Sistema de estacionamento automático inteligente

Por: Shenzhen TGW Technology Co., Ltd


Graças à aplicação do sistema inteligente de gerenciamento de estacionamento, o índice de congestionamento do tráfego urbano está diminuindo gradualmente. O modo "Internet + tráfego" está se desenvolvendo rapidamente das cidades de primeiro para o quinto nível em todo o país, e o governo está promovendo ativamente o desenvolvimento do tráfego inteligente.



Mas muitas cidades ainda sofrem com o engarrafamento e a falta de vagas de estacionamento. Devemos adotar métodos de gestão mais inteligentes para melhorar a baixa eficiência de tráfego causada pelos estacionamentos tradicionais, como a baixa eficiência causada pelo envio de CARTÕES na entrada e cobrança na saída manualmente.


O estacionamento inteligente se beneficia da tecnologia de reconhecimento automático e pagamento sem intervenção manual, que pode ajudar a realizar o gerenciamento inteligente de acesso ao estacionamento e melhorar a eficiência do tráfego.


Adotando o modo de operação independente, os administradores de estacionamentos tradicionais não podem compartilhar dados entre si, portanto, não conseguem integrar recursos de estacionamentos urbanos para realizar consultas inteligentes, reservas, etc. Para lidar com esse problema, precisamos oferecer a cada estacionamento acesso a uma plataforma unificada de estacionamento inteligente para integrar recursos de estacionamento, realizar compartilhamento de dados e melhorar a utilização de recursos de berço. A plataforma unificada também fornece dados importantes para o planejamento e tomada de decisões de estacionamentos urbanos.


Devido à falta de orientação de estacionamento, os proprietários de carros geralmente precisam dirigir uma longa estrada para encontrar uma vaga disponível. Por um lado, os proprietários podem
’t obter uma boa experiência de estacionamento, por outro lado, também causa engarrafamento durante a procura de um estacionamento. Visando essa demanda, o sistema de orientação de estacionamento inteligente fornece informações de orientação de estacionamento por tela, aplicativo de telefone celular. Assim, os proprietários de automóveis podem obter garagens de estacionamento gratuitas e informações de orientação de estacionamento e experimentar um serviço de estacionamento perfeito.


O tráfego inteligente adota o sistema de gerenciamento de estacionamento inteligente, que é coletar dados de estacionamento em tempo real, incluindo as funções de consultar vagas de estacionamento disponíveis e ajudar a navegação para a localização de vagas de estacionamento disponíveis, reduzir efetivamente o custo operacional dos estacionamentos e reduzir o congestionamento do tráfego.


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Em setembro passado, instalamos sensores ópticos de estacionamento para medir a ocupação de mais de 500 vagas de estacionamento na cidade do distrito universitário de Braunschweigs. Essa é a maior instalação de sensores de estacionamento já lançada em espaço público na Alemanha e uma coisa é certa: faremos dela a última. Esta é a história dos grandes esforços, uma empresa de IA em busca da verdade dados para alimentar seus algoritmos.




Esta é também a história por trás de uma bela peça de engenharia, que passou a ser o subproduto de uma missão maior e, eventualmente, nunca mais será colocada em produção. Tudo isso em favor de uma tecnologia mais disruptiva e orientada por dados. Como, na Bliq, trabalhamos em algoritmos preditivos para modelar a disponibilidade de estacionamento com base em dados de tráfego, temos a necessidade natural de dados de verdade sobre a ocupação de estacionamento na vida real em uma área de referência.


Para obter esse tipo de dados, decidimos construir nossa própria configuração experimental do mundo real de sensores de estacionamento que medem a ocupação de mais de 500 vagas de estacionamento, em tempo real, 24 horas por dia. gostaria de compartilhar alguns insights sobre os esforços de engenharia que entraram neste projeto. Mais especificamente, vamos falar sobre o local de teste que escolhemos, a arquitetura do sistema e o sensor real que projetamos e construímos para coletar dados.


O site de teste Às vezes, as empresas de IA precisam se tornar criativas quando se trata de coletar informações básicas para seus modelos. No nosso caso, modelar a disponibilidade de estacionamento, isso significava encontrar um bairro que atendesse a certos critérios em termos de fluxo de tráfego, uso e demografia. temos o campus principal da universidade atraindo milhares de estudantes e centenas de funcionários todos os dias.


