スマートシティを構築するには、まず駐車場をスマートにする必要があります

现在、スマートシティは中国の都市イノベーションの重要なテーマの1つになっています。 都市駐車の問題の悪化に直面して、スマートシティを構築することの矢面に立つ最初のことは駐車の問題です。 そして、インターネット、情報化、ビッグデータ、人工知能の側面から、スマートシティの理論的革新の効果的な実施を効果的に促進するための重要な手段です。 したがって、駐車場をスマートにすることは、新しいスマートシティを構築するための最初のステップです。 Tigerwongは、駐車場管理システムソリューションの研究開発に焦点を当て、何十年にもわたって駐車場業界に取り組んでおり、駐車場管理において豊富な業界経験を持っています。

ご存知のように、駐車場は駐車場の公共の場所です。 その主な目的は、車両を保管し、駐車料金を徴収することです。 駐車場には維持と充電の機能があるため、車両のアクセス制御は特に重要です (車両が負けたり、誰かが料金を回避したりするのを防ぐため)。 駐車場は最初は手動で管理されていましたが (つまり、警備員が車両のアクセスを監視するために入口と出口で車両を登録しました) 、それは純粋に手動であり、エラーや破損の可能性がありました。 コンピュータ技術と電子技術の継続的な発展に伴い、人々は駐車場のデジタル管理を実装するインテリジェントな駐車場システムを生み出しています。 インテリジェント駐車場システムは、コンピューター技術、ビデオ監視技術、データ通信技術、スマートカード技術などの技術を統合したシステムです。

その主な機器には、入口と出口のゲート、入口と出口のカードリーダー、カード発行者、車両検出コイル、その他のインテリジェント機器が含まれます。 一般的に言えば、小さな駐車場には通常、入口と出口が1つしかありません。つまり、車の入口と出口が一緒になっており、車両は同じ入口と出口を通って出入りします。 そのようにして、車両の入口と出口のデータは、管理作業を完了するために、入口と出口の歩哨ボックス内のコンピュータに保存するだけでよい。 ただし、大きな駐車場に複数の入口と出口がある場合、車両の出入りは同じ入口と出口で行われない場合があります。 たとえば、各入口と出口のデータをネットワーク化できない場合、車が離れるときに、コンピューターはスマートカードを認識できず、車両のアクセスを理解できないため、管理を効果的に実装できません。

大きな駐車場は、統一された管理を実現するために、何らかの通信回線を介してすべての入口と出口のネットワークを実現する必要があります。もちろん、スマートな駐車場はどこでも知恵に満ちています。 一般的な支払い方法は3つあります。 最初のもの: ナンバープレートの認識と支払い。 所有者がゲートを運転するとき、自動的に認識するために駐車ナンバープレート認識装置は必要ありません。コンピューターは時間を記録し、支払い額を自分で計算します。2つ目は、セルフサービス決済機の設置です。 所有者は、駐車場のセルフサービス支払い機で車の代金を支払うことができます。

3番目の種類のモバイル決済はオンライン決済であり、所有者はWeChatスキャンコード、Alipayスキャンコード、および携帯電話クライアントを使用してネットワークの支払いを行うことができます。 これは最も一般的で人気のある支払い方法です。 もちろん、スマート駐車場は、駐車場に迅速にアクセスするためのナンバープレート認識システムを実現する必要もあります。 ナンバープレート認識システムは、カメラの光学認識機能を使用して機能し、交通渋滞を最小限に抑えながら、車両を識別し、アクセス許可を付与します。 混雑が少ないと、自動ナンバープレート認識システムがより高い利益で実行されるため、従来のバリアソリューションシステムよりも投資収益率が高くなります。

自動ナンバープレート認識は、新しい技術だけでなく、最も先進的でインテリジェントな車両アクセス管理技術でもあります。スマート駐車場により、車両は駐車スペースをすばやく見つけたり、駐車場にすばやく入ったり、駐車スペースをすばやく見つけたり、すぐに出たりすることができます。 出口部分では、車両が駐車場の出口識別エリアに到着すると、カメラは自動的に車両のナンバープレート番号と車両の色を識別し、出口情報を入力して、車両の種類を判断します。 内車の場合は、ユーザーの設定や物件管理の要件に応じて、確認後にゲートを直接持ち上げて解放します。仮設車両の場合、駐車料金は車両の種類と駐車時間の請求基準に応じて決定されます。 インターネットプラス都市には、将来の都市開発の方向でもある新しいスマートシティの都市があります。 スマートシティの建設は、現在の駐車問題を解決するだけでなく、データをさらに開放し、人々の生活におけるビッグデータの適用を促進する必要があります。