Estacionamiento con reconocimiento de matrículas: cosas que quizás desee saber

Sistema de estacionamiento automático inteligente

Por: Shenzhen TGW Technology Co., Ltd


Gracias a la aplicación del sistema de gestión de estacionamiento inteligente, el índice de congestión del tráfico urbano está disminuyendo gradualmente. El modo "Internet + tráfico" se está desarrollando rápidamente desde las ciudades de primer nivel hasta las de quinto nivel en todo el país, y el gobierno está promoviendo activamente el desarrollo del tráfico inteligente.



Pero muchas ciudades todavía sufren atascos de tráfico y falta de plazas de aparcamiento. Deberíamos adoptar métodos de gestión más inteligentes para mejorar la baja eficiencia del tráfico causada por los estacionamientos tradicionales, como la baja eficiencia causada por el envío de TARJETAS en la entrada y el cobro manual en la salida.


El estacionamiento inteligente se beneficia de la tecnología de reconocimiento automático y pago sin intervención manual, que puede ayudar a realizar una gestión de acceso inteligente al estacionamiento y mejorar la eficiencia del tráfico.


Al adoptar el modo de operación independiente, los administradores de los estacionamientos tradicionales no pueden compartir datos entre sí, por lo que no pueden integrar los recursos de estacionamiento urbano para realizar consultas inteligentes, reservas, etc. Para hacer frente a este problema, debemos ofrecer a cada estacionamiento acceso a una plataforma de estacionamiento inteligente unificada para integrar los recursos de estacionamiento, compartir datos y mejorar la utilización de los recursos de amarre. La plataforma unificada también proporciona datos importantes para la planificación y la toma de decisiones del estacionamiento urbano.


Debido a la falta de una guía de estacionamiento, los propietarios de automóviles a menudo necesitan conducir un largo camino para encontrar un espacio de estacionamiento disponible. Por un lado, los propietarios pueden
’Para obtener una buena experiencia de estacionamiento, por otro lado, también provoca atascos de tráfico durante la búsqueda de un estacionamiento. Con el objetivo de satisfacer tal demanda, el sistema de guía de estacionamiento inteligente proporciona información de guía de estacionamiento por pantalla, aplicación de teléfono móvil. Por lo tanto, los propietarios de automóviles pueden obtener garajes de estacionamiento gratuitos e información de orientación de estacionamiento y experimentar un servicio de estacionamiento perfecto.


El tráfico inteligente adopta un sistema de gestión de estacionamiento inteligente, que recopila datos de estacionamiento en tiempo real, incluidas las funciones de consulta de espacios de estacionamiento disponibles y ayuda a la navegación a la ubicación de los espacios de estacionamiento disponibles, reduce efectivamente el costo operativo de los estacionamientos y reduce la congestión del tráfico.


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En septiembre pasado, instalamos sensores de estacionamiento ópticos para medir la ocupación de más de 500 lugares de estacionamiento en la calle en el distrito universitario de la ciudad de Braunschweigs. Esa es la mayor instalación de sensores de estacionamiento jamás realizada en un espacio público en Alemania y una cosa es segura: haremos que sea la última. Esta es la historia de los grandes esfuerzos que una empresa de IA realizó en busca de la verdad sobre el terreno datos para alimentar sus algoritmos.




Esta es también la historia detrás de una hermosa pieza de ingeniería, que resultó ser el subproducto de una misión más grande y, finalmente, nunca se volverá a poner en producción. Todo eso a favor de una tecnología más disruptiva basada en datos. Dado que, en Bliq, trabajamos en algoritmos predictivos para modelar la disponibilidad de estacionamiento en función de los datos de tráfico, tenemos la necesidad natural de obtener datos reales de la ocupación de estacionamiento en la vida real. en un área de referencia.


Para obtener ese tipo de datos, decidimos construir nuestra propia configuración experimental real de sensores de estacionamiento que miden la ocupación de más de 500 lugares de estacionamiento en la calle, en tiempo real, las 24 horas del día. Con este artículo, Me gustaría compartir algunas ideas sobre los esfuerzos de ingeniería que se han realizado en este proyecto. Más específicamente, hablaremos sobre el sitio de prueba que elegimos, la arquitectura del sistema y el sensor real que diseñamos y construimos para recopilar datos.