Ainda mais ao sul, o centro da cidade com suas lojas e atrações fica a apenas alguns minutos a pé (não mostrado no mapa acima). A parte norte do distrito forma uma área residencial com estacionamento público e não restrito na rua. A maioria das pessoas que vivem nesta área são estudantes ou empregados da indústria automotiva local.




A grande maioria dos moradores se desloca para o trabalho usando carros particulares. O distrito é separado por uma estrada circular arterial, que abraça o distrito central da cidade. Como o sistema funciona no mundo real e transmite dados para um back-end de nuvem.


O back-end armazena os dados e os torna acessíveis para processamento adicional, para servir como base para esforços de aprendizado de máquina ou apenas para visualização simples em um aplicativo ou aplicativo da web. poder que implantamos na borda: devido aos requisitos regulatórios no espaço público alemão, que também são acionados por discussões recentes e em andamento sobre GDPR, não conseguimos processar imagens em uma nuvem remota com muitos recursos computacionais. É por isso que precisávamos fazer tudo o trabalho pesado para determinar pontos abertos diretamente no dispositivo sensor, em vez de em outro lugar.


A vantagem disso é que essa abordagem não consome grandes volumes de dados para enviar e receber imagens. Em vez disso, podemos manter os custos de operação dos sensores para conectividade também dentro de um intervalo relativamente baixo. No lado negativo, equipar o dispositivo com poder computacional suficiente para realizar a análise de imagem requer muitos esforços extras no desenvolvimento de hardware.


Por que não usar outro sensor de estacionamento? Por que decidimos passar pela dor de projetar e construir nosso próprio sensor de estacionamento em vez de apenas comprar um dos muitos modelos de sensores acabados que já estão disponíveis por aí? Existem três respostas para isso: Nós não sabia o quão complexo construir um novo dispositivo se tornaria ;) Todos os sensores de estacionamento existentes tinham algumas falhas: A situação regulatória nos proibia de usar qualquer tipo de solução óptica disponível, já que esse tipo de sistema violaria a privacidade.


Os sensores montados na superfície não resistiriam à remoção de neve durante o inverno. E, por último, os sensores no solo eram bastante caros e ainda mais caros de instalar. Estávamos com um orçamento bastante apertado quando começamos este projeto.


Nós iniciamos totalmente a empresa neste momento: nossos fundos consistiam em algum financiamento do governo, primeiras receitas e alguns preços que ganhamos aqui e ali. Os outros modelos de sensores com um preço entre 75 e 250 euros por ponto eram simplesmente muito caros para nós neste momento. O novo sensor óptico de estacionamentoA ideia para o princípio de funcionamento do nosso sensor era simples: implantar o mesmo algoritmo que já havíamos desenvolvido em nosso projeto de pesquisa anterior em hardware de tamanho reduzido, conectá-lo à internet, colocar tudo em uma caixa à prova d'água e montá-lo a um poste de luz.


O algoritmo em si é basicamente um classificador de imagens, que requer regiões de interesse pré-definidas para serem observadas. O objetivo original do modelo era automatizar a análise da ocupação do estacionamento em algumas grandes séries de imagens coletadas em um projeto anterior com câmeras offline. O desafio agora era apenas projetar um equipamento de hardware adequado com poder computacional suficiente, reduzir o modelo para que ele fosse executado nesta configuração e garantir o fornecimento de energia contínuo.


Esta era a nossa lista de desejos de especificações:Baixo custo por ponto: Componentes padrãoFrequência de medição de até 3 min até 30 seg.Detecção robusta contra intempéries, mudanças na iluminação e estacionamento impreciso de carros (p. G.


um carro ocupando duas vagas)Monitoramento do estado de saúde do dispositivoOpção para atualizações remotas de softwareBaixo consumo de energia25 anos de vida útilSoftwareO software do sensor consiste em três camadas: O sistema operacional, que foi um desenvolvimento personalizado para este projeto, a rotina central que controla todas as funções dos sensores e o modelo real de aprendizado de máquina para detecção de pontos abertos.Sistema operacionalPara executar um modelo de visão completo na borda, percebemos rapidamente que precisaríamos de uma configuração de software muito maior do que em outros projetos de hardware de IoT. A decisão foi tomada para construir uma distribuição personalizada de Linux usando Yocto.


