Intelligentes Auto-Parks ystem

Von: Shenzhen TGW Technology Co., Ltd


Dank der Anwendung eines intelligenten Park managements ystems nimmt der städtische Verkehrs stau index allmählich ab. Der Modus "Internet verkehr" entwickelt sich rasch von Städten der ersten Stufe bis zur fünften Stufe im ganzen Land, und die Regierung fördert aktiv die Entwicklung des intelligenten Verkehrs.



Doch noch immer leiden viele Städte unter Stau und Parkplatzmangel. Wir sollten intelligentere Management methoden anwenden, um die geringe Verkehrs effizienz zu verbessern, die durch herkömmliche Parkplätze verursacht wird, z. B. die Ursache für geringe Effizienz, indem CARDS am Eingang gesendet und am Ausgang manuell aufgeladen werden.


Intelligentes Parken profitiert von der Technologie der automatischen Erkennung und Bezahlung ohne manuellen Eingriff, die dazu beitragen kann, ein intelligentes Zugangsmanagement für Parkplätze zu realisieren und die Verkehrseffizienz zu verbessern.


Durch den unabhängigen Betriebsmodus können die Administratoren herkömmlicher Parkplätze keine Daten miteinander teilen, sodass sie keine städtischen Parkplatzressourcen integrieren können, um intelligente Abfragen, Buchungen usw. zu realisieren. Um dieses Problem zu lösen, müssen wir jedem Parkplatz Zugang zu einer einheitlichen Smart-Parking-Plattform bieten, um Parkressourcen zu integrieren, die gemeinsame Nutzung von Daten zu realisieren und die Nutzung der Liegeplatzressourcen zu verbessern. Die einheitliche Plattform liefert auch wichtige Daten für die Stadtpark planung und Entscheidung sfindung.


Aufgrund der fehlenden Parkführung müssen Autobesitzer oft eine lange Straße fahren, um einen freien Parkplatz zu finden. Einerseits können die Eigentümer
’Kein gutes Einparkerlebnis, andererseits Staus bei der Parkplatzsuche. Um einer solchen Nachfrage gerecht zu werden, bietet das intelligente Parkleitsystem Parkleitinformationen per Bildschirm und Handy-App. So können Autobesitzer kostenlose Parkhäuser und Parkleitinformationen erhalten und einen perfekten Parkservice erleben.


Intelligenter Verkehr verwendet ein intelligentes Parkmanagementsystem, das Parkdaten in Echtzeit sammelt, einschließlich der Funktionen zum Abfragen verfügbarer Parkplätze und zur Unterstützung der Navigation zum Standort verfügbarer Parkplätze, zur effektiven Reduzierung der Betriebskosten von Parkplätzen und zur Reduzierung von Verkehrsstaus.


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Im vergangenen September haben wir optische Parksensoren installiert, um die Belegung von mehr als 500 Straßenparkplätzen im Universitätsviertel der Stadt Braunschweig zu messen. Das ist die größte Installation von Parksensoren, die jemals in Deutschland im öffentlichen Raum ausgerollt wurde und eines ist sicher: Wir werden es die letzte schaffen. Dies ist die Geschichte der großen Anstrengungen, die ein KI-Unternehmen auf der Suche nach der Wahrheit gemacht hat Daten, um seine Algorithmen zu befeuern.




Dies ist auch die Geschichte hinter einem wunderschönen Stück Technik, das zufällig das Nebenprodukt einer größeren Mission war und schließlich nie wieder in Produktion gehen wird. All dies zugunsten einer disruptiveren, datengesteuerten Technologie. Da wir bei Bliq an prädiktiven Algorithmen arbeiten, um die Parkplatzverfügbarkeit auf der Grundlage von Verkehrsdaten zu modellieren, haben wir den natürlichen Bedarf an Ground-Truth-Daten der realen Parkplatzbelegung in einem Referenzgebiet.


Um diese Art von Daten zu erhalten, haben wir uns entschieden, unseren eigenen realen Versuchsaufbau von Parksensoren zu bauen, die die Belegung von mehr als 500 Straßenparkplätzen rund um die Uhr in Echtzeit messen. Mit diesem Artikel möchten wir möchte einige Einblicke in die technischen Bemühungen geben, die in dieses Projekt geflossen sind. Sprechen Sie insbesondere über den von uns gewählten Teststandort, die Systemarchitektur und den eigentlichen Sensor, den wir zum Sammeln von Daten entworfen und gebaut haben.