El sitio de pruebaA veces, las empresas de IA necesitan ser creativas cuando se trata de recopilar datos reales para sus modelos. En nuestro caso, modelar la disponibilidad de estacionamiento para automóviles significaba encontrar un distrito que cumpliera con ciertos criterios en términos de flujo de tráfico, uso y demografía. Elegimos el distrito universitario en Braunschweig por su gran variedad de influencias en un espacio comparativamente pequeño: en el sur, tenemos el campus principal de la universidad que atrae a miles de estudiantes y cientos de empleados todos los días.


Aún más al sur, el centro de la ciudad con sus tiendas y atracciones está a solo unos minutos a pie (no se muestra en el mapa de arriba). La parte norte del distrito forma una zona residencial con estacionamiento público en la calle sin restricciones. La mayoría de las personas que viven en esta área son estudiantes o empleados de la industria automotriz local.




La gran mayoría de los residentes se desplaza al trabajo en vehículos privados. El distrito está separado por un camino circular arterial, que abarca el distrito central de la ciudad. Cómo funciona el sistema La arquitectura básica del sistema de la instalación del sensor es bastante sencilla y básicamente lo que uno esperaría de la mayoría de las aplicaciones de IoT: una pequeña pieza de hardware se implementa en algún lugar en el mundo real y transmite datos a un servidor en la nube.


El backend almacena los datos y los hace accesibles para su posterior procesamiento, para que sirvan como base para los esfuerzos de aprendizaje automático o simplemente para una visualización simple en una aplicación o aplicación web. Requisito difícil: privacidad por diseño. potencia que desplegamos en el perímetro: debido a los requisitos reglamentarios en el espacio público alemán que también se desencadenan por las discusiones recientes y en curso de GDPR, no pudimos procesar imágenes en una nube remota con muchos recursos computacionales. Es por eso que necesitábamos hacer todo el trabajo pesado para determinar puntos abiertos directamente en el dispositivo sensor en lugar de en otro lugar.


La ventaja de esto es que este enfoque no consume grandes volúmenes de datos para enviar imágenes de un lado a otro. En cambio, podemos mantener los costos de funcionamiento de los sensores para la conectividad también dentro de un rango relativamente bajo. En el lado negativo, equipar el dispositivo con suficiente poder computacional para realizar análisis de imágenes requiere muchos esfuerzos adicionales en el desarrollo de hardware.


¿Por qué no usar otro sensor de estacionamiento? ¿Por qué hemos decidido pasar por el dolor de diseñar y construir nuestro propio sensor de estacionamiento en lugar de simplemente comprar uno de los muchos modelos de sensores terminados que ya están disponibles? Hay tres respuestas a eso: Nosotros no sabía lo complejo que iba a ser construir un nuevo dispositivo;) Todos los sensores de estacionamiento existentes tenían algunos defectos: la situación regulatoria nos prohibía usar cualquier tipo de solución óptica disponible, ya que este tipo de sistemas violarían la privacidad.


Los sensores montados en la superficie no soportarían la remoción de nieve durante el invierno. Y, por último, los sensores enterrados eran bastante costosos e incluso más caros de instalar. Teníamos un presupuesto bastante ajustado cuando comenzamos este proyecto.


Arrancamos completamente a la empresa en este punto: nuestros fondos consistían en algunos fondos del gobierno, los primeros ingresos y algunos precios que ganamos aquí y allá. Los otros modelos de sensores con un precio de entre 75 y 250 EUR por lugar eran simplemente demasiado caros para nosotros en este momento. El nuevo sensor de estacionamiento ópticoLa idea del principio de funcionamiento de nuestro sensor era simple: implementar el mismo algoritmo que ya habíamos desarrollado en nuestro proyecto de investigación anterior sobre hardware reducido, conectarlo a Internet, poner todo en una caja impermeable y montarlo a un poste de luz.


