结算停车费总是会导致车辆大排长龙，耗费很长时间。然而，您可以用Mindcube智慧停车管理系统消除这种等待时间。这是MindCube基于深度学习技术的智慧停车场管理解决方案的介绍。

如果我们的道路变得更智能会怎么样？如果我们能把司机与互联网连接起来，支持无人驾驶汽车技术，并在智能汽车和未来的智能城市之间提供真正的连接，那么我们的道路将变成一个真正的数字网络，那会怎么样？智能道路的解决方案始于Integrated Roadways的专利和经过验证的智能路面技术。每块智能道路面板含有数字和光纤技术，将车辆连接到互联网，并向司机提供有关交通、路况和事故的实时信息。同时，智能道路内的传感器监测道路上每辆车辆的位置、重量和速度，为自动驾驶车辆提供优越的导航和遥测，并抓取有价值的交通和使用数据。

在高峰时段，可能需要30多分钟才能找到空闲的停车位。海康威视的户外停车引导系统可以监控停车位的占用情况，并引导司机快速找到车位。

由于不可能总是将更多的货物运输转移到铁路上，这些货物将必须由卡车运输，既要提供可靠的服务，又要对环境造成最小的影响。eHighway的效率是内燃机的两倍。西门子的创新是通过架空接触线路为卡车提供动力。这意味着不仅能源消耗减少了一半，而且当地的空气污染也减少了。

智能交通系统（ITS）是网络化社会中一个大有可为的新场景。长期演进技术(Long Term Evolution)和5G能否应对智能交通系统带来的技术挑战？爱立信的首席研究员Stefano Sorrentino在这个技术讲座视频中就此向我们表达了一些看法。

了解如何让交通拥堵成为历史，并创建一个双赢的生态系统：管理城市交通是我们这个时代最复杂的挑战之一。新的交通选择，如共享汽车和拼车并不总是最好的解决方案。共享汽车？你必须会开车……找一个停车位……当你需要一辆车的时候，没有找到车的把握。拼车？它不能确保车辆的最佳客座率，而且往往是与当地常规交通运营商冲突的根源。那么，我们如何才能创建一个城市交通模式来应对城市的新兴需求呢？

车辆跟踪和交通数据采集在智能交通管理、执法、道路基础设施建设以及智慧城市等领域具有重要的应用意义。近年来，深度学习已成为交通管理应用中的一种有价值的工具。该项目的目标是开发一个基于深度学习的车辆定位和跟踪框架，并利用该框架开发使用单目摄像头收集交通数据的新算法。

作为北极地区使用的公交车站范本，Rombout Frieling Lab建筑工作室设计的“生存之站”使用声音和光线来提醒乘客公交车来了。瑞典于默奥的巴士站旨在改善北极地区寒冷天气条件下乘坐公共交通工具的乘客的候车条件。它使用灯光和声音来提醒乘客注意驶近的公共汽车，这样他们就可以在等待时休息放松，而不必一直查看车来了没有。