Das TestgeländeManchmal müssen KI-Unternehmen kreativ werden, wenn es darum geht, Ground Truth für ihre Modelle zu sammeln. In unserem Fall bedeutete dies für die Modellierung der Parkplatzverfügbarkeit, einen Stadtteil zu finden, der bestimmte Kriterien in Bezug auf Verkehrsfluss, Nutzung und Demografie erfüllt. Wir haben uns für das Universitätsviertel in Braunschweig wegen seiner großen Vielfalt an Einflüssen auf vergleichsweise kleinem Raum entschieden: Im Süden, Wir haben den Hauptcampus der Universität, der jeden Tag Tausende von Studenten und Hunderte von Mitarbeitern anzieht.


Noch weiter südlich ist die Innenstadt mit ihren Geschäften und Sehenswürdigkeiten in wenigen Minuten zu Fuß erreichbar (in obiger Karte nicht eingezeichnet). Der nördliche Teil des Quartiers bildet ein Wohngebiet mit öffentlichen, unbeschränkten Straßenparkplätzen. Die meisten Menschen, die in diesem Gebiet leben, sind entweder Studenten oder Angestellte der lokalen Automobilindustrie.




Die überwiegende Mehrheit der Einwohner pendelt mit dem Privatauto zur Arbeit. Getrennt wird der Stadtteil durch eine Ausfallstraße, die den Innenstadtbezirk umschließt. So funktioniert das System Die grundlegende Systemarchitektur der Sensorinstallation ist ziemlich einfach und im Grunde so, wie man es von den meisten IoT-Anwendungen erwarten würde: Irgendwo wird ein kleines Stück Hardware eingesetzt in der realen Welt und übermittelt Daten an ein Cloud-Backend.


Das Backend speichert die Daten und macht sie für die weitere Verarbeitung zugänglich, um als Ground Truth für Machine-Learning-Bemühungen zu dienen oder einfach nur zur einfachen Visualisierung in einer App oder Web-App. Harte Anforderung: Privacy by Design Das Besondere an der Sensorarchitektur ist die ziemlich starke Rechenleistung Leistung, die wir am Rand eingesetzt haben: Aufgrund regulatorischer Anforderungen im deutschen öffentlichen Raum, die zusätzlich durch aktuelle und anhaltende DSGVO-Diskussionen befeuert werden, konnten wir Bilder nicht mit vielen Rechenressourcen in einer Remote-Cloud verarbeiten. Deshalb mussten wir alles tun das schwere Heben, um offene Stellen direkt am Sensorgerät und nicht woanders zu bestimmen.


Der Vorteil dabei ist, dass dieser Ansatz keine großen Datenmengen für das Hin- und Hersenden von Bildern verbraucht. Stattdessen können wir die laufenden Kosten der Sensoren für die Konnektivität auch in einem relativ niedrigen Bereich halten. Auf der anderen Seite erfordert die Ausstattung des Geräts mit genügend Rechenleistung zur Durchführung der Bildanalyse viel zusätzlichen Aufwand in der Hardwareentwicklung.


Warum nicht einen anderen Parksensor verwenden?Warum haben wir uns entschieden, uns die Mühe zu machen, unseren eigenen Parksensor zu entwerfen und zu bauen, anstatt nur eines der vielen fertigen Sensormodelle zu kaufen, die es bereits gibt?Darauf gibt es drei Antworten:Wir wusste nicht, wie aufwändig der Bau eines neuen Geräts werden würde ;) Die vorhandenen Parksensoren hatten alle einige Mängel: Die regulatorische Situation verbietet uns, jede verfügbare, optische Lösung zu verwenden, da diese Art von Systemen die Privatsphäre verletzen würde.


Oberflächenmontierte Sensoren würden der Schneeräumung im Winter nicht standhalten. Und schließlich waren Bodensensoren selbst ziemlich kostspielig und noch teurer in der Installation. Als wir mit diesem Projekt begannen, hatten wir ein ziemlich knappes Budget.


Wir haben das Unternehmen zu diesem Zeitpunkt vollständig gebootstrapt: Unsere Mittel bestanden aus einigen staatlichen Fördergeldern, ersten Einnahmen und einigen Preisen, die wir hier und da gewonnen haben. Die anderen Sensormodelle mit einem Preis zwischen 75 und 250 EUR pro Spot waren uns damals einfach zu teuer. Der neue optische ParksensorDie Idee für das Funktionsprinzip unseres Sensors war einfach: Denselben Algorithmus, den wir bereits in unserem vorherigen Forschungsprojekt auf verkleinerter Hardware entwickelt hatten, einsetzen, mit dem Internet verbinden, alles in eine wasserdichte Box packen und montieren zu einem Lichtmast.