Dessa forma, poderíamos ter controle total sobre tudo o que o sistema operacional está fazendo. Os recursos principais eram duas partições separadas, para poder fazer atualizações do sistema de arquivos e partições de troca, várias bibliotecas, exigidas pela rotina principal e uma redefinição do watchdog. O watchdog de hardware do nosso SBC reinicializa o dispositivo caso algo não funcione conforme o esperado.


Ter tijolos inteligentes metros acima do solo em postes de luz por causa de um bug no software seria literalmente o pior caso. backend (recuperando dados de configuração e enviando atualizações). A rotina principal é implementada em Python.


Isso nos deu grande flexibilidade e simplificou muito o processamento de imagens, pois pudemos fazer uso da grande base de código Python existente que já tínhamos na empresa. Desde o modelo de detecção sobre o código-fonte para a rotina principal até o kernel ou até mesmo todo o sistema de arquivos, cada parte pode ser substituída remotamente. Enfrentando evoluções rápidas no campo de CV e aprendizado de máquina em geral, queríamos ter certeza de que o código que está executando os sensores será de última geração durante toda a vida útil.


Aprendizado de máquina Para realizar a tarefa de detecção, pegamos uma versão do tensorflow e depois de alguns ajustes conseguimos que ele funcionasse em nossa configuração. Feito isso, poderíamos implantar praticamente qualquer tensorflow pré-treinado que coubesse na memória da GPU. Decidimos usar o MobileNet, pois mostrou a melhor relação entre precisão e desempenho em nossa configuração.


Também analisamos várias outras abordagens baseadas em recursos tradicionais de visão computacional, como recursos HOG, histogramas etc. em combinação com classificadores convencionais de aprendizado de máquina, como SVMs. Embora esses testes tenham resultado em um desempenho computacional bastante alto devido ao design de modelo muito mais simples em comparação com o MobileNet, a precisão do modelo foi menor, o que pode ser explicado pelas desvantagens usuais das descrições de recursos de CV padrão (invariância de luz, invariância de escala).


Hardware Trabalhar com hardware foi uma experiência bastante nova para nós, sendo até então uma empresa de software puro. Embora Mathias, nosso CTO, tenha trabalhado no design de eletrônicos em seu trabalho anterior na Volkswagen R
&D, nossa empresa não estava totalmente pronta para uma tarefa de desenvolvimento de hardware e, honestamente, olhando para trás, ainda não está hoje. No entanto, precisávamos de um design funcional que fosse fácil de fabricar e iterar com os recursos que tínhamos como uma empresa bootstrap neste momento.


Então, nossa lista de requisitos rapidamente ficou assim: O estojo precisa ser à prova d'água e imprimível em 3D O sensor deve ser capaz de funcionar pelo menos 12 horas com bateriaA câmera deve ser protegida da chuva e da água pulverizada e funcionar no escuro também precisa conter a câmera, um sensor de temperatura/umidade, o módulo LTE, o computador de placa única e alguns eletrônicos de potência para converter a tensão para o nível apropriado. o dia) Toda a configuração precisa ser modular para facilitar a instalação e poder trocar componentes individuais em caso de falha. Ele também precisa ser pequeno e pintado de cinza para parecer discreto em seu ambiente operacional Condições de operação de -20 C a 70 C (já que a configuração pode ficar bastante quente no verão quando está totalmente exposta ao sol) Começamos com um design que inclui infravermelho LEDs (como muitas câmeras externas têm) para poder operar em condições noturnas.


No entanto, essa escolha de design acabou apresentando algumas falhas: Esses LEDs consumiam bastante energia (em comparação com o restante dos componentes eletrônicos), tornando necessária uma fonte de alimentação fora do padrão e, portanto, necessária. Apesar do grande consumo de energia, eles não eram realmente capazes de iluminar todo o campo de visão. Provavelmente precisaríamos de um holofote IR externo, o que, novamente, não era uma alternativa séria.


E, por último, o design com tempero de LED também não era muito bonito. podemos aumentar a exposição e a sensibilidade à luz dos sensores para trabalhar apenas com luz residual. Por isso, substituímos a exposição interna da câmera e o controle ISO e criamos um loop de feedback simples que ajusta as configurações de iluminação com base na luminância do último quadro capturado.


Essa abordagem funcionou muito bem, já que na maioria das ruas há luz residual suficiente dos postes de luz. Depois de várias iterações, finalmente chegamos ao design mostrado acima: A câmera fica dentro de um cone para ser protegida da água pulverizada e reflexos solares, tanto quanto possível. Os componentes eletrônicos são montados em um soquete interno e um cabo de fita conecta a câmera à placa principal.


