スマートな自動駐車システム

作成者：Shenzhen TGW Technology Co.、Ltd


インテリジェントパーキング管理システムのアプリケーションのおかげで、都市交通渋滞指数は徐々に低下しています。 「インターネットトラフィック」モードは、全国の第1層から第5層の都市へと急速に発展しており、政府はスマートトラフィックの開発を積極的に推進しています。



しかし、多くの都市は依然として交通渋滞と駐車スペースの不足に苦しんでいます。 入り口でカードを送り、出口で手動で充電することによる効率の低下など、従来の駐車場による交通効率の低下を改善するために、よりインテリジェントな管理方法を採用する必要があります。


インテリジェント駐車場は、手動介入なしの自動認識と支払いのテクノロジーの恩恵を受けており、駐車場のインテリジェントなアクセス管理を実現し、交通効率を向上させるのに役立ちます。


従来の駐車場の管理者は、独立した運用モードを採用しているため、データを共有できないため、都市の駐車スペースのリソースを統合して、インテリジェントなクエリや予約などを実現できません。 この問題に対処するには、各駐車場に統合されたスマートパーキングプラットフォームへのアクセスを提供して、駐車リソースを統合し、データ共有を実現し、バースリソースの使用率を向上させる必要があります。 統一されたプラットフォームは、都市駐車計画と意思決定のための重要なデータも提供します。


駐車案内がないため、車の所有者は利用可能な駐車スペースを見つけるために長い道のりを運転する必要があります。 一方では、所有者はすることができます
’良い駐車体験を得る一方で、駐車場を探す際に渋滞を引き起こすこともあります。 このような要望に応えて、インテリジェント駐車案内システムが画面、携帯電話APPで駐車案内情報を提供します。 そのため、車の所有者は無料の駐車ガレージと駐車案内情報を入手し、完璧な駐車サービスを体験できます。


インテリジェント交通は、利用可能な駐車スペースを照会し、利用可能な駐車スペースの場所へのナビゲーションを支援する機能を含む、リアルタイムで駐車データを収集するインテリジェント駐車管理システムを採用し、駐車場の運用コストを効果的に削減し、交通渋滞を軽減します。


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昨年 9 月、光学パーキング センサーを設置し、ブラウンシュヴァイク大学地区の 500 以上の路上駐車スペースの占有率を測定しました。 これは、ドイツの公共スペースに展開された駐車センサーの最大の設置であり、1 つ確かなことは、これを最後のものにするということです。これは、グラウンド トゥルースを求めて AI 企業が行った多大な努力の物語ですアルゴリズムを強化するためのデータ。




これは、たまたま大きなミッションの副産物であり、最終的には二度と生産されることのない美しいエンジニアリングの背後にある物語でもあります. これらすべては、より破壊的なデータ駆動型テクノロジーを支持するものです。Bliq では、トラフィック データに基づいて駐車場の空き状況をモデル化する予測アルゴリズムに取り組んでいるため、実際の駐車場占有率のグラウンド トゥルース データが必要になるのは自然なことです。参考エリアにて。


この種のデータを取得するために、500 を超える路上駐車場の占有率を 1 日 24 時間リアルタイムで測定する、独自の現実世界の駐車センサーの実験的セットアップを構築することにしました。このプロジェクトに費やされたエンジニアリングの取り組みについて、いくつかの洞察を共有したいと思います。 より具体的には、私たちが選んだテスト サイト、システム アーキテクチャ、およびデータを収集するために設計および構築した実際のセンサーについて詳しく説明します。


テスト サイトAI 企業は、モデルのグラウンド トゥルースを収集する際に創造性を発揮する必要がある場合があります。 私たちの場合、駐車場の利用可能性をモデル化することは、交通の流れ、使用状況、および人口統計に関して特定の基準を満たす地区を見つけることを意味しました。大学のメイン キャンパスには、毎日何千人もの学生と何百人もの従業員が集まります。