Der Algorithmus selbst ist im Grunde ein Bildklassifizierer, der vordefinierte interessierende Bereiche zum Betrachten erfordert. Der ursprüngliche Zweck des Modells bestand darin, die Analyse der Parkplatzbelegung in einigen riesigen Bildserien zu automatisieren, die wir in einem früheren Projekt mit Offline-Kameras gesammelt haben. Die Herausforderung bestand nun nur noch darin, ein geeignetes Hardware-Rig mit genügend Rechenleistung zu entwerfen, das Modell so zu verkleinern, dass es auf diesem Setup ausgeführt werden kann, und eine kontinuierliche Stromversorgung sicherzustellen.


Das war unsere Spezifikations-Wunschliste: Niedrige Kosten pro Spot: Standardkomponenten Messfrequenz von bis zu 3 min bis zu 30 sek. Erkennung robust gegen Wetter, Lichtänderungen und ungenau parkende Autos (z. G.


ein Auto belegt zwei Plätze)Überwachung des Gesundheitszustands des GerätsOption für Software-Updates aus der FerneGeringer Energieverbrauch25 Jahre NutzungsdauerSoftwareDie Sensorsoftware besteht aus drei Schichten: Dem Betriebssystem, das eigens für dieses Projekt entwickelt wurde, der Kernroutine, die alle Sensorfunktionen steuert und der aktuelles maschinelles Lernmodell für die Erkennung offener Stellen. BetriebssystemUm ein vollwertiges Vision-Modell am Edge auszuführen, stellten wir schnell fest, dass wir ein viel größeres Software-Setup benötigen würden als in anderen IoT-Hardwareprojekten. Die Entscheidung wurde getroffen, eine benutzerdefinierte Linux-Distribution mit Yocto zu erstellen.


Auf diese Weise könnten wir die volle Kontrolle über alles haben, was das Betriebssystem tut. Die Kernfunktionen waren zwei separate Partitionen, um Dateisystemaktualisierungen und Swap-Partitionen durchführen zu können, eine Reihe von Bibliotheken, die von der Kernroutine benötigt werden, und ein Watchdog-Reset. Der Hardware-Watchdog unseres SBC startet das Gerät neu, falls etwas nicht wie erwartet funktioniert.


Smart Bricks Meter über dem Boden an Lichtmasten wegen eines Fehlers in der Software zu haben, wäre buchstäblich der Worst Case Backend (Abrufen von Konfigurationsdaten und Senden von Updates). Die Kernroutine ist in Python implementiert.


Dies gab uns große Flexibilität und vereinfachte die Bildverarbeitung erheblich, da wir auf die große vorhandene Python-Codebasis zurückgreifen konnten, die wir bereits im Unternehmen hatten. Eine großartige Sache am Softwaredesign ist die Fähigkeit zur unabhängigen Fernaktualisierung jeder einzelnen Komponente: Vom Erkennungsmodell über den Quellcode für die Kernroutine bis hin zum Kernel oder sogar dem gesamten Dateisystem kann jeder Teil aus der Ferne ersetzt werden. Angesichts der schnellen Entwicklungen im Bereich CV und maschinelles Lernen im Allgemeinen wollten wir sicherstellen, dass der Code, der die Sensoren ausführt, über die gesamte Lebensdauer auf dem neuesten Stand der Technik ist.


Maschinelles LernenUm die Erkennungsaufgabe auszuführen, haben wir eine Version von TensorFlow genommen und nach einigen Optimierungen schließlich dazu gebracht, dass sie an unserem Setup funktioniert. Sobald dies erledigt war, konnten wir so ziemlich jeden vortrainierten Tensorflow einsetzen, der in den GPU-Speicher passen würde. Wir entschieden uns für MobileNet, da es das beste Verhältnis zwischen Genauigkeit und Leistung bei unserem Setup zeigte.


Wir haben uns auch mehrere andere Ansätze angesehen, die auf traditionellen Computer-Vision-Funktionen wie HOG-Funktionen, Histogrammen usw. basieren. in Kombination mit herkömmlichen Klassifikatoren für maschinelles Lernen wie SVMs. Obwohl diese Tests aufgrund des viel einfacheren Modelldesigns im Vergleich zu MobileNet zu einer recht hohen Rechenleistung führten, war die Modellgenauigkeit geringer, was durch die üblichen Nachteile von Standard-CV-Merkmalsbeschreibungen (leichte Invarianz, Skaleninvarianz) erklärt werden kann.


HardwareDie Arbeit mit Hardware war für uns als bis dahin reines Softwareunternehmen eine ganz neue Erfahrung. Obwohl Mathias, unser CTO, in seiner früheren Tätigkeit bei Volkswagen R
&D, unser Unternehmen war noch nicht ganz bereit für eine Hardware-Entwicklungsaufgabe und ehrlich gesagt, ist es das auch heute noch nicht. Trotzdem brauchten wir ein funktionales Design, das einfach herzustellen und mit den Ressourcen, die wir zu diesem Zeitpunkt als Bootstrap-Unternehmen hatten, zu iterieren war.