El algoritmo en sí es básicamente un clasificador de imágenes, que requiere regiones de interés predefinidas para mirar. El propósito original del modelo era automatizar el análisis de la ocupación de estacionamientos en algunas series de imágenes enormes que recopilamos en un proyecto anterior con cámaras fuera de línea. El desafío ahora solo era diseñar una plataforma de hardware adecuada con suficiente potencia computacional, reducir el modelo para que se ejecute en esta configuración y garantizar un suministro de energía continuo.


Esta fue nuestra lista de deseos de especificaciones: Bajo costo por lugar: Componentes estándar Frecuencia de medición de hasta 3 min a 30 seg. G


un automóvil que ocupa dos lugares) Monitoreo del estado de salud del dispositivo Opción de actualizaciones de software remotas Bajo consumo de energía 25 años de vida útil Software El software del sensor consta de tres capas: el sistema operativo, que fue un desarrollo personalizado para este proyecto, la rutina central que controla todas las funciones de los sensores y el modelo de aprendizaje automático real para la detección de puntos abiertos. Sistema operativo Para ejecutar un modelo de visión completo en el borde, rápidamente nos dimos cuenta de que necesitaríamos una configuración de software mucho más grande que en otros proyectos de hardware de IoT. Se tomó la decisión de construir una distribución personalizada de Linux usando Yocto.


De esta manera, podríamos tener control total sobre todo lo que hace el sistema operativo. Las características principales eran dos particiones separadas, para poder realizar actualizaciones del sistema de archivos e intercambiar particiones, varias bibliotecas, requeridas por la rutina principal y un restablecimiento de vigilancia. El controlador de hardware de nuestro SBC reinicia el dispositivo en caso de que algo no funcione como se esperaba.


Tener medidores de ladrillos inteligentes sobre el suelo en postes de luz debido a un error en el software sería literalmente el peor de los casos. Rutina central La rutina central es responsable de ejecutar el detector en un intervalo de tiempo ajustable, monitorear el estado de salud de los sensores y comunicarse con el backend (recuperación de datos de configuración y envío de actualizaciones). La rutina central se implementa en Python.


Esto nos dio una gran flexibilidad y simplificó mucho el procesamiento de imágenes, ya que podíamos hacer uso de la gran base de código de Python existente que ya teníamos en la empresa. Una gran cosa sobre el diseño del software es su capacidad para actualizaciones remotas independientes de cada componente individual: Desde el modelo de detección hasta el código fuente para la rutina central hasta el núcleo o incluso todo el sistema de archivos, cada parte puede reemplazarse de forma remota. Ante la rápida evolución en el campo del CV y ​​el aprendizaje automático en general, queríamos asegurarnos de que el código que ejecuta los sensores sea de última generación durante toda su vida útil.


Aprendizaje automáticoPara realizar la tarea de detección, tomamos una versión de tensorflow y, después de algunos ajustes, finalmente logramos que funcionara en nuestra configuración. Una vez hecho esto, pudimos implementar prácticamente cualquier flujo de tensor preentrenado que encajara en la memoria de la GPU. Decidimos usar MobileNet, ya que mostró la mejor relación entre precisión y rendimiento en nuestra configuración.


También analizamos varios otros enfoques basados ​​en funciones tradicionales de visión por computadora, como funciones HOG, histogramas, etc. en combinación con clasificadores de aprendizaje automático convencionales como SVM. Si bien estas pruebas dieron como resultado un rendimiento computacional bastante alto debido a un diseño de modelo mucho más simple en comparación con MobileNet, la precisión del modelo fue menor, lo que puede explicarse por las desventajas habituales de las descripciones de características de CV estándar (invariancia de luz, invariancia de escala).


HardwareTrabajar con hardware fue una experiencia bastante nueva para nosotros, siendo hasta ese momento una empresa puramente de software. Aunque Mathias, nuestro CTO, había trabajado en el diseño de componentes electrónicos en su trabajo anterior con Volkswagen R
&D, nuestra empresa no estaba del todo preparada para una tarea de desarrollo de hardware y, sinceramente, mirando hacia atrás, todavía no lo está hoy. Sin embargo, necesitábamos un diseño funcional que fuera fácil de fabricar y de iterar con los recursos que teníamos como empresa de arranque en ese momento.