A parte inferior é removível e montada no gabinete com quatro parafusos padrão. Como a caixa é impressa em ABS, as porcas quadráticas ficam em recortes para garantir que os parafusos possam ser apertados corretamente. Uma junta semelhante à GoPro conecta o gabinete ao suporte, que é preso ao poste de luz usando fita de aço padrão.


Todas as peças são otimizadas para impressão 3D, o que significa que não há saliências pesadas, importe superfícies paralelas para alta qualidade de superfície. Por último, a caixa da bateria é separada do sensor para melhor facilidade de manutenção. É uma caixa ABS moldada por injeção padrão e contém um 4.


Bateria de chumbo de 5 Ah 12V e uma unidade de carregamento, que recebe entrada de 230V (que é a voltagem da maioria das luzes de rua na Alemanha).O que vem a seguirOs dados que estamos coletando ao longo deste projeto estão nos ajudando muito a melhorar nossa compreensão (e também nossa algoritmos) de como o estacionamento funciona em diferentes situações de tráfego e vários contextos de fatores que influenciam a disponibilidade de estacionamento. Vamos postar mais sobre os resultados reais de uma perspectiva de ciência de dados muito em breve.


Também gastaremos algum tempo e entraremos mais nos detalhes da parte do software e, eventualmente, vamos até mesmo abrir o software de código aberto, bem como os projetos de hardware.AgradecimentosNeste ponto, gostaríamos de expressar nossa gratidão à cidade de Braunschweig por nos dar acesso à infraestrutura de tráfego para apoiar este projeto. Eles não apenas forneceram todas as permissões necessárias, mas também cobriram parte dos custos.


Também gostaríamos de agradecer ao operador de tráfego local Bellis e ao fornecedor de energia BS Energy pelo apoio na instalação e fornecimento de energia dos sensores. Sobre o autorJulian é o CEO e cofundador da Bliq, uma empresa de Berlim empresa de tecnologia baseada. Bliq fornece mapas de estacionamento ao vivo para desenvolvedores em mobilidade.


PERGUNTA RELACIONADA Não recebi o Google Glass Explorer Edition. Tentar aprender Glass dev sem o hardware é um esforço inútil? Não, você ainda pode aprender os fundamentos do desenvolvimento do Glass sem o hardware.


Existem três abordagens principais para realizar isso: 1) Visite a documentação da API Mirror, entre no playground e comece a hash algum código. Faça o download da biblioteca PHP, Java e Python, com a qual você se sentir mais confortável. Familiarize-se com o jargão e as convernções (linha do tempo, pacotes, menus, etc).


Leia a documentação de suporte (segundo link abaixo) para ver como o hardware do Glass realmente funciona. Construa alguns aplicativos para esta especificação. Em breve, você encontrará um amigo com hardware para t

Com o objetivo de aliviar o congestionamento dos trechos de ligação das vias urbanas e vias urbanas e eliminar a dificuldade de entrada e saída do estacionamento o mais rápido possível, a instalação do sistema de reconhecimento de placas no estacionamento pode alterar a gestão tradicional de acesso modo, elimine o tempo para que os veículos passem seus cartões dentro e fora do estacionamento e acelere a velocidade do tráfego dos veículos. Com o desenvolvimento da tecnologia, devemos quebrar o modo de gerenciamento tradicional, adotar oportunamente tecnologia e equipamentos avançados, promover o desenvolvimento do gerenciamento de carregamento manual original do estacionamento para a direção inteligente, fortalecer o gerenciamento do estacionamento e resolver o problema de dificuldade de estacionamento alterando o modo de gestão do estacionamento. Atualmente, o problema do estacionamento afetou seriamente a vida das pessoas e dificultou muito a condução das pessoas. Portanto, a gestão de tráfego inteligente será a direção geral do desenvolvimento do tráfego no futuro. O sistema de estacionamento de reconhecimento de placas foi muito desenvolvido no estacionamento. Comparado com o sistema de cartão tudo-em-um, o reconhecimento de placas tem vantagens óbvias, o que facilita a entrada e saída de veículos do estacionamento. Em primeiro lugar, em comparação com o cartão tudo-em-um, o sistema de estacionamento de reconhecimento de placas elimina o trabalho de gerenciamento de cartões; Primeiro, o custo do cartão do sistema multifuncional de cartões é muito alto, o que exige muito pessoal para gerenciar. Em segundo lugar, as cartas são fáceis de perder. Para os gerentes de propriedade, eles precisam registrar, cancelar e trocar de cartão constantemente, o que não apenas desperdiça tempo, mas também desperdiça custo de capital. Em segundo lugar, o sistema de estacionamento de reconhecimento de placas pode funcionar normalmente em caso de falha de energia, enquanto o cartão multifuncional não pode gerenciar o veículo em caso de falha de energia. Finalmente, uma das vantagens mais óbvias do sistema de reconhecimento de placas de estacionamento é que ele pode permitir que o proprietário entre diretamente no estacionamento sem estacionar e passar o cartão. Ao sair do estacionamento, ele pode julgar se deve liberar ou não, comparando com as informações do veículo que entra. Em vista dessas funções especiais do sistema de estacionamento de reconhecimento de placas, ele tem sido amplamente utilizado em estacionamentos nos últimos anos. Com a crescente maturidade da tecnologia do sistema de estacionamento de reconhecimento de placas, atualização contínua de tecnologia, otimização contínua de produtos e melhoria contínua da taxa de reconhecimento, ao mesmo tempo, pode permitir que os proprietários de carros entrem diretamente no estacionamento sem tempo de passagem do cartão de estacionamento , o que efetivamente alivia a dificuldade de entrada e saída do estacionamento, e certamente se tornará a tendência de desenvolvimento do estacionamento no futuro.

