智能自動停車系統

作者：深圳市天格威科技有限公司


得益於智能停車管理系統的應用,城市交通擁堵指數逐漸降低。 「互聯網 + 流量」 模式正從全國一線到五線城市快速發展,政府也在積極推動智慧流量的發展。



但許多城市仍然飽受交通擁堵和停車位不足的困擾。 我們應該採用更加智能化的管理手段,來改善傳統停車場帶來的低通行效率,比如在入口處發卡、在出口處人工收費造成的效率低下。


智能停車得益於無需人工干預的自動識別和支付技術，有助於實現停車場的智能門禁管理，提高通行效率。


傳統停車場採用獨立運營模式，數據無法共享，無法整合城市車位資源，實現智能查詢、預約等。 針對這一問題，需要為每個停車場提供統一的智慧停車平台接入，整合停車資源，實現數據共享，提高泊位資源利用率。 統一平台也為城市停車規劃和決策提供了重要數據。


由於缺乏停車引導，車主經常需要開很長的路才能找到可用的停車位。 一方面，業主可以
’一方面得不到良好的停車體驗，另一方面也會造成找車位時的交通擁堵。 針對這樣的需求，智能停車引導系統通過屏幕、手機APP提供停車引導信息。 因此車主可以獲得免費的停車庫和停車指導信息，體驗完美的停車服務。


智能交通採用智能停車管理系統，實時採集停車數據，包括查詢可用車位、幫助導航到可用車位位置等功能，有效降低停車場運營成本，減少交通擁堵。


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上9月,我們安裝了光學停車傳感器,以測量Braunschweigs大學區市500多個街道停車位的占用率。 這是德國有史以來在公共場所推出的最大規模的停車傳感器安裝,可以肯定的是: 我們將使其成為最後一個。 這是一個巨大努力的故事,這是一家AI公司為尋找地面真相數據以推動其算法而做出的努力。




這也是一個美麗的工程背後的故事,它恰好是更大使命的副產品,最終永遠不會再投入生產。 所有這些都支持更具破壞性的數據驅動技術。 由於在Bliq,我們致力於基於交通數據對停車可用性進行建模的預測算法,因此我們自然需要參考區域中真實停車占用率的地面真實數據。


為了獲得這樣的數據,我們決定建立我們自己的,真實世界的停車傳感器實驗裝置,測量超過500個街道停車位的占用,每天24小時實時。 我們想分享一些關於這個項目的工程工作的見解。 更具體地說,我們將討論我們選擇的測試站點,系統架構以及我們設計和構建的用於收集數據的實際傳感器。


測試站點有時,人工智能公司在為其模型收集基本事實時需要變得富有創造力。 在我們的案例中,對停車場可用性進行建模,這意味著找到一個在交通流量、使用和人口統計方面符合某些標準的地區。 我們選擇不倫瑞克大學區是因為它對相對較小的空間有多種影響: 在南部,我們的大學主校區每天吸引成千上萬的學生和數百名員工。


甚至在更南邊,市中心及其商店和景點都只有幾分鐘的步行路程 (上圖未顯示)。 該地區的北部形成了一個住宅區,設有公共的,不受限制的街道停車場。 居住在該地區的大多數人要麼是學生,要麼是當地汽車行業的員工。




絕大多數居民使用私家車上下班。 該區域由一條環繞城市中心區的主幹道隔開。 系統如何工作傳感器安裝的基本系統架構非常簡單,基本上人們對大多數物聯網應用的期望是: 在現實世界中的某個地方部署了一小塊硬件,並將數據傳輸到雲後端。


後端存儲數據並使其可用於進一步處理,以作為機器學習努力的基本事實,或者僅用於應用程序或web應用程序中的簡單可視化。 硬要求: 設計隱私傳感器架構的特殊之處在於我們在邊緣部署了相當強大的計算能力: 由於最近和正在進行的GDPR討論還引發了德國公共空間的監管要求,我們無法在具有大量計算資源的遠程雲上處理圖像。 這就是為什麼我們需要做所有繁重的工作來直接在傳感器設備上而不是在其他地方確定開放點。


這樣做的好處是,這種方法不會消耗用於來回發送圖像的大數據量。 相反,我們可以將用於連接的傳感器的運行成本也保持在相對較低的範圍內。 不利的一面是,為設備配備足夠的計算能力來執行圖像分析需要在硬件開發方面付出大量額外的努力。