Por lo tanto, nuestra lista de requisitos resultó ser rápidamente así: El estuche debe ser impermeable e imprimible en 3D. El sensor debe poder funcionar al menos 12 horas con la batería. La cámara debe protegerse de la lluvia y el agua rociada, y también debe funcionar en la oscuridad. El diseño necesita sostener la cámara, un sensor de temperatura / humedad, el módulo LTE, la computadora de placa única y algunos componentes electrónicos de potencia para convertir el voltaje al nivel apropiado. Se necesita una batería para continuar funcionando cuando el poste de luz está apagado (durante el día) Toda la configuración debe ser modular para facilitar la instalación y poder intercambiar componentes individuales en caso de falla. También debe ser pequeño y estar pintado de gris para parecer discreto en su entorno operativo. Condiciones de funcionamiento de -20 C a 70 C (ya que la configuración puede calentarse bastante en verano cuando está completamente expuesta al sol). Comenzamos con un diseño que incluye infrarrojos. LED (como los tienen muchas cámaras al aire libre) para poder operar en condiciones nocturnas.


Sin embargo, esta elección de diseño resultó tener algunos defectos: estos LED consumían bastante energía (en comparación con el resto de la electrónica), lo que hacía necesaria una fuente de alimentación no estándar. A pesar del gran consumo de energía, no eran realmente capaces de iluminar todo el campo de visión. Probablemente hubiéramos necesitado un proyector IR externo que, de nuevo, no era una alternativa seria.


Y, por último, el diseño con LED tampoco era muy bonito. Para superar el problema de las operaciones nocturnas, decidimos utilizar la configuración estática de la cámara: dado que la posición de la cámara es estática y los objetos que intentamos detectar normalmente también están quietos, podemos aumentar la exposición y la sensibilidad a la luz de los sensores para trabajar solo con luz residual. Así que sobrescribimos la exposición interna de las cámaras y el control ISO y escribimos un ciclo de retroalimentación simple que ajusta la configuración de iluminación en función de la luminancia del último cuadro capturado.


Este enfoque resultó funcionar bastante bien, ya que en la mayoría de las calles hay suficiente luz residual de las farolas. Después de varias iteraciones más, finalmente terminamos con el diseño que se muestra arriba: La cámara se encuentra dentro de un cono para protegerla del agua rociada. y reflejos solares tanto como sea posible. Los componentes electrónicos están montados en un zócalo en el interior y un cable plano conecta la cámara a la placa principal.


La parte inferior es removible y se monta en la caja con cuatro tornillos estándar. Dado que la caja está impresa en ABS, las tuercas cuadráticas se colocan en los recortes para garantizar que los tornillos se puedan apretar correctamente. Una junta tipo GoPro conecta la carcasa al soporte, que se sujeta al poste de luz usando cinta de acero estándar.


Todas las piezas están optimizadas para la capacidad de impresión en 3D, lo que significa que no hay voladizos pesados, importar superficies paralelas para obtener una superficie de alta calidad. Por último, la caja de la batería está separada del sensor para una mejor capacidad de servicio. Es una caja estándar de ABS moldeado por inyección y contiene 4.


Batería de plomo de 5 Ah y 12 V y una unidad de carga, que toma una entrada de 230 V (que es el voltaje de la mayoría de las luces de la calle en Alemania). ¿Qué sigue? Los datos que recopilamos a lo largo de este proyecto nos ayudan mucho a mejorar nuestra comprensión (y también algoritmos) de cómo funciona el estacionamiento en diferentes situaciones de tráfico y varios contextos de factores que influyen en la disponibilidad de estacionamiento. Próximamente publicaremos más sobre los resultados reales desde la perspectiva de la ciencia de datos.


También dedicaremos algo de tiempo y profundizaremos en los detalles de la parte del software y, finalmente, incluso abriremos el código fuente del software, así como los diseños de hardware. Agradecimientos En este punto, nos gustaría expresar nuestro agradecimiento a la ciudad de Braunschweig por darnos acceso a la infraestructura de tráfico para respaldar este proyecto. No solo proporcionaron todos los permisos necesarios, sino que también cubrieron parte de los costos.