Unsere Anforderungsliste sah also schnell so aus: Das Gehäuse muss wasserdicht und 3D-druckbar sein Der Sensor sollte mindestens 12 Stunden im Akku laufen können Die Kamera sollte vor Regen und Spritzwasser geschützt sein und auch im Dunkeln funktionieren Das Design muss die Kamera, einen Temperatur-/Feuchtigkeitssensor, das LTE-Modul, den Einplatinencomputer und etwas Leistungselektronik zum Umwandeln der Spannung auf das entsprechende Niveau halten. Eine Batterie wird benötigt, um den Betrieb fortzusetzen, wenn der Lichtmast ausgeschaltet ist (während des Betriebs). des Tages) Der gesamte Aufbau muss modular aufgebaut sein, um die Installation zu erleichtern und im Fehlerfall einzelne Komponenten austauschen zu können. Es muss auch zu klein und grau lackiert sein, um in seiner Betriebsumgebung unauffällig zu wirken. Betriebsbedingungen von -20 C bis 70 C (da das Setup im Sommer ziemlich warm werden kann, wenn es vollständig der Sonne ausgesetzt ist). LEDs (wie viele Außenkameras sie haben), um bei Nachtbedingungen arbeiten zu können.


Allerdings stellte sich heraus, dass diese Designentscheidung mit einigen Mängeln behaftet war: Diese LEDs verbrauchten (im Vergleich zur restlichen Elektronik) ziemlich viel Strom, was eine nicht standardmäßige und damit eine Stromversorgung erforderlich machte. Trotz des großen Stromverbrauchs waren sie nicht wirklich in der Lage, das gesamte Sichtfeld auszuleuchten. Wir hätten wahrscheinlich einen externen IR-Scheinwerfer gebraucht, was wiederum keine ernsthafte Alternative war.


Und schließlich war das LED-gewürzte Design auch nicht sehr hübsch. Um das Problem des Nachtbetriebs zu lösen, haben wir uns entschieden, die statische Kameraeinstellung zu verwenden: Da die Kameraposition statisch ist und die Objekte, die wir zu erkennen versuchen, normalerweise auch still sind, Wir können die Belichtung und die Lichtempfindlichkeit der Sensoren erhöhen, um nur mit Restlicht zu arbeiten. Also haben wir die interne Belichtung und ISO-Steuerung der Kamera überschrieben und eine einfache Rückkopplungsschleife geschrieben, die die Beleuchtungseinstellungen basierend auf der Luminanz des zuletzt aufgenommenen Frames anpasst.


Dieser Ansatz hat sich als recht gut erwiesen, da in den meisten Straßen genügend Restlicht von den Straßenlaternen vorhanden ist. Nach mehreren weiteren Iterationen landeten wir schließlich bei dem oben gezeigten Design: Die Kamera sitzt in einem Kegel, um vor Spritzwasser geschützt zu sein und Sonnenreflexe so weit wie möglich. Die Elektronik ist auf einer Buchse im Inneren montiert und ein Flachbandkabel verbindet die Kamera mit der Hauptplatine.


Der Boden ist abnehmbar und mit vier Standardschrauben am Gehäuse befestigt. Da das Gehäuse in ABS gedruckt ist, sitzen quadratische Muttern in Aussparungen, um sicherzustellen, dass die Schrauben richtig angezogen werden können. Ein GoPro-ähnliches Gelenk verbindet das Gehäuse mit der Halterung, die mit Standard-Stahlband am Lichtmast befestigt wird.


Alle Teile sind für die 3D-Druckbarkeit optimiert, was bedeutet, dass keine starken Überhänge vorhanden sind, dass die Oberflächen parallel importiert werden, um eine hohe Oberflächenqualität zu erzielen. Schließlich ist der Batteriekasten für eine bessere Wartungsfreundlichkeit vom Sensor getrennt. Es ist eine Standard-ABS-Spritzgussbox und enthält eine 4.


5 Ah 12 V Bleiakku und ein Ladegerät, das 230 V Eingang benötigt (das ist die Spannung der meisten Straßenlaternen in Deutschland). Was kommt als Nächstes? Die Daten, die wir während dieses Projekts sammeln, helfen uns sehr, unser Verständnis (und auch unser Algorithmen) darüber, wie das Parken in verschiedenen Verkehrssituationen und verschiedenen Kontexten von Faktoren, die die Parkplatzverfügbarkeit beeinflussen, funktioniert. Wir werden in Kürze mehr über die tatsächlichen Ergebnisse aus datenwissenschaftlicher Sicht veröffentlichen.