さらに南に行くと、ショップやアトラクションが立ち並ぶ市内中心部まで徒歩わずか数分です (上の地図には表示されていません)。 地区の北部は、制限のない公共の路上駐車場のある住宅地を形成しています。 この地域に住んでいるほとんどの人は、学生か地元の自動車産業で働いています。




住民の大半は、自家用車を使用して通勤しています。 この地区は、市の中心地区を取り囲む幹線環状道路によって区切られています。システムの仕組みセンサー設置の基本的なシステム アーキテクチャは非常に単純で、基本的にほとんどの IoT アプリケーションに期待されるものです。小さなハードウェアがどこかに配置されます。現実世界でデータをクラウド バックエンドに送信します。


バックエンドはデータを保存し、機械学習の取り組みのグラウンド トゥルースとして、またはアプリや Web アプリでの単純な視覚化のためにデータにアクセスできるようにします。厳しい要件: 設計によるプライバシーセンサー アーキテクチャの特別な点は、かなり強力な計算能力です。エッジに展開したパワー: ドイツのパブリック スペースの規制要件は、最近および進行中の GDPR の議論によってさらに強化されたため、多くの計算リソースを備えたリモート クラウドで画像を処理することができませんでした。他の場所ではなく、センサーデバイス上でオープンスポットを直接決定するための重労働。


このアプローチの利点は、画像をやり取りするために大量のデータを消費しないことです。 その代わり、コネクティビティ用のセンサーのランニング コストも比較的低い範囲に抑えることができます。 欠点としては、画像解析を実行するのに十分な計算能力をデバイスに装備するには、ハードウェア開発に多大な労力が必要になります。


別のパーキング センサーを使用しないのはなぜですか?すでに市販されている多くの完成したセンサー モデルの 1 つを購入するだけでなく、独自のパーキング センサーを設計して構築するという苦労を経験することにしたのはなぜですか?それには 3 つの答えがあります。新しいデバイスの構築がどれほど複雑になるかわかりませんでした;)既存の駐車センサーにはすべていくつかの欠陥がありました.規制の状況により、利用可能な光学ソリューションを使用することが禁止されていました。これらの種類のシステムはプライバシーを侵害するからです.


表面実装センサーは、冬の除雪に耐えられません。 そして最後に、地中センサーはそれ自体が非常に高価で、設置にはさらに費用がかかりました。 このプロジェクトを開始したとき、私たちは非常に厳しい予算でした。


この時点で、私たちは会社を完全にブートストラップしました。私たちの資金は、政府からの資金、最初の収益、およびあちこちで獲得した価格で構成されていました。 スポットあたり 75 ～ 250 ユーロの値札を持つ他のセンサー モデルは、現時点では単純に高すぎました。 新しい光学式パーキング センサーセンサーの動作原理のアイデアは単純でした。小型化されたハードウェアに関する以前の研究プロジェクトで既に開発したのと同じアルゴリズムを展開し、それをインターネットに接続し、すべてを防水ボックスに入れてマウントします。電柱に。


アルゴリズム自体は基本的に画像分類器であり、事前に定義された関心領域を調べる必要があります。 このモデルの本来の目的は、以前のプロジェクトでオフライン カメラを使用して収集した巨大な画像シリーズの駐車場占有率の分析を自動化することでした。 ここでの課題は、十分な計算能力を備えた適切なハードウェア リグを設計し、モデルを縮小してこのセットアップで実行し、継続的な電力供給を確保することだけでした。


これが私たちの仕様ウィッシュリストです:スポットあたりの低コスト: 標準コンポーネント測定頻度は最大 3 分から 30 秒まで。天候、照明の変化、不正確な駐車車両 (e. を使用します。


1 台の車が 2 つのスポットを占める) デバイスの状態を監視する リモート ソフトウェア アップデートのオプション 低エネルギー消費 耐用年数 25 年 ソフトウェア センサー ソフトウェアは 3 つのレイヤーで構成されています。オープン スポット検出のための実際の機械学習モデル。オペレーティング システム本格的なビジョン モデルをエッジで実行するには、他の IoT ハードウェア プロジェクトよりもはるかに大規模なソフトウェア セットアップが必要であることがすぐにわかりました。 Yocto を使用して Linux のカスタム ディストリビューションを構築することが決定されました。


