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神经网络助ofo打造物联联闭环ofo领先摩拜引领行业创新

时间:2017-06-26 15:25  来源:未知  阅读次数: 复制分享 我要评论

  近日,ofo在人工智能系统中,应用了卷积神经网络预测用户出行需求。同时,ofo还运用谷歌TensorFlow人工智能系统,使预测结果更精确。将卷积神经网络和谷歌TensorFlow人工智能系统应用于共享单车,是ofo引领的又一次行业创新,这是共享单车行业首次将人工智能图像处理技术应用于智能运营中,标志着共享单车进入以人工智能为基础、以物联网为载体的运营新阶段。Ofo又一次引领行业创新,领先摩拜,成为行业技术标杆,这也对以“科技含量高”为傲的摩拜带来不小的压力。

  共享单车具有明显的潮汐效应,且骑行需求受天气等因素影响,ofo利用卷积神经网络,提取不同时段同一区域或者同一时段不同区域的图像相关性特征,以精准预测下一个时段某一区域内会出现的需求数,从而为运营调度提供更好的决策,实现智能运营。

  

  ofo小黄车实时骑行轨迹

  卷积神经网络主要应用于图像识别领域。卷积是提取相关性特征的方法,神经网络是预测需求的模型结构。ofo将智能锁返回的定位信息形成热力图,并记录热力图的关键帧图像变化,将图像抽象为网格像素,利用卷积神经网络,对像素内的颜色变化进行相关性特征提取,简单的理解就是将各个关键时间点的热力图记录下来,把图像划分为均匀分布的网格,将像素颜色的变化作为用户骑行需求的变化,并进行相关性特征提取。作为共享单车的原创者和领骑者,ofo为全球120座城市上亿用户提供了超10亿次出行服务,已成为全球最大的共享单车平台,拥有共享单车行业最庞大的出行数据。随着出行数据增多,ofo对用户出行需求的预测都会越来越准确。

  将卷积神经网络和谷歌TensorFlow人工智能系统应用于共享单车,是ofo引领的又一次行业创新,ofo正在形成以人工智能为基础,以物联网为载体的生态闭环。