También nos gustaría enviar un gran agradecimiento al operador de tráfico local Bellis y al proveedor de energía BS Energy por el apoyo con respecto a la instalación y el suministro de energía de los sensores. Sobre el autorJulian es el director ejecutivo y cofundador de Bliq, empresa de tecnología basada en. Bliq proporciona mapas de estacionamiento en vivo para desarrolladores en movilidad.


PREGUNTA RELACIONADA No recibí Google Glass Explorer Edition. ¿Es un esfuerzo inútil intentar aprender Glass dev sin el hardware? No, todavía puede aprender los fundamentos del desarrollo de vidrio sin el hardware.


Hay tres enfoques principales para lograr esto: 1) Visite la documentación de la API de Mirror, ingrese al patio de recreo y comience a elaborar un código. Descargue la biblioteca PHP, Java y Python, con la que se sienta más cómodo. Familiarízate con la jerga y las conjuras (línea de tiempo, paquetes, menús, etc).


Lea la documentación de soporte (segundo enlace a continuación) para ver cómo funciona realmente el hardware Glass. Cree algunas aplicaciones según esta especificación. Muy pronto, encontrará un amigo con hardware a t

Con el fin de paliar la congestión de los tramos de conexión de las vías troncales urbanas y las vías urbanas y eliminar la dificultad de entrar y salir del aparcamiento lo antes posible, la instalación de un sistema de reconocimiento de matrículas en el aparcamiento puede cambiar la gestión de acceso tradicional modo, elimine el tiempo para que los vehículos deslicen sus tarjetas dentro y fuera del estacionamiento y acelere la velocidad de tráfico de los vehículos. Con el desarrollo de la tecnología, debemos romper el modo de gestión tradicional, adoptar oportunamente tecnología y equipos avanzados, promover el desarrollo de la gestión de carga manual original del estacionamiento a la dirección inteligente, fortalecer la gestión del estacionamiento y resolver el Problema de dificultad de estacionamiento al cambiar el modo de gestión del estacionamiento. En la actualidad, el problema del estacionamiento ha afectado seriamente la vida de las personas y ha dificultado en gran medida la conducción de las personas. Por lo tanto, la gestión inteligente del tráfico será la dirección general del desarrollo del tráfico en el futuro. El sistema de estacionamiento de reconocimiento de matrículas se ha desarrollado mucho en el estacionamiento. En comparación con el sistema de tarjeta todo en uno, el reconocimiento de matrículas tiene ventajas obvias, lo que facilita que los vehículos entren y salgan del estacionamiento. En primer lugar, en comparación con la tarjeta todo en uno, el sistema de estacionamiento de reconocimiento de matrículas elimina el trabajo de gestión de tarjetas; Primero, el costo de la tarjeta del sistema de tarjeta todo en uno es demasiado alto, lo que requiere mucho personal para administrarlo. En segundo lugar, las tarjetas son fáciles de perder. Para los administradores de propiedades, necesitan registrar, cancelar y cambiar tarjetas constantemente, lo que no solo desperdicia tiempo, sino que también desperdicia costos de capital. En segundo lugar, el sistema de estacionamiento de reconocimiento de matrículas puede funcionar normalmente en caso de corte de energía, mientras que la tarjeta todo en uno no puede administrar el vehículo en caso de corte de energía. Finalmente, una de las ventajas más obvias del sistema de estacionamiento de reconocimiento de matrículas es que puede permitir al propietario ingresar al estacionamiento directamente sin estacionar y deslizar su tarjeta. Al salir del estacionamiento, puede juzgar si liberar o no comparándolo con la información del vehículo entrante. En vista de estas funciones especiales del sistema de estacionamiento de reconocimiento de matrículas, ha sido ampliamente utilizado en estacionamientos en los últimos años. Con la creciente madurez de la tecnología del sistema de estacionamiento de reconocimiento de matrículas, la actualización continua de la tecnología, la optimización continua de los productos y la mejora continua de la tasa de reconocimiento, al mismo tiempo, puede permitir a los propietarios de automóviles ingresar directamente al estacionamiento sin pasar la tarjeta de estacionamiento tiempo. , que alivia efectivamente la dificultad de entrar y salir del estacionamiento, y sin duda se convertirá en la tendencia de desarrollo del estacionamiento en el futuro.