このようにして、OS が行っているすべてのことを完全に制御できます。 コア機能は、ファイル システムの更新とパーティションのスワップを実行できるようにするための 2 つの個別のパーティションであり、コア ルーチンとウォッチドッグ リセットに必要な多数のライブラリです。 SBC のハードウェア ウォッチドッグは、想定どおりに動作しない場合にデバイスを再起動します。


ソフトウェアのバグが原因で、街灯柱の地上にスマート ブリック メーターを配置することは、文字通り最悪のケースです。コア ルーチンは、調整可能な時間間隔で検出器を実行し、センサーの状態を監視し、バックエンド (構成データの取得と更新の送信)。コア ルーチンは Python で実装されています。


これにより、社内にすでにある大規模な既存の Python コード ベースを利用できるため、柔軟性が大幅に向上し、画像処理が大幅に簡素化されました。検出モデルからコア ルーチンのソース コード、さらにはカーネル、さらにはファイル システム全体まで、各部分をリモートで置き換えることができます。 一般的に、CV および機械学習分野の急速な進化に直面しているため、センサーを実行するコードが寿命全体にわたって最先端であることを確認したいと考えました。


機械学習検出タスクを実行するために、テンソルフローのバージョンを使用し、微調整を行った後、最終的にセットアップで動作するようになりました。 これが完了すると、GPU メモリに適合する事前トレーニング済みのテンソルフローのほとんどをデプロイできました。MobileNet を使用することにしました。これは、セットアップでの精度とパフォーマンスの最適な比率を示したためです。


また、HOG 機能やヒストグラムなど、従来のコンピューター ビジョン機能に基づく他のいくつかのアプローチも検討しました。 SVM などの従来の機械学習分類器と組み合わせて使用​​します。 これらのテストでは、MobileNet に比べてモデル設計がはるかに単純なため、非常に高い計算パフォーマンスが得られましたが、モデルの精度は低く、これは標準的な CV 機能の記述 (光の不変性、スケールの不変性) の通常の欠点によって説明される場合があります。


ハードウェアハードウェアを扱うことは、これまで純粋なソフトウェア企業であった私たちにとってまったく新しい経験でした。 当社の CTO であるマティアスは、前職のフォルクスワーゲン R でエレクトロニクスの設計に携わっていましたが、
&D、私たちの会社はハードウェア開発タスクの準備ができていませんでした。正直に振り返ってみると、まだそうではありません.それでも、製造が容易で、現時点でブートストラップされた会社として持っていたリソースを使用して反復できる機能的な設計が必要でした.


そのため、私たちの要件リストはすぐに次のようになることが判明しました: ケースは防水性があり、3D プリント可能である必要がある センサーはバッテリーで少なくとも 12 時間動作できる必要がある カメラは雨や水しぶきから保護され、暗闇でも動作する必要がある デザインカメラ、温度/湿度センサー、LTE モジュール、シングル ボード コンピューター、および電圧を適切なレベルに変換するためのいくつかのパワー エレクトロニクスを保持する必要があります。街灯柱の電源がオフになっているとき (点灯中) に動作を継続するには、バッテリーが必要です。設置を容易にし、障害が発生した場合に単一のコンポーネントを交換できるように、セットアップ全体をモジュール化する必要があります。 また、動作環境で目立たないように小さくし、灰色に塗装する必要があります動作条件は-20℃から70℃です（太陽に完全にさらされる夏にはセットアップが非常に暖かくなる可能性があるため）赤外線を含む設計から始めましたLED (多くの屋外カメラに搭載されているものと同様) は、夜間でも動作できるようにします。


ただし、この設計の選択にはいくつかの欠点がありました。これらの LED は (他の電子機器と比較して) 非常に電力を消費するため、非標準の電源が必要でした。 消費電力が大きいにもかかわらず、視野全体を照らすことはできませんでした。 外部の IR フラッドライトが必要だったかもしれませんが、これも重要な代替手段ではありませんでした。