Wir werden uns auch etwas Zeit nehmen und mehr auf die Details des Softwareteils eingehen und werden schließlich sogar die Software sowie die Hardwaredesigns als Open Source veröffentlichen. Danksagungen An dieser Stelle möchten wir der Stadt unsere Dankbarkeit aussprechen Braunschweig für die Bereitstellung der Verkehrsinfrastruktur zur Unterstützung dieses Projekts. Sie besorgten nicht nur alle notwendigen Genehmigungen, sondern übernahmen auch einen Teil der Kosten.


Ein großes Dankeschön geht auch an den lokalen Verkehrsbetrieb Bellis und den Energieversorger BS Energy für die Unterstützung bei der Installation und Stromversorgung der Sensoren. Über den Autor Julian ist CEO und Co-Founder von Bliq, a Berlin -basiertes Technologieunternehmen. Bliq bietet Live-Parkkarten für Entwickler im Bereich Mobilität.


VERWANDTE FRAGE Ich habe Google Glass Explorer Edition nicht erhalten. Ist der Versuch, Glass dev ohne Hardware zu lernen, eine vergebliche Anstrengung? Nein, Sie können immer noch die Grundlagen der Glasent wicklung ohne die Hardware lernen.


Es gibt drei Haupt ansätze, um dies zu erreichen: 1) Besuchen Sie die Mirror-API-Dokumentation, gehen Sie auf den Spielplatz und beginnen Sie, Code zu erstellen. Laden Sie die PHP-, Java-und Python-Bibliothek herunter, je nachdem, was Sie sich am wohlsten fühlen. Machen Sie sich mit dem Jargon und den Konvertitionen (Timeline, Bundles, Menüs usw.) vertraut.


Lesen Sie die Support-Dokumentation (zweiter Link unten), um zu sehen, wie die Glass-Hardware tatsächlich funktioniert. Erstellen Sie einige Apps nach dieser Spezifikation. Schon bald finden Sie einen Freund mit Hardware zu t

Um die Überlastung der Verbindungsabschnitte von städtischen Fernstraßen und städtischen Straßen zu verringern und die Schwierigkeit beim Betreten und Verlassen des Parkplatzes so schnell wie möglich zu beseitigen, kann die Installation eines Nummernschilderkennungssystems auf dem Parkplatz die traditionelle Zugangsverwaltung ändern Modus, eliminieren Sie die Zeit, in der Fahrzeuge ihre Karten auf dem Parkplatz ein- und ausziehen müssen, und beschleunigen Sie die Verkehrsgeschwindigkeit von Fahrzeugen. Mit der Entwicklung der Technologie sollten wir den traditionellen Verwaltungsmodus durchbrechen, fortschrittliche Technologie und Ausrüstung rechtzeitig übernehmen, die Entwicklung der ursprünglichen manuellen Ladeverwaltung des Parkplatzes in die intelligente Richtung fördern, die Verwaltung des Parkplatzes stärken und die lösen Problem der Parkschwierigkeiten durch Ändern des Verwaltungsmodus des Parkplatzes. Gegenwärtig hat das Parkproblem das Leben der Menschen ernsthaft beeinträchtigt und das Autofahren der Menschen stark behindert. Daher wird ein intelligentes Verkehrs management in Zukunft die allgemeine Richtung der Verkehrs entwicklung sein. Das Parkplatzsystem zur Kennzeichenerkennung wurde auf dem Parkplatz stark entwickelt. Gegenüber dem All-in-One-Card-System hat die Kennzeichenerkennung deutliche Vorteile, die das Ein- und Ausfahren von Fahrzeugen erleichtert. Erstens entfällt im Vergleich zur All-in-One-Karte durch das Parkplatzsystem zur Kennzeichenerkennung die Arbeit der Kartenverwaltung; Erstens sind die Kartenkosten des All-in-One-Kartensystems zu hoch, was viel Personal zur Verwaltung erfordert. Zweitens sind Karten leicht zu verlieren. Immobilienverwalter müssen ständig Karten registrieren, kündigen und ändern, was nicht nur Zeit verschwendet, sondern auch Kapitalkosten verschwendet. Zweitens kann das Parkplatzsystem zur Kennzeichenerkennung bei Stromausfall normal funktionieren, während die All-in-One-Karte das Fahrzeug bei Stromausfall nicht verwalten kann. Schließlich ist einer der offensichtlichsten Vorteile des Parkplatzsystems mit Nummernschilderkennung, dass es dem Besitzer ermöglichen kann, den Parkplatz direkt zu betreten, ohne zu parken und seine Karte durchzuziehen. Beim Verlassen des Parkplatzes kann er durch Vergleich mit den eingehenden Fahrzeuginformationen beurteilen, ob er freigibt oder nicht. Im Hinblick auf diese speziellen Funktionen des Nummernschilderkennungs-Parkplatzsystems wurde es in den letzten Jahren auf Parkplätzen weit verbreitet. Mit der zunehmenden Reife der Parksystemtechnologie für die Kennzeichenerkennung, der kontinuierlichen Verbesserung der Technologie, der kontinuierlichen Optimierung der Produkte und der kontinuierlichen Verbesserung der Erkennungsrate kann es gleichzeitig Autobesitzern ermöglichen, den Parkplatz direkt zu betreten, ohne dass die Parkkarte durchgezogen werden muss , das die Schwierigkeiten beim Betreten und Verlassen des Parkplatzes effektiv verringert und in Zukunft sicherlich zum Entwicklungstrend des Parkplatzes werden wird.