Para resolver mejor el problema del transporte inteligente, se han empleado sistemas de transporte inteligentes en algunas intersecciones importantes en todo el país, y el equipo de gestión de estacionamientos se está acercando cada vez más a las necesidades de la gente moderna. En el sistema de reconocimiento de matrículas, la tasa de reconocimiento en filas y columnas no es del 100%. La tecnología de reconocimiento general de matrículas solo puede alcanzar alrededor del 98%. Porque en la aplicación del reconocimiento de placas, todavía hay algunas dificultades, como algunas placas de matrícula demasiado sucias, dañadas y distorsionadas, lo que provocará la dificultad de ubicación de la matrícula y la segmentación de caracteres. Además, debido a la gran cantidad de provincias en China, hay muchos caracteres chinos con formas similares. Además, debido a la restricción de resolución, la cantidad de información de cada personaje es muy pequeña, lo que también provocará la dificultad del reconocimiento del carácter. Por supuesto, si hay algunos factores naturales como la iluminación desigual de la matrícula, la reflexión de la placa y la luz de fondo de la placa, el reconocimiento de la matrícula será más difícil.




El reconocimiento de la matrícula se aplica en el sistema electrónico de la policía, como el sistema de monitoreo de funcionamiento de la luz roja, el sistema de monitoreo de exceso de velocidad, el sistema de monitoreo retrógrado, el sistema de monitoreo de la conducción del carril de estacionamiento de emergencia, el sistema de inspección móvil del vehículo, etc. El proceso de reconocimiento de matrículas se puede dividir en cuatro pasos: ubicación de la matrícula, preprocesamiento de matrículas, segmentación de caracteres y principio de reconocimiento de caracteres. El sistema de reconocimiento de matrículas adopta la avanzada tecnología de procesamiento de imágenes difusas, que bien puede realizar el procesamiento automático de la inclinación general, la inclinación del texto, la mancha y el desenfoque de la placa, y reconocer el número de placa que es difícil de distinguir por los ojos humanos. En los últimos años, la tecnología de reconocimiento de matrículas se ha aplicado en la gestión de aparcamientos, y ha logrado resultados muy obvios y efectivos, lo que se ve ampliamente favorecido por la industria del reconocimiento de matrículas. La tecnología de reconocimiento de matrículas puede jugar un gran papel en el estacionamiento y promover en gran medida los ingresos del estacionamiento. Especialmente para algunos usuarios inciertos, pueden usar de manera flexible el espacio de estacionamiento en cualquier momento y aumentar el flujo de estacionamiento.


El sistema de reconocimiento de matrículas del estacionamiento de tigerwong es un sistema basado en la combinación de videovigilancia y plataforma en la nube, que también permite a los usuarios finales ver información. El sistema de reconocimiento de matrículas no solo brinda comodidad a la gestión inteligente del tráfico, sino también a sus características de conservación de energía y protección del medio ambiente. Sin boletos de papel, sin tarjetas, simplemente con el reconocimiento de placas, la mano de obra y los costos de equipo se reducen considerablemente. El sistema de estacionamiento gratuito de boletos proporciona una experiencia de usuario completa y amigable, descarta por completo el boleto de estacionamiento y evita efectivamente la posibilidad de congestión del tráfico en la entrada y salida. La solución de este modelo de negocio la aporta la empresa a plazas de aparcamiento de gran y mediano tamaño de forma gratuita.


En comparación con el sistema de estacionamiento tradicional, ha cambiado la apariencia anterior y apareció un nuevo sistema inteligente. Tigerwong señaló que el estacionamiento es un enorme mercado para el reconocimiento de números de placas, especialmente el aumento en el número de vehículos y la construcción continua de edificios en los últimos años. Integrar eficazmente el sistema de reconocimiento de matrículas para garantizar que no falten vehículos. El reconocimiento automático de matrículas es el mercado más valioso en el futuro mercado de estacionamiento. Con la integración de HD e inteligencia, el reconocimiento de matrículas también puede ayudarnos a resolver más problemas en la vida. El transporte inteligente jugará un papel cada vez más insustituible en la vida futura.