最後に、LED を使用したデザインもあまりきれいではありませんでした。夜間の操作の問題を克服するために、静的なカメラ設定を利用することにしました。カメラの位置は静的であり、検出しようとしているオブジェクトも通常は静止しているため、残留光のみで動作するように、露出とセンサーの光感度を上げることができます。 そのため、カメラの内部露出と ISO コントロールを上書きし、最後にキャプチャしたフレームの輝度に基づいて照明設定を調整する単純なフィードバック ループを作成しました。


ほとんどの通りでは街灯から十分な残留光があるため、このアプローチは非常にうまく機能することが判明しました。さらに数回繰り返した後、最終的に上の図のような設計になりました。そして可能な限り太陽の反射。 電子機器は内部のソケットに取り付けられ、リボン ケーブルがカメラをメイン ボードに接続します。


底面は取り外し可能で、4 本の標準ネジでケースに取り付けられます。 ケースは ABS で印刷されているため、ネジを適切に締めることができるように、四角形のナットが切り欠きに収まっています。 GoPro のようなジョイントがケースをマウントに接続し、マウントは標準のスチール テープを使用して街灯柱に取り付けられます。


すべての部品は 3D 印刷可能性のために最適化されています。つまり、大きなオーバーハングがなく、サーフェスを平行にインポートして高い表面品質を実現しています。最後に、バッテリー ボックスはセンサーから分離されているため、保守性が向上しています。 標準の射出成形 ABS ボックスで、4 が含まれています。


5 Ah 12V の鉛バッテリーと 230V の入力 (ドイツのほとんどの街路灯の電圧) を使用する充電ユニット。次に行うこと このプロジェクトを通じて収集しているデータは、私たちの理解を深めるのに大いに役立ちます (また、さまざまな交通状況や、駐車場の空き状況に影響を与える要因のさまざまなコンテキストで駐車がどのように機能するかについて説明します。データ サイエンスの観点からの実際の結果については、まもなく投稿する予定です。


また、時間をかけてソフトウェア部分の詳細を検討し、最終的にはハードウェア設計だけでなくソフトウェアもオープンソース化する予定です。このプロジェクトをサポートするために交通インフラへのアクセスを提供してくれた Braunschweig 氏。 彼らは必要なすべての許可を提供しただけでなく、費用の一部も負担しました。


また、センサーの設置と電源供給に関するサポートについて、地元の交通事業者である Bellis とエネルギー プロバイダーの BS Energy に感謝の意を表したいと思います。を拠点とするテクノロジー企業。 Bliq は、モビリティの開発者向けにライブ駐車場マップを提供します。


関連する質問 Google Glass Explorer Edition を入手できませんでした。 ハードウェアなしでGlass devを学ぼうとするのは無駄な努力ですか? いいえ、あなたはまだハードウェアなしでガラス开発の基础を学ぶことができます。


これを実現するには、主に3つのアプローチがあります。1) Mirror APIドキュメントにアクセスし、遊び場にアクセスして、いくつかのコードのハッシュを開始します。 最も快適なPHP、Java、およびPythonライブラリをダウンロードしてください。 専門用語とコンヴァーション (タイムライン、バンドル、メニューなど) に精通してください。


Glassハードウェアが実際にどのように機能するかについては、サポートドキュメント (以下の2番目のリンク) をお読みください。 この仕様に合わせていくつかのアプリをビルドします。 すぐに、あなたはハードウェアを持つ友人を見つけるでしょうt

