智能停車發展需要克服哪些障礙-Tigerwong科技

智能停車管理系統和智能交通是近年來呼喊的口號。 隨著城市的停車壓力,人們迫切需要解決這些問題。 但是,當我們冷靜地分析這幾年的進展時,我們會發現,我們喊了一些名字,提出了一些美好的願景,但卻沒有實現。 在這個智慧城市里,忽視任何一個基礎環節,都會導致智慧的失敗。 那麼原因是什麼? 智能停車管理系統的開發需要克服哪些障礙? I. 打造全國智能交通大數據。

智能交通的基本作用是通過對交通領域所有業務數據的三維採集和處理,支持更智能的交通建設、管理和運營決策。 這種以數據為支撐的科學決策,從自動駕駛和出行時間管理,到路網的運力配置、運輸方式決策、交通管理績效評估等。 由於交通問題的多樣性和社會性,交通數據的收集和處理應該是一項社會工作。 但是,由於行政結構分散在多個部門,地理結構遍布全國,實際上形成了數據分離和斷層的局面。 很多時候,掌握各類數據的部門沒有自發的願望,也沒有機製去鼓勵他們分享這些數據。 在大數據時代背景下,突破行政管轄的束縛,通過政策乃至立法,強行推進所有公共數據的公開; 用更多的微觀手段,樹立更宏觀的視野,更好地發揮中央行政乾預的優勢,並打造全國一盤棋智能交通數據支撐系統。

II. 車輛識別和動態採集能力識別和採集車輛身份的能力是實現交通智能化管理的基本立足點。 只有直接獲取過往車輛可識別的基本信息,掌握各路段車輛的實時交通數據,才能建立車輛的基本交通統計數據,實現實時監測、定性定位採集、早期預測和及時預警,並完成區域協調、路網流量分配、控制、疏浚、收費、保障等任務。 所有這些工作的關鍵是自動識別和收集車輛身份。 這涉及到手段和效率,成本和質量,以及分析的思路和方法。 在視覺識別條件差或車輛高速運行的情況下,車牌信息獲取成功率低,數據質量不可靠。

這嚴重影響了智能化管理的努力和進度。 近年來高清車牌呈現技術的出現,正在將車輛識別技術推向更高的層次。 Tigerwong停車系統全程採用先進的車牌識別技術控制,最高可達99.7%。 在車輛身份自動識別和獲取系統有效建立之前,大量的智能交通功能無法實質性推廣。 III. 具有超高數據分析能力的人才城市交通管理的關鍵是優化居民出行時間,即獲得穩定合理的通勤時間。 其基本思想是獲取所有車輛的行駛軌跡和起點之間的時間記錄數據。

如果獲得的數據幾乎是完美無缺的,結論自然會浮出水面。 有了這種數據分析能力,我們不僅可以評估交通管理措施的效果,還可以準確計算通勤交通流對路網的壓力點和時間點,進而預測未來某一時間各路網的交通流,以及更準確的流量預測。 這種服務能力,比向社會提供一個城市路網速度的指標,更具有現實的服務意義; 對路網資源的配置,對交通管制措施的及時調整,減少閒置排放,改善空氣質量,也大有裨益。 要具備這樣的數據分析能力,就必須培養專業人才梯隊。 這個團隊不僅應該了解計算機和通信技術,還應該了解交通,統計和社會學。

總之,一支具有綜合學科和技術素養的高素質隊伍才能滿足需要。 在這方面,我們的人才培養機制,特別是用人機製還有很大的改進空間。 隨著智能交通行業的不斷發展和市場潛力的不斷增強,在移動互聯網市場時代的影響下,智能交通的發展將會遵循移動互聯網的思維,越來越好。 然而,實現智慧城市交通還有很長的路要走,不僅在管理和技術上,還需要相關政策,各種改進是實現智慧交通的最佳途徑。 Tigerwong停車設備供應商多年來專注於停車設備! 如果您對停車系統有任何疑問,歡迎諮詢和溝通。