為什麼不使用另一個停車傳感器? 為什麼我們決定要經歷設計和建造自己的停車傳感器的痛苦,而不僅僅是購買已經有很多成品傳感器模型中的一個? 有三個答案: 我們不知道建造新設備將變得多麼複雜;) 現有的停車傳感器都有一些缺陷: 監管情況禁止我們使用任何可用的光學解決方案,因為這類系統會侵犯隱私。


表面安裝的傳感器在冬季無法承受除雪。 最後,地面傳感器本身相當昂貴,安裝成本甚至更高。 當我們開始這個項目時,我們的預算相當緊張。


在這一點上,我們完全引導了公司: 我們的資金包括一些政府資金,第一筆收入以及我們在這裡和那裡贏得的一些價格。 其他傳感器型號的價格在75到250歐元之間,這個時候對我們來說簡直太貴了。 新的光學停車傳感器我們傳感器的工作原理的想法很簡單: 部署我們在以前的小型硬件研究項目中已經開發的相同算法,將其連接到互聯網,將所有東西放在防水盒中並安裝到燈桿上。


算法本身基本上是一個圖像分類器,它需要預先定義的感興趣區域來查看。 該模型的最初目的是自動分析我們在以前的項目中使用離線攝像機收集的一些巨大圖像系列中的停車占用率。 現在的挑戰僅是設計具有足夠計算能力的合適硬件設備,縮小模型,使其在此設置上執行並確保連續供電。


這是我們的規格願望清單: 每個地點的低成本: 標準組件測量頻率高達3分鐘至30秒。 檢測對天氣,照明變化和不準確的停車汽車具有魯棒性 (例如 G。


一輛車占據兩個位置) 監控設備的健康狀態遠程軟件更新選項低能耗25年有用壽命軟件傳感器軟件由三層組成: 操作系統,這是該項目的定製開發,控制所有傳感器功能的核心例程和用於開放點檢測的實際機器學習模型操作系統為了在邊緣運行完整的視覺模型,我們很快發現我們需要比其他物聯網硬件項目更大的軟件設置。 決定使用yocco構建Linux的自定義發行版。


這樣,我們就可以完全控制操作系統正在做的一切。 核心功能是兩個單獨的分區,以便能夠進行文件系統更新和交換分區,核心例程所需的多個庫和看門狗重置。 我們SBC的硬件看門狗會重新啟動設備,以防任何事情無法按預期運行。


由於軟件中的錯誤,將智能磚塊米放在燈桿上,這實際上是最糟糕的情況。 核心常規核心例程負責在可調的時間間隔內運行檢測器,監控傳感器的健康狀態並與後端進行通信 (獲取配置數據並發送更新)。 核心例程在Python中實現。


這給了我們很大的靈活性和簡化的圖像處理很多,因為我們可以利用我們已經在公司擁有的龐大的現有Python代碼庫。 關於軟件設計的一個偉大的事情是它能夠獨立地遠程更新每個組件: 從核心例程的源代碼的檢測模型到內核甚至整個文件系統,每個部分都可以遠程替換。 面對CV和機器學習領域的快速發展,我們希望確保運行傳感器的代碼在整個生命周期內都是最先進的。


機器學習為了執行檢測任務,我們使用了tensorflow的一個版本,經過一些調整,最終使其可以在我們的設置中工作。 完成此操作後,我們幾乎可以部署任何適合GPU內存的預訓練tensorflow。 我們決定使用MobileNet,因為它在我們的設置中顯示了精度和性能之間的最佳比率。


我們還研究了基於傳統計算機視覺特徵的其他幾種方法,例如HOG特徵,直方圖等。 結合傳統的機器學習分類器,如svm。 儘管這些測試由於與MobileNet相比更簡單的模型設計而導致相當高的計算性能,但模型精度較低,這可以通過標準CV特徵描述 (光不變性,尺度不變性) 的通常缺點來解釋。


硬件對我們來說是一種全新的體驗,到目前為止,它是一家純粹的軟件公司。 儘管我們的CTO Mathias在之前在大眾汽車公司工作時曾從事電子設計工作。
&D,我們公司還沒有為硬件開發任務做好充分的準備,老實說,現在還沒有。 儘管如此,我們需要一個易於製造的功能設計,並且可以利用我們作為一家自舉公司的資源進行迭代。