都市幹線道路と都市道路の接続部の混雑を緩和し、駐車場への出入りの困難を一刻も早く解消するために、駐車場にナンバープレート認識システムを設置することで、従来のアクセス管理を変えることができます。モードでは、車両がカードを駐車場に出し入れする時間をなくし、車両の通行速度を速めます。 技術の発展に伴い、従来の管理モードを打破し、最新の技術と設備をタイムリーに採用し、駐車場の独自の手動充電管理の開発をインテリジェントな方向に促進し、駐車場の管理を強化し、問題を解決する必要があります。駐車場の管理モードを変更することによる駐車困難の問題。 現在、駐車問題は人々の生活に深刻な影響を与え、人々の運転を大きく妨げています。 したがって、インテリジェントな交通管理は、将来の交通発展の一般的な方向になります。 駐車場では、ナンバープレート認識駐車場システムが大きく発展しています。 オールインワンカードシステムと比較して、ナンバープレート認識には明らかな利点があり、駐車場への車両の出入りが容易になります。 まず、ナンバープレート認識駐車場システムは、オールインワンカードと比較して、カード管理の手間が省けます。まず、オールインワン カード システムのカード コストが高すぎて、管理に多くの人員が必要です。 第二に、カードは紛失しやすいです。 プロパティ マネージャーは、カードの登録、キャンセル、変更を頻繁に行う必要があり、これは時間の浪費だけでなく、資本コストの浪費にもなります。 第二に、ナンバー プレート認識駐車場システムは停電の場合に正常に動作しますが、オールインワン カードは停電の場合に車両を管理できません。 最後に、ナンバー プレート認識駐車場システムの最も明白な利点の 1 つは、所有者が駐車してカードをスワイプすることなく直接駐車場に入ることができることです。 駐車場から出るときは、入庫情報と照らし合わせて解除するかどうか判断できます。 ナンバープレート認識駐車場システムのこれらの特別な機能を考慮して、近年、駐車場で広く使用されています。 ナンバープレート認識駐車場システム技術の成熟度の高まり、技術の継続的なアップグレード、製品の継続的な最適化、および認識率の継続的な改善により、同時に、車の所有者は駐車カードをスワイプすることなく駐車場に直接入ることができます。 、駐車場への出入りの難しさを効果的に緩和し、将来の駐車場の開発トレンドになることは間違いありません。

インテリジェント輸送の問題をよりよく解決するために、インテリジェント輸送システムが全国のいくつかの主要な交差点で採用されており、駐車場管理装置は現代人のニーズにますます近づいています。 ナンバープレート認識システムでは、行と列の認識率は100% ではありません。 一般的なナンバープレート認識技術は約98% にしか達することができません。 ナンバープレート認識の適用では、ナンバープレートが汚れすぎたり、損傷したり、歪んだりするなど、ナンバープレートの位置と文字のセグメンテーションが困難になるなど、まだいくつかの問題があります。 さらに、中国の省の数が多いため、似たような形をした漢字がたくさんあります。 さらに、解像度の制限により、各文字の情報量が非常に少なくなり、文字認識が困難になります。 もちろん、ナンバープレートの不均一な照明、ナンバープレートの反射、ナンバープレートのバックライトなどの自然な要因がある場合、ナンバープレートの認識はより困難になります。




ナンバープレート認識は、赤信号走行監視システム、過速度監視システム、逆行監視システム、無交通監視システム、緊急駐車レーン運転監視システム、移動車両検査システムなどの電子警察システムに適用されます。 ナンバープレート認識のプロセスは、ナンバープレートの位置、ナンバープレートの前処理、文字セグメンテーション、文字認識の原則の4つのステップに分けることができます。 ナンバープレート認識システムは、ナンバープレート全体の傾き、テキストの傾き、汚れ、ぼかしの自動処理をうまく実現し、人間の目では区別が難しいナンバープレート番号を認識できる高度なファジー画像処理技術を採用しています。 近年、ナンバープレート認識技術は駐車場管理に適用されており、ナンバープレート認識業界で広く支持されている非常に明白で効果的な結果を達成しています。 ナンバープレート認識技術は、駐車場で大きな役割を果たし、駐車場の収入を大幅に促進することができます。 特に不確実なユーザーのために、彼らはいつでも駐車スペースを柔軟に使用し、駐車の流れを増やすことができます。


