中，并就空气质量做出重要决定。

环境和天气测量是城市交通的关键因素。Vaisala乐器的天气状况和道路状态的准确和本地信息有助于确保安全流量。可持续和智能的城市发展，自动化和数字化改变交通和运输方式。例如，自动驾驶汽车需要更准确的环境观察。对环境和道路状态的观察和分析提高了不同条件下交通的安全性和效率。

道路天气和状况监测：城市智能和安全交通的推动者

城市环境包括大小的道路网络。为了确保安全，对于运输和道路运营商来说，监视通往城市的高速公路和高速公路的当前状况至关重要。Vaisala提供解决方案结合了测量技术，计算机视觉，预测和开放数据，为当局提供了他们需要的信息。基于这些数据，他们可以做出明智的决定，并确保道路，铁路，海洋和空气的安全性和效率。Vaisala既可以通过其静态道路气象站以及安装在移动车辆中的移动计算机视觉软件来评估天气和道路状况。

道路天气信息是成功决策的关键。天气敏感的交通管理有助于做出明智的运营决策，以确保道路网络安全和最佳交通流量 - 即使在最极端的天气条件下，例如冬季，视野低，洪水和高水位，大风和沙尘暴。道路气象站概述了面临困难的道路天气条件的区域，这使操作员能够为驾驶员提供警报。

Road Weather Station的数据可以与Vaisala的MD30移动探测器收集的实时移动数据结合在一起，该数据安装在移动车辆中，例如邮政运输和维护车辆。在Roadai软件中，计算机视觉会自动分析视觉视频数据，并在Roadai门户网站上呈现，道路当局可以评估道路网络的状态，状况和维护需求。例如，与道路天气模型，热图和信息系统相结合，这些数据有助于优化道路冬季维护资源。及时决定抗冰，去冰和积雪提高安全性和资源效率，并降低道路维护中使用的化学物质的环境影响。

计算机视觉解决方案将Vaisala的产品扩展到收集和管理道路表面状况的数据。快速准确地确定坑洼和裂缝，以支持维修计划和预算。Roadai软件开发借助计算机视觉和机器学习，是Vaisala数字单元的一部分，该单元于2019年秋季进行了重组。该单元在机器学习和人工智能方面增强了能力，在机器学习和人工智能方面的能力变得更加重要，在开发天气关键信息的未来。

展望未来，自动驾驶汽车将依靠有关城市和道路天气以及道路状况监测的可靠数据。因此，计算机视觉软件和道路天气信息对于自动驾驶汽车开发人员而言是不可或缺的。随着未来流量变得越来越自治，确保车辆的安全至关重要。使用计算机视觉软件，这些车辆能够分析道路状态状况和天气，调整速度并相应地驾驶。该软件还能够模糊道路上的人员和车辆，以表彰公民的隐私。

无论我们是在讨论空气质量还是依赖天气的交通，Vaisala的解决方案都可以帮助运输部门和决策者及时做出有关城市发展各个领域公民的安全和福祉的及时而明智的决定。

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这是我们的文章系列中的第六篇文章维萨拉对联合国可持续发展目标的承诺。Vaisala的多面业务充满了故事，在本文系列中，我们用具体的例子说明了我们的业务如何真正与可持续发展目标相关联。请继续关注有关我们的解决方案，实践和使命观察的更多信息，以反映目标。