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Se utiliza para mostrar el estado de inactividad de este grupo de espacios de estacionamiento en el sistema de estacionamiento. Solo cuando el grupo de espacios de estacionamiento esté lleno de vehículos, cada grupo de espacios de estacionamiento estará equipado con un indicador de espacio de estacionamiento. El indicador de espacio de estacionamiento se mostrará en rojo. Elaborando desde finales del siglo pasado, el surgimiento de la industria de estacionamiento inteligente de la comunidad inteligente de Huicong Netcom es inseparable del proceso de desarrollo rural en China. Desde principios de este siglo hasta la creciente popularidad de hoy, la ciencia y la tecnología tardaron solo unas pocas décadas en superar lo antiguo y sacar la nueva y silenciosa vida de las personas de vez en cuando.




Una variedad de tecnologías de estacionamiento existentes llevan a cabo un trabajo inteligente profesional alrededor del estacionamiento de vehículos, y la guía de espacio de estacionamiento se ha convertido en una de las tecnologías importantes de estacionamiento inteligente. Con el desarrollo de la tecnología de estacionamiento inteligente rural, las ventajas del garaje tridimensional son prominentes, y el desarrollo es particularmente llamativo. Un sistema de indicación que permite que el vehículo entre en el espacio de estacionamiento de destino sin problemas. Generalmente se utiliza en estacionamientos. El sistema de guía de espacios de estacionamiento se utiliza principalmente para guiar a los vehículos que necesitan estacionarse.


Es conveniente para el estacionamiento, hace que la gestión del estacionamiento sea estandarizada y ordenada, y es un poderoso suplemento al sistema de estacionamiento inteligente. Su principio de funcionamiento es el siguiente: en primer lugar, se instala un detector ultrasónico en cada espacio de estacionamiento, y luego la tecnología de detección ultrasónica se utiliza para detectar el espacio de estacionamiento. Puede detectar si el espacio de estacionamiento está inactivo, enviar los datos al centro de eliminación, salir a través del centro de eliminación y retroalimentar la información a cada pantalla de indicación. El sistema de guía de espacios de estacionamiento consta de tres partes, como sigue. El sistema de adquisición de datos conecta la sonda al controlador de la sonda a través del bus RS485, y el sistema de guía del espacio de estacionamiento instala una sonda ultrasónica directamente sobre cada espacio de estacionamiento. El controlador de sonda resume y desecha la información recopilada, y luego la conecta al terminal de adquisición a través de un bus RS485.


El terminal de adquisición transmite cada información de espacio de estacionamiento al centro de procesamiento de datos a través del bus CAN. El centro de datos transmite los datos al ordenador de gestión en tiempo real, y el ordenador analiza y elimina los datos. Aquí, el centro de datos también puede transmitir los datos al terminal de adquisición, que puede enviar la información a la pantalla de visualización de la plaza de aparcamiento vacía para la guía de aparcamiento. El sistema de procesamiento central y lo transmite al equipo de visualización correspondiente. El procesamiento central es principalmente para analizar los datos recopilados. Incluye principalmente los siguientes aspectos; Utilice la computadora de gestión para liberar datos relevantes a la LAN; Los datos se pueden transmitir al centro de control del sistema de guía de estacionamiento rural a través del módem inalámbrico GSM.


Publicar los datos del espacio de estacionamiento en el estacionamiento. El sistema de visualización de salida constituye el sistema de visualización de transmisión. La información recopilada por el sistema central de procesamiento es analizada y procesada. Lo que rara vez veo en esta parte es la pantalla de visualización y la matrícula guía. Envíelo a cada pantalla para mostrar la información del espacio de estacionamiento para orientación de estacionamiento. Situación actual: el desarrollo del sistema de guía de estacionamiento rural, Europa, América y otros países han llevado a cabo una gran cantidad de trabajo de investigación.