タイガーウォン駐車場のナンバープレート認識システムは、ビデオ監視とクラウドプラットフォームの組み合わせに基づくシステムであり、エンドユーザーも情報を表示できます。 ナンバープレート認識システムは、インテリジェントな交通管理に利便性をもたらすだけでなく、省エネと環境保護の特性ももたらします。 紙のチケットもカードもありません。ナンバープレートの認識を使用するだけで、人件費と機器のコストが大幅に削減されます。 チケット無料駐車システムは、完全でフレンドリーなユーザーエクスペリエンスを提供し、駐車違反切符を完全に破棄し、入口と出口での交通渋滞の可能性を効果的に回避します。 このビジネスモデルのソリューションは、大中規模の駐車場に無料で提供されています。


従来の駐車場システムと比較して、古い外観を変更し、新しいインテリジェントシステムが登場しました。 Tigerwongは、駐車場はナンバープレートの番号認識、特に近年の車両数の増加と建物の継続的な建設のための巨大な市場であると指摘しました。 ナンバープレート認識システムを効果的に統合して、行方不明の車両をゼロにします。 自動ナンバープレート認識は、将来の駐車市場で最も価値のある市場です。 HDとインテリジェンスの統合により、ナンバープレート認識は人生のより多くの問題を解決するのにも役立ちます。 インテリジェントな輸送は、将来の生活においてますますかけがえのない役割を果たすでしょう。


よりエキサイティングな業界ニュースや駐車場の計画については、tigerwongの公式ウェブサイトに電話するかフォローしてください。 あなたが注意を払い続けるならば、多くの予想外の利益があります!!!。

駐車場システム内のこのグループの駐車スペースのアイドル状態を表示するために使用されます。 駐車スペースのグループが車両でいっぱいの場合にのみ、駐車スペースの各グループに駐車スペースのインジケータを装備する必要があります。 駐車スペースインジケータは赤で表示されます。 前世紀の終わりから醸造されて、HuicongインテリジェントコミュニティNetcomのインテリジェントパーキング産業の出現は、中国の農村開発のプロセスと切り離せません。 今世紀の初めから今日の人気の高まりまで、科学技術が古いものを押し進め、新しい、静かに変化する人々の生活を時々もたらすのに数十年しかかかりませんでした。




既存のさまざまな駐車技術が駐車場の専門的なインテリジェントな作業を行っており、駐車スペースのガイダンスはインテリジェントパーキングの重要な技術の1つになっています。 地方のインテリジェントパーキング技术の発展に伴い、3次元ガレージの利点が顕著であり、开発は特に目を引く。 目的地の駐車スペースにスムーズに入ることができる表示システム。 それは駐車場で一般的に使用されます。 駐車スペースガイダンスシステムは、主に駐車する必要がある車両をガイドするために使用されます。


駐車に便利で、駐車場管理を標準化して整然としたものにし、インテリジェントな駐車場システムを強力に補完します。 その動作原理は次のとおりです。まず、超音波検出器を各駐車スペースに取り付け、次に超音波検出技術を使用して駐車スペースを検出します。 駐車スペースがアイドル状態であるかどうかを検出し、データを処分センターに送信し、処分センターを介して出力し、各表示ディスプレイに情報をフィードバックすることができます。 駐車スペース案内システムは、次の3つの部分で構成されています。 データ取得システムはRS485バスを介してプローブをプローブコントローラーに接続し、駐車スペース誘導システムは各駐車スペースの真上に超音波プローブを設置します。 プローブコントローラは、収集した情報をまとめて処分し、RS485バスを介して取得端末に接続します。


取得端末は、各駐車スペース情報をCANバスを介してデータ処理センターに送信する。 データセンターはリアルタイムで管理コンピュータにデータを送信し、コンピュータはデータを分析して処分します。 ここで、データセンターは、取得端末にデータを送信することもでき、取得端末は、駐車案内のために空き駐車スペース表示画面に情報を送信することができる。 中央処理システムは対応する表示装置にそれを送信します。 中央処理は、主に収集されたデータを分析することである。 主に次の側面が含まれます。管理コンピューターを使用して、関連するデータをLANにリリースします。データは、GSMワイヤレスモデムを介して地方の駐車誘導システムのコントロールセンターに送信できます。