Um das Problem des intelligenten Verkehrs besser zu lösen, wurden an einigen wichtigen Kreuzungen im ganzen Land intelligente Transports ysteme eingesetzt, und die Ausrüstung für das Parkplatz management kommt den Bedürfnissen moderner Menschen immer näher. Im Kennzeichen erkennungs system beträgt die Erkennungs rate in Zeilen und Spalten nicht 100%. Die allgemeine Kennzeichen erkennungs technologie kann nur etwa 98% erreichen. Denn bei der Anwendung der Kennzeichen erfassung gibt es immer noch einige Schwierigkeiten, wie zum Beispiel einige zu schmutzige, beschädigte und verzerrte Nummern schilder, die die Schwierigkeit der Kennzeichen position und der Segment ierung von Zeichen verursachen. Darüber hinaus gibt es aufgrund der großen Anzahl von Provinzen in China viele chinesische Schrift zeichen mit ähnlichen Formen. Darüber hinaus ist aufgrund der Einschränkung der Auflösung die Informations menge jedes Charakters sehr gering, was auch die Schwierigkeit der Zeichen erkennung verursacht. Wenn es einige natürliche Faktoren wie ungleich mäßige Kennzeichen beleuchtung, Kennzeichen reflexion und Kennzeichen beleuchtung gibt, ist die Kennzeichen erkennung natürlich schwieriger.




Die Kennzeichen erfassung wird in einem elektronischen Polizei system angewendet, z. B. einem Rotlicht-Lauf überwachungs system, einem Über geschwindigkeit überwachungs system, einem retrograden Überwachungs system ohne Verkehrs überwachung, einem Fahr überwachungs system für Notfalls pur, einem mobilen Fahrzeug inspektions system usw. Der Prozess der Kennzeichen erkennung kann in vier Schritte unterteilt werden: Kennzeichen position, Vor verarbeitung von Kennzeichen, Zeichens egmentierung und Zeichen erkennung. Das Kennzeichen erkennungs system verwendet eine fortschritt liche Fuzzy-Bild verarbeitung stech no logie, mit der die automatische Verarbeitung der Gesamt neigung, Text neigung, Flecken und Unschärfe des Nummern schilds realisiert und das Kennzeichen erkannt werden kann, das von menschlichen Augen schwer zu unterscheiden ist. In den letzten Jahren wurde die Kennzeichen erkennungs technologie in der Parkplatz verwaltung angewendet und hat sehr offen sichtliche und effektive Ergebnisse erzielt, die von der Kennzeichen erkennungs branche weitgehend bevorzugt werden. Die Kennzeichen erkennungs technologie kann auf dem Parkplatz eine große Rolle spielen und die Einnahmen des Parkplatzes stark fördern. Vor allem für einige unsichere Nutzer können sie den Parkplatz jederzeit flexibel nutzen und den Park fluss erhöhen.


Das Kennzeichen erkennungs system des Tiger wong-Parkplatzes ist ein System, das auf der Kombination von Video überwachung und Cloud-Plattform basiert und es Endbenutzern ermöglicht, Informationen anzuzeigen. Kennzeichen erkennungs system bringt nicht nur Komfort für ein intelligentes Verkehrs management, sondern auch seine Eigenschaften der Energie einsparung und des Umweltschutzes. Keine Papier tickets, keine Karten, einfach die Verwendung von Kennzeichen erfassung, Arbeits-und Ausrüstung kosten werden stark reduziert. Das fahrkarten freie Parks ystem bietet eine vollständige und freundliche Benutzer erfahrung, verwirft das Parkt icket vollständig und vermeidet effektiv die Möglichkeit von Verkehrs staus an der Ein-und Ausfahrt. Die Lösung dieses Geschäfts modells wird vom Unternehmen kostenlos für große und mittlere Parkplätze bereit gestellt.