A fim de resolver melhor o problema do transporte inteligente, sistemas de transporte inteligentes têm sido empregados em alguns cruzamentos importantes em todo o país, e o equipamento de gerenciamento de estacionamento está se tornando cada vez mais próximo das necessidades das pessoas modernas. No sistema de reconhecimento de placas, a taxa de reconhecimento em linhas e colunas não é de 100%. A tecnologia geral de reconhecimento de placas de licença só pode chegar a cerca de 98%. Porque na aplicação do reconhecimento de placas, ainda existem algumas dificuldades, como algumas placas muito sujas, danificadas e distorcidas, o que causará a dificuldade de localização da placa e segmentação de caracteres. Além disso, devido ao grande número de províncias na China, existem muitos caracteres chineses com formas semelhantes. Além disso, devido à restrição de resolução, a quantidade de informações de cada personagem é muito pequena, o que também causará a dificuldade de reconhecimento de caráter. Claro, se houver alguns fatores naturais, como iluminação desigual da placa de licença, reflexão da placa de licença e luz de fundo da placa de licença, o reconhecimento da placa de licença será mais difícil.




O reconhecimento da placa de licença é aplicado no sistema eletrônico da polícia, como sistema de monitoramento de luz vermelha, sistema de monitoramento de velocidade excessiva, sistema de monitoramento retrógrado, sistema de monitoramento de tráfego, sistema de monitoramento de direção de pista de estacionamento de emergência, sistema de inspeção de veículos móveis, etc. O processo de reconhecimento da placa pode ser dividido em quatro etapas: localização da placa, pré-processamento da placa, segmentação de caracteres e princípio de reconhecimento de caracteres. O sistema de reconhecimento de placas adota tecnologia avançada de processamento de imagem difusa, que pode realizar o processamento automático da inclinação geral, inclinação do texto, mancha e desfoque da placa e reconhecer o número da placa que é difícil de ser distinguido pelos olhos humanos. Nos últimos anos, a tecnologia de reconhecimento de placas foi aplicada na gestão de estacionamentos e alcançou resultados muito óbvios e eficazes, o que é amplamente favorecido pela indústria de reconhecimento de placas de veículos. A tecnologia de reconhecimento de placas pode desempenhar um grande papel no estacionamento e promover muito a renda do estacionamento. Especialmente para alguns usuários incertos, eles podem usar o espaço de estacionamento de forma flexível a qualquer momento e aumentar o fluxo de estacionamento.


O sistema de reconhecimento de placas do estacionamento tigerwong é um sistema baseado na combinação de vigilância por vídeo e plataforma em nuvem, que também permite aos usuários finais visualizar informações. O sistema de reconhecimento de placas não só traz conveniência para a gestão inteligente do tráfego, mas também suas características de conservação de energia e proteção ambiental. Sem bilhetes de papel, sem cartões, simplesmente usando o reconhecimento de placas de veículos, os custos de mão de obra e equipamentos são bastante reduzidos. O sistema de estacionamento gratuito de ingressos oferece uma experiência de usuário completa e amigável, descarta completamente o bilhete de estacionamento e evita efetivamente a possibilidade de congestionamento de tráfego na entrada e saída. A solução deste modelo de negócios é fornecida pela empresa para lugares de estacionamento de grande e médio porte gratuitamente.