駐車場の駐車スペースデータを公開します。 出力表示システムは伝送表示システムを构成します。 中央処理システムによって収集された情報は、分析され、処理される。 この部分ではめったに見られないのは、ディスプレイ画面とガイドナンバープレートです。 各表示画面に送信して、駐車ガイダンス用の駐車スペース情報を表示します。 現在の状況: 地方の駐車案内システムの開発、ヨーロッパ、アメリカ、その他の国々は多くの研究作業を行ってきました。




地方駐車案内システムは、インテリジェントな交通システムの重要な部分です。 市内中心部に適用されています。 米国、ドイツ、その他の交通先進国は、12を超える都市でそれを推進しています。 駐車ガイダンスシステムを使用することにより、地方の交通渋滞を大幅に緩和し、道路の占有を減らし、車両の排気ガスと騒音を減らし、元の駐車施設の利用率を大幅に改善し、良好な社会的および経済的利益を達成しました。 北京、上海、広州などの中国でも同様のデモンストレーションプロジェクトがあり、いくつかの結果が得られていますが、誘導表示の技術的手段と内容表現形式は異なります。


近年の発展により、地方の駐車案内システムのさまざまなソフトウェアおよびハードウェア技術が未成熟になっています。 駐車場システムは、システムの推進と実施のための良い基盤を築いてきました。無線通信技術、特に移動通信技術の開発は、地方の交通情報の構築に大きな利便性を提供します。 GSMモバイル通信ネットワークなどの多くの国際的に有名な通信会社は、データ通信製品を開発してきました。 LED技術は、一日中継続的に機能し、良好な表示効果を有するため、あらゆる種類の情報をユーザーに提供するために多くの業界でますます使用されています。 現在、国内企業の製品は、ディスプレイ効果、インターフェース技術、操作の安定性が以前よりも改善されています。


GIテクノロジーは、データと地理情報の組み合わせとマッチングを簡単に実現できます。 現在、さまざまな地理情報システムの開発に広く使用されています。 データベースの包括的な分析を行い、トピック指向の結論、およびデータウェアハウスとデータマイニングテクノロジーのアプリケーションカテゴリを形成します。 現時点では良い特定のアプリケーションはありませんが、これはデータ処理の開発トレンドとアプリケーションの方向性です。 中国の自家用車の数は2600万台を超えています。初期の都市では、2009年末までに駐車場の計画が不足していたためです。 車の人気は駐車スペースを緊張させます。 3次元ガレージの建設は、スペースを節約できるため、主要都市に好まれています。 三次元ガレージも駐車場開発の将来のトレンドとなっています。 三次元ガレージのために、持ち上がることおよび横の三次元ガレージは中国で広く利用されています。 駐車環境はより複雑であるため、駐車スペースのグループは一般的に多階建ての構造であり、車の所有者が立体ガレージに入った後に直感的に空き駐車スペースを見つけることは困難です。 彼らは、車両が運転した後、再編成された駐車スペースに無料の駐車スペースがあることに気付くことがよくあります。これは駐車時間を消費するだけでなく、異なる車両間の引っかき傷を簡単に引き起こします。 現在方向の空き駐車スペースが表示されます。 駐車スペース案内システムは、ガレージの入り口と各内部チャネルの入り口に設置されたLED駐車スペースディスプレイを使用します。 所有者をガイドして駐車チャンネルを選択します。


水路近くのガレージの駐車スペースの各グループの側面には、再編成された駐車スペースのアイドル状態を表示する駐車スペースインジケーターライトが装備されています。 駐車スペースのグループがいっぱいになると、駐車スペースのインジケータが赤を表示します。 このグループに無料の駐車スペースがある場合、インジケーターは緑色に表示されます。 スチールトレイはしばしば変位し、3次元ガレージの驻车スペースは比较的不安定である。 保守的な駐車システムは必然的に駐車スペース検出器に干渉します。