Verglichen mit dem traditionellen Parkplatz system hat es das alte Erscheinung sbild verändert und erschien ein neues intelligentes System. Tiger wong wies darauf hin, dass der Parkplatz ein riesiger Markt für die Kennzeichen erkennung ist, insbesondere die Zunahme der Fahrzeug zahl und der kontinuierliche Bau von Gebäuden in den letzten Jahren. Integrieren Sie effektiv das Kennzeichen erkennungs system, um sicher zustellen, dass keine Fahrzeuge fehlen. Die automatische Kennzeichen erkennung ist der wertvollste Markt im zukünftigen Park markt. Mit der Integration von HD und Intelligenz kann uns die Kennzeichen erkennung auch helfen, mehr Probleme im Leben zu lösen. Intelligenter Transport wird im zukünftigen Leben eine zunehmend unersetzliche Rolle spielen.


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Es wird verwendet, um den Leerlaufs tatus dieser Gruppe von Parkplätzen im Parkplatz system anzuzeigen. Nur wenn die Gruppe von Parkplätzen voll mit Fahrzeugen ist, muss jede Gruppe von Parkplätzen mit einer Parkplatz anzeige ausgestattet sein. Die Parkplatz anzeige wird rot angezeigt. Das Aufkommen der intelligenten Park industrie der intelligenten Gemeinschaft Netcom von Huicong ist seit Ende des letzten Jahrhunderts untrennbar mit dem Prozess der ländlichen Entwicklung in China verbunden. Vom Beginn dieses Jahrhunderts bis zur zunehmenden Popularität von heute dauerte es nur wenige Jahrzehnte, bis Wissenschaft und Technologie das Alte durchgesetzt und von Zeit zu Zeit das neue, sich ruhig verändernde Leben der Menschen hervor gebracht hatten.




Eine Vielzahl bestehender Park technologien führt profession elle intelligente Arbeiten rund um das Parken von Fahrzeugen durch, und die Parkraum führung ist zu einer der wichtigen Technologien des intelligenten Parkens geworden. Mit der Entwicklung der ländlichen intelligenten Park technologie stehen die Vorteile der drei dimensionalen Garage im Vordergrund, und die Entwicklung ist besonders auffällig. Ein Indiz system, das es dem Fahrzeug ermöglicht, den Ziel parkplatz reibungslos zu betreten. Es wird im Allgemeinen auf Parkplätzen verwendet. Das Parkraum leit system dient haupt sächlich dazu, Fahrzeuge zu führen, die parken müssen.


Es ist bequem zum Parken, macht das Parkplatz management standard isiert und ordentlich und ist eine leistungs starke Ergänzung zum intelligenten Parkplatz system. Sein Arbeits prinzip ist wie folgt: Erstens wird auf jedem Parkplatz ein Ultraschall detektor installiert, und dann wird die Ultraschall detektion stech no logie verwendet, um den Parkplatz zu erkennen. Es kann erkennen, ob der Parkplatz im Leerlauf ist, die Daten an das Entsorgungs zentrum senden, über das Entsorgungs zentrum ausgeben und die Informationen an jede Anzeige anzeige zurücksenden. Das Parkraum leit system besteht aus drei Teilen, wie folgt. Das Daten erfassungs system verbindet die Sonde über den RS485-Bus mit dem Sonden controller, und das Parkraum leit system installiert eine Ultraschalls onde direkt über jedem Parkplatz. Der Sonden controller fasst die gesammelten Informationen zusammen und entsorgt sie und verbindet sie dann über einen RS485-Bus mit dem Erfassungs terminal.


Das Erfassungs terminal überträgt jede Parkplatz information über den CAN-Bus an das Datenverarbeitung zentrum. Das Rechen zentrum überträgt die Daten in Echtzeit an den Verwaltungs computer, und der Computer analysiert und entsorgt die Daten. Hier kann das Rechen zentrum die Daten auch an das Erfassungs terminal übermitteln, das die Informationen zur Parkleit führung an den leeren Parkplatz-Bildschirm senden kann. Das zentrale Verarbeitung system und überträgt es an die entsprechende Anzeige ausrüstung. Die zentrale Verarbeitung besteht haupt sächlich darin, die gesammelten Daten zu analysieren. Es umfasst haupt sächlich die folgenden Aspekte; Verwenden Sie den Verwaltungs computer, um relevante Daten an das LAN freizugeben; Daten können über ein drahtloses GSM-Modem an das Kontroll zentrum des ländlichen Parkleit systems übertragen werden.


Veröffentlichen Sie die Parkplatz daten auf dem Parkplatz. Das Ausgabe anzeige system bildet das Übertragungs anzeige system. Die vom zentralen Verarbeitung system gesammelten Informationen werden analysiert und verarbeitet. Was ich in diesem Teil selten sehe, ist der Bildschirm und das Leit kennzeichen. Senden Sie es an jeden Bildschirm, um Parkraum informationen für die Park führung anzuzeigen. Aktuelle Situation: Die Entwicklung des ländlichen Parkleit systems, Europa, Amerika und andere Länder haben viel Forschungs arbeit geleistet.