El sistema de guía de estacionamiento rural es una parte importante de su sistema de transporte inteligente. Se ha aplicado al centro de la ciudad. Estados Unidos, Alemania y otros países desarrollados del transporte lo han promovido en más de una docena de ciudades. Al utilizar el sistema de guía de estacionamiento, ha aliviado en gran medida la congestión del tráfico rural, ha reducido la ocupación de la carretera, ha reducido las emisiones de escape y el ruido del vehículo, ha mejorado significativamente la tasa de utilización de las instalaciones de estacionamiento originales y ha logrado buenos beneficios sociales y económicos. Hay proyectos de demostración similares en China, como Beijing, Shanghai y Guangzhou, y se han logrado algunos resultados, pero los medios técnicos y la forma de expresión de contenido de la pantalla de inducción son diferentes.


A través del desarrollo en los últimos años, varias tecnologías de software y hardware del sistema de guía de estacionamiento rural han sido inmaduras. El sistema de estacionamiento ha sentado una buena base para la promoción e implementación del sistema: el desarrollo de la tecnología de comunicación inalámbrica, especialmente la tecnología de comunicación móvil, proporciona una gran comodidad para la construcción de información de tráfico rural. Muchas empresas de comunicación famosas internacionales, como la red de comunicación móvil GSM, han desarrollado productos de comunicación de datos. La tecnología LED se utiliza cada vez más en muchas industrias para proporcionar a los usuarios todo tipo de información porque puede trabajar todo el día y continuamente y tiene un buen efecto de visualización. En la actualidad, los productos de las empresas nacionales se han mejorado en efecto de visualización, tecnología de interfaz y estabilidad de operación que antes.


La tecnología GI puede realizar fácilmente la combinación y coincidencia de datos e información geográfica. Ahora ha sido ampliamente utilizado en el desarrollo de varios sistemas de información geográfica. Hace un análisis completo de la base de datos para formar una conclusión orientada a temas y la categoría de aplicación de la tecnología de almacenamiento de datos y minería de datos. Aunque no existe una buena aplicación específica en la actualidad, esta es la tendencia de desarrollo y la dirección de la aplicación del procesamiento de datos. El número de automóviles privados en China ha superado los 26 millones. Debido a la falta de planificación del estacionamiento en las ciudades en los primeros años, a fines de 2009. La popularidad de los automóviles pone nerviosos los espacios de estacionamiento. La construcción de garaje tridimensional se ve favorecida por las principales ciudades porque puede ahorrar espacio. El garaje tridimensional también se ha convertido en una tendencia futura del desarrollo del estacionamiento. Para el garaje tridimensional, el garaje tridimensional de elevación y transversal es ampliamente utilizado en China. Debido a que el entorno de estacionamiento es más complejo, un grupo de espacios de estacionamiento son generalmente una estructura de varios pisos. Es difícil para los propietarios de automóviles encontrar intuitivamente espacios de estacionamiento vacíos después de ingresar al garaje tridimensional. A menudo encuentran que hay espacios de estacionamiento gratuitos en los espacios de estacionamiento reorganizados después de que los vehículos están conduciendo, lo que no solo consume tiempo de estacionamiento, sino que también conduce fácilmente a arañazos entre diferentes vehículos. Se muestra el espacio de estacionamiento vacío en la dirección actual. El sistema de guía de espacio de estacionamiento utiliza la pantalla LED de espacio de estacionamiento instalada en la entrada del garaje y en la entrada de cada canal interno. Para guiar al propietario para seleccionar el canal de estacionamiento.


El lado de cada grupo de espacios de estacionamiento en el garaje cerca del canal está equipado con luces indicadoras de espacio de estacionamiento para mostrar el estado de inactividad de los espacios de estacionamiento reorganizados. Cuando un grupo de espacios de estacionamiento están llenos, el indicador de espacio de estacionamiento se mostrará en rojo. Si hay espacios de estacionamiento gratuitos en este grupo, el indicador se mostrará en verde. La bandeja de acero a menudo se desplaza, y el espacio de estacionamiento del garaje tridimensional es relativamente inestable. El sistema de estacionamiento conservador inevitablemente interferirá con el detector de espacio de estacionamiento.