주차 시스템, 주차 관리 소프트웨어

차를 주차하려면 입구까지 걸어가서 올바른 주차 장소를 찾은 다음 만료일까지 기다려야 합니다. 스마트 주차 시스템으로 자동화할 수 있습니다.

스마트 주차 시스템의 개념은 수년 동안 존재해 왔습니다. 최근 몇 년 동안 그것이 현실이 되었습니다. 기술은 거대할 뿐만 아니라 광범위합니다.

우버 †자가 운전 자동차는 세상을 더 똑똑한 곳으로 만들었습니다. 이제 위치를 지정하지 않고도 자동차를 예약할 수 있습니다. 이것은 운송 세계에 큰 영향을 미칩니다. 운송 산업은 성장을 지원하기 위해 지능형 주차 시스템이 필요합니다.

자동화는 오랫동안 IT의 일부였습니다. 인공 지능(AI)이 점점 더 복잡해짐에 따라 지능형 주차 시스템 개발의 필요성이 커지고 있습니다. AI는 도시의 주차 시스템 효율성을 개선하는 과제를 떠맡고 있습니다.

주차 시스템은 사람들이 한 장소에서 다른 장소로 효율적으로 이동할 수 있도록 도와줍니다. 주차 시스템은 주어진 시간에 어떤 이유로든 상품이나 차량을 운송하는 효율적인 방법으로 볼 수 있습니다. 이것은 도시가 교통 체증 및 도시의 다른 부분을 통해 통근자들이 더 빨리 이동할 수 있도록 도와주는 효율적인 주차 시스템을 갖추는 것을 매우 중요하게 만듭니다.

우리 모두는 스마트 주차 시스템의 아이디어를 알고 있습니다. 자동차, 주차 구역 및 제한 사항을 감지하고 인식하여 작동합니다. 자동차가 감지되면 네트워크에 위치를 전송합니다. 이를 통해 시스템은 서로 다른 센서를 교차하여 차량에 가장 적합한 지점을 찾을 수 있습니다.

AI 기반 주차 시스템에 기여하는 AI 중 하나는 "ParkingOS"입니다. ParkingOS는 Quanergy Systems의 지능형 레이더 기술과 DeepMind의 인공 지능(AI)을 사용합니다.

이것은 자동 주차 시스템에 대한 완전한 기사의 첫 번째 부분입니다. 두 번째 부분은 이러한 시스템의 이점과 절충점에 대해 설명합니다.

이 섹션에서는 미래에 구현할 수 있는 주차 시스템을 간략하게 소개합니다. 일본에서 사용되는 것과 매우 유사하게 작동하며 주차 위치에 접근하면 차량의 위치를 ​​모니터링하고 스마트 어시스턴트를 활성화할 수 있습니다.

주차 시스템은 이미 많은 국가에 존재하지만 일상적인 사용자에게는 너무 복잡할 수 있습니다. 여기서 제안하는 스마트 주차 시스템은 차량의 장치와 외부 센서의 데이터를 사용하여 주차 시스템을 단순화하도록 설계되었습니다. 이 예에서는 스마트폰 앱을 백엔드로 사용하고 센서에서 수집한 데이터를 AI 기반 알고리즘의 입력으로 사용하여 사용자가 목적지에 얼마나 가까이 있는지 확인합니다. 이 프로젝트는 그것이 얼마나 쉬운지 보여주기 위해 수행되었습니다.

Apex Parking System은 현재 시장에서 사용 가능한 가장 투명하고 사용자 친화적인 주차 시스템을 목표로 합니다.

Apex Parking System은 혁신적인 새로운 주차 관리 시스템입니다. 사용자는 스마트폰 앱에서 주차 공간을 관리할 수 있습니다. 이 앱은 원활한 사용자 경험을 제공하고 사용자가 실시간으로 사용 가능한 모든 주차 공간을 볼 수 있도록 합니다.

성공적인 스타트업을 위해서는 세 가지만 필요합니다. 훌륭한 아이디어, 훌륭한 제품 또는 서비스, 그리고 비전을 실현하기에 충분한 자금입니다.

이 시스템은 실시간으로 자동차와 보행자의 행동을 시뮬레이션하는 교통 분석 모델을 기반으로 합니다. 이 시스템은 도로 공사, 사고, 사건 등과 같은 동적 이벤트를 캡처합니다. 도심(또는 비즈니스 고객)의 교통 상황에 대한 실시간 정보를 제공합니다.

주차 미터기는 주차 비용을 주도합니다. 계량기는 도시의 중앙 컴퓨터에 연결됩니다. 컴퓨터는 주차 데이터를 생성하고 이를 사용하여 새 주차 공간을 열어야 할 위치를 결정합니다. 이 시스템이 이전보다 더 똑똑해질 필요가 있기 때문에 AI 기반 주차 관리 시스템이 필요합니다.

도시의 주차 시스템은 운전자와 자동차 소유자에게 큰 골칫거리가 되었습니다. 차량을 주차하기 위해 상당한 금액을 지불해야 함에도 불구하고 주차 운영자는 다음과 같은 행위를 하지 않습니다.:

이러한 주차 시스템의 구현에 일관성이 없음을 알 수 있습니다. AI 쓰기 비서와 스마트 뉴스 쓰기 비서에서도 같은 일이 일어납니다. 그들은 하나의 문제를 해결하려고 노력하지만 쉬운 일이 아닐 수도 있습니다. 이것은 조직에서 명확성보다 더 많은 혼란을 야기합니다.