Das ländliche Parkleit system ist ein wichtiger Bestandteil des intelligenten Verkehrs systems. Es wurde auf die Innenstadt angewendet. Die Vereinigten Staaten, Deutschland und andere Transport länder haben es in mehr als einem Dutzend Städten gefördert. Durch die Verwendung des Parkleit systems wurden die Verkehrs staus auf dem Land erheblich verringert, die Straßen besetzung verringert, die Abgase missionen und der Lärm des Fahrzeugs verringert, die Auslastung der ursprünglichen Park möglichkeiten erheblich verbessert und gute soziale und wirtschaft liche Vorteile erzielt. Es gibt ähnliche Demonstration projekte in China, wie Peking, Shanghai und Guangzhou, und einige Ergebnisse wurden erzielt, aber die technischen Mittel und die Form des Inhalts ausdrucks der Induktion anzeige sind unterschied lich.


Durch die Entwicklung in den letzten Jahren waren verschiedene Software-und Hardware technologien des ländlichen Parkleit systems unausgereift. Das Parkplatz system hat eine gute Grundlage für die Förderung und Implementierung des Systems gelegt: Die Entwicklung der drahtlosen Kommunikation stech no logie, insbesondere der mobilen Kommunikation stech no logie, bietet großen Komfort für den Bau ländlicher Verkehrs informationen. Viele internat ional bekannte Kommunikation unternehmen wie das GSM-Mobilfunk netz haben Daten kommunikation produkte entwickelt. LED-Technologie wird immer mehr in vielen Branchen eingesetzt, um Benutzer mit allen Arten von Informationen zu versorgen, da sie den ganzen Tag und kontinuierlich arbeiten kann und einen guten Display-Effekt hat. Derzeit wurden die Produkte inländischer Unternehmen in Display-Effekt, Schnitts telle technologie und Betriebs stabilität verbessert als zuvor.


Die GI-Technologie kann die Kombination und Abgleich von Daten und geografischen Informationen leicht realisieren. Jetzt ist es in der Entwicklung verschiedener geografischer Informations systeme weit verbreitet. Es macht eine umfassende Analyse der Datenbank, um eine themen orientierte Schluss folgerung zu bilden, und die Anwendungs kategorie Data Warehouse und Data Mining-Technologie. Obwohl es derzeit keine gute spezifische Anwendung gibt, ist dies der Entwicklungs trend und die Anwendungs richtung der Datenverarbeitung. Die Zahl der Privatwagen in China hat 26 Millionen übers ch ritten. Aufgrund der fehlenden Parkplatz planung in den ersten Jahren in den Städten bis Ende 2009. Die Beliebtheit von Autos macht Parkplätze nervös. Der Bau einer drei dimensionalen Garage wird von Großstädten bevorzugt, weil sie Platz sparen kann. Die drei dimensionale Garage ist auch zu einem zukünftigen Trend der Parkplatz entwicklung geworden. Für die drei dimensionale Garage ist die drei dimensionale Hebe-und Quer garage in China weit verbreitet. Weil das Park umfeld komplexer ist, ist eine Gruppe von Parkplätzen in der Regel mehrstöckig. Für Auto besitzer ist es schwierig, nach dem Betreten der drei dimensionalen Garage intuitiv leere Parkplätze zu finden. Oft stellen sie fest, dass auf den umgeordneten Parkplätzen nach der Fahrt der Fahrzeuge freie Parkplätze vorhanden sind, was nicht nur Parkzeit verschlingt, sondern auch leicht zu Kratzern zwischen verschiedenen Fahrzeugen führt. Der leere Parkplatz in der aktuellen Richtung wird angezeigt. Das Parkraum leit system verwendet die LED-Stellplatz anzeige, die am Eingang der Garage und am Eingang jedes internen Kanals installiert ist. Um den Besitzer zu führen, um den Park kanal auszuwählen.


Die Seite jeder Gruppe von Parkplätzen in der Garage in der Nähe des Kanals ist mit Parkraum anzeige leuchten ausgestattet, um den Leerlaufs tatus der neu organisierten Parkplätze anzuzeigen. Wenn eine Gruppe von Parkplätzen voll ist, wird die Stellplatz anzeige rot angezeigt. Wenn es in dieser Gruppe freie Parkplätze gibt, wird der Blinker grün angezeigt. Die Stahl schale wird oft verschoben, und der Parkplatz der drei dimensionalen Garage ist relativ instabil. Das konservative Parks ystem wird den Parkraum detektor unweigerlich stören.