Comparado com o sistema de estacionamento tradicional, mudou a aparência antiga e apareceu um novo sistema inteligente. Tigerwong destacou que o estacionamento é um enorme mercado para o reconhecimento do número de placas, especialmente o aumento do número de veículos e a construção contínua de edifícios nos últimos anos. Integrar eficazmente o sistema de reconhecimento de placas para garantir a ausência de veículos. O reconhecimento automático de placas é o mercado mais valioso no futuro mercado de estacionamento. Com a integração de HD e inteligência, o reconhecimento da placa de licença também pode nos ajudar a resolver mais problemas na vida. O transporte inteligente desempenhará um papel cada vez mais insubstituível na vida futura.


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Ele é usado para exibir o status ocioso deste grupo de vagas de estacionamento no sistema de estacionamento. Somente quando o grupo de lugares de estacionamento estiver cheio de veículos, cada grupo de lugares de estacionamento deve ser equipado com um indicador de espaço de estacionamento. O indicador de espaço de estacionamento será exibido em vermelho. A partir do final do século passado, o surgimento da indústria de estacionamento inteligente da comunidade inteligente de Huicong Netcom é inseparável do processo de desenvolvimento rural na China. Desde o início deste século até a popularidade crescente de hoje, levou apenas algumas décadas para que a ciência e a tecnologia avançassem com o antigo e trouxesse a nova vida das pessoas, mudando silenciosamente de vez em quando.




Uma variedade de tecnologias de estacionamento existentes realizam trabalho inteligente profissional em torno do estacionamento do veículo, e a orientação do espaço de estacionamento tornou-se uma das tecnologias importantes do estacionamento inteligente. Com o desenvolvimento da tecnologia de estacionamento inteligente rural, as vantagens da garagem tridimensional são proeminentes, e o desenvolvimento é particularmente atraente. Um sistema de indicação que permite que o veículo entre no espaço de estacionamento de destino sem problemas. Geralmente é usado em estacionamentos. O sistema de orientação do espaço de estacionamento é usado principalmente para guiar os veículos que precisam estacionar.


É conveniente para o estacionamento, faz a gestão do parque de estacionamento estandardizada e ordeira, e é um suplemento poderoso ao sistema inteligente do parque de estacionamento. Seu princípio de funcionamento é como segue: em primeiro lugar, um detector ultrassônico é instalado em cada espaço de estacionamento, e então a tecnologia de detecção ultrassônica é usada para detectar o espaço de estacionamento. Ele pode detectar se o espaço de estacionamento está ocioso, enviar os dados para o centro de descarte, saída através do centro de descarte e fornecer as informações para cada exibição de indicação. O sistema de orientação do espaço de estacionamento consiste em três partes, como segue. O sistema de aquisição de dados conecta a sonda ao controlador de sonda por meio do barramento RS485, e o sistema de orientação de espaço de estacionamento instala uma sonda ultrassônica diretamente acima de cada espaço de estacionamento. O controlador de sonda resume e descarta as informações coletadas e, em seguida, as conecta ao terminal de aquisição por meio de um barramento RS485.


O terminal de aquisição transmite cada informação de espaço de estacionamento para o centro de processamento de dados através do barramento CAN. O data center transmite os dados para o computador de gerenciamento em tempo real, e o computador analisa e descarta os dados. Aqui, o centro de dados também pode transmitir os dados para o terminal de aquisição, que pode enviar as informações para a tela de exibição de espaço de estacionamento vazio para orientação de estacionamento. O sistema de processamento central e transmite-o para o equipamento de exibição correspondente. O processamento central é principalmente para analisar os dados coletados. Inclui principalmente os seguintes aspectos; Use o computador de gerenciamento para liberar dados relevantes para a LAN; Os dados podem ser transmitidos para o centro de controle do sistema de orientação de estacionamento rural através do modem sem fio GSM.


Publique os dados do espaço de estacionamento no estacionamento. O sistema de exibição de saída constitui o sistema de exibição de transmissão. As informações coletadas pelo sistema de processamento central são analisadas e processadas. O que raramente vejo nesta parte é a tela de exibição e a placa de guia. Envie-o para cada tela de exibição para exibir informações de espaço de estacionamento para orientação de estacionamento. Situação atual: o desenvolvimento do sistema de orientação de estacionamento rural, Europa, América e outros países realizaram muitos trabalhos de pesquisa.




O sistema de orientação de estacionamento rural é uma parte importante do seu sistema de transporte inteligente. Foi aplicado ao centro da cidade. Os Estados Unidos, a Alemanha e outros países desenvolvidos em transporte o promoveram em mais de uma dúzia de cidades. Ao usar o sistema de orientação de estacionamento, ele aliviou muito o congestionamento do tráfego rural, reduziu a ocupação das estradas, reduziu a emissão de escapamento e o ruído dos veículos, melhorou significativamente a taxa de utilização dos estacionamentos originais e alcançou bons benefícios sociais e econômicos. Existem projetos de demonstração semelhantes na China, como Pequim, Xangai e Guangzhou, e alguns resultados foram alcançados, mas os meios técnicos e a forma de expressão de conteúdo da exibição de indução são diferentes.


Através do desenvolvimento nos últimos anos, várias tecnologias de software e hardware do sistema de orientação de estacionamento rural têm sido imaturas. O sistema de estacionamento estabeleceu uma boa base para a promoção e implementação do sistema: o desenvolvimento da tecnologia de comunicação sem fio, especialmente a tecnologia de comunicação móvel, fornece grande conveniência para a construção de informações de tráfego rural. Muitas empresas internacionais de comunicação famosas, como a rede de comunicação móvel GSM, desenvolveram produtos de comunicação de dados. A tecnologia LED é cada vez mais usada em muitas indústrias para fornecer aos usuários todos os tipos de informações, pois pode funcionar o dia todo e continuamente e tem um bom efeito de exibição. Atualmente, os produtos das empresas nacionais foram melhorados no efeito de exibição, tecnologia de interface e estabilidade de operação do que antes.


A tecnologia GI pode facilmente realizar a combinação e correspondência de dados e informações geográficas. Agora tem sido amplamente utilizado no desenvolvimento de vários sistemas de informação geográfica. Ele faz uma análise abrangente do banco de dados para formar uma conclusão orientada para o tópico e a categoria de aplicação de data warehouse e tecnologia de mineração de dados. Embora não haja uma boa aplicação específica no momento, esta é a tendência de desenvolvimento e a direção da aplicação do processamento de dados. O número de carros particulares na China ultrapassou 26 milhões. Devido à falta de planejamento de estacionamento nas cidades nos primeiros anos, até o final de 2009. A popularidade dos carros deixa os lugares de estacionamento nervosos. A construção de garagem tridimensional é favorecida pelas grandes cidades porque pode economizar espaço. Garagem tridimensional também se tornou uma tendência futura de desenvolvimento de estacionamento. Para a garagem tridimensional, a garagem tridimensional de elevação e transversal é amplamente utilizada na China. Como o ambiente de estacionamento é mais complexo, um grupo de vagas de estacionamento geralmente tem uma estrutura de vários andares. É difícil para os proprietários de carros encontrar intuitivamente vagas de estacionamento vazias depois de entrar na garagem tridimensional. Eles geralmente descobrem que há vagas de estacionamento gratuitas nas vagas de estacionamento reorganizadas depois que os veículos estão dirigindo, o que não só consome o tempo de estacionamento, mas também leva facilmente a arranhões entre os diferentes veículos. O espaço de estacionamento vazio na direção atual é exibido. O sistema de orientação do espaço de estacionamento usa o display LED do espaço de estacionamento instalado na entrada da garagem e na entrada de cada canal interno. Para orientar o proprietário para selecionar o canal de estacionamento.


O lado de cada grupo de lugares de estacionamento na garagem perto do canal é equipado com luzes indicadoras de espaço de estacionamento para exibir o status ocioso dos lugares de estacionamento reorganizados. Quando um grupo de lugares de estacionamento está cheio, o indicador de espaço de estacionamento será exibido em vermelho. Se houver lugares de estacionamento gratuitos neste grupo, o indicador exibirá verde. A bandeja de aço é frequentemente deslocada e o espaço de estacionamento da garagem tridimensional é relativamente instável. O sistema de estacionamento conservador inevitavelmente interferirá no detector de espaço de estacionamento.