所以,我們的需求清單很快就變成了這樣: 外殼需要防水,3d打印傳感器應該能夠在電池上運行至少12小時。 相機應該免受雨水和噴水的影響,並在黑暗中工作。 設計需要固定相機,溫度/濕度傳感器,LTE模塊,單板計算機和一些用於將電壓轉換為適當水平的電力電子設備。 當燈桿斷電時 (白天),需要電池繼續運行。 整個設置需要模塊化,以便於安裝,並能夠在發生故障時更換單個組件。 它還需要很小,塗成灰色,在-20攝氏度到70攝氏度的操作環境中看起來不引人注目 (因為在夏天,當它完全暴露在陽光下時,設置會變得非常溫暖) 我們從包括紅外發光二極管 (就像許多戶外相機都有) 的設計開始能夠在夜間條件下操作。


但是,這種設計選擇卻存在一些缺陷: 這些led非常耗電 (與其他電子設備相比),因此需要非標準電源。 儘管功耗很大,但它們並不能真正照亮整個視野。 我們可能需要一個外部紅外泛光燈,這同樣不是一個嚴肅的選擇。


最後,LED加香料的設計也不是很漂亮。 為了克服夜間操作的問題,我們決定使用靜態攝像機設置: 由於攝像機的位置是靜態的,並且我們試圖檢測的對象通常也是靜止的,我們可以增加曝光和傳感器的光敏性,以便僅在殘留光下工作。 因此,我們覆蓋了相機的內部曝光和ISO控制,並編寫了一個簡單的反饋循環,根據最後捕獲的幀的亮度調整照明設置。


這種方法效果很好,因為在大多數街道上都有足夠的路燈殘留光。 經過多次迭代,我們最終得到了如上所示的設計: 相機位於圓錐體內,以防止噴水和陽光反射。 電子設備安裝在內部的插座上,帶狀電纜將攝像機連接到主板。


底部是可拆卸的,用四個標準螺釘安裝到外殼上。 由於外殼是用ABS打印的,因此二次螺母位於切口處,以確保可以正確擰緊螺釘。 類似GoPro的接頭將外殼連接到安裝座,安裝座通過使用標準鋼帶固定在燈桿上。


所有零件都針對3d打印性進行了優化,這意味著沒有沉重的懸垂,導入表面平行以獲得高表面質量。 最後,電池盒與傳感器分開以獲得更好的適用性。 這是一個標準的注塑ABS盒,包含一個4。


5 Ah 12v鉛電池和一個充電單元,該單元需要230V輸入 (這是德國大多數路燈的電壓)。 接下來的數據是什麼,我們在整個項目中收集的內容極大地幫助我們提高了對停車在不同交通情況下如何工作以及影響停車可用性的各種因素的理解 (以及我們的算法)。 我們將很快從數據科學的角度發布更多關於實際結果的信息。


我們還將花費一些時間,深入研究軟件部分的細節,最終甚至將開源軟件以及硬件設計。 承認這一點,我們要感謝不倫瑞克市讓我們能夠使用交通基礎設施來支持這個項目。 他們不僅提供了所有必要的權限,還支付了部分費用。


我們還想向當地的交通運營商Bellis和能源提供商BS energy表示感謝,感謝他們對傳感器的安裝和供電的支持。 關於作者朱利安是柏林科技公司Bliq的首席執行官和聯合創始人。 Bliq為移動開發人員提供實時停車地圖。


相關問題我沒有得到谷歌玻璃資源管理器版。 在沒有硬件的情況下嘗試學習Glass dev是徒勞的嗎? 不,您仍然可以在沒有硬件的情況下學習玻璃開發的基礎知識。


完成此操作的主要方法有三種: 1) 訪問鏡像API文檔,進入遊樂場,並開始散列一些代碼。 下載PHP、Java和Python庫,無論你最喜歡哪一個。 熟悉行話和轉換 (時間軸,捆綁包,菜單等)。


閱讀支持文檔 (下面的第二個鏈接),以了解Glass硬件的實際功能。 根據此規範構建一些應用程序。 很快,你會找到一個有硬件的朋友

為了緩解城市主幹道與城市道路連接路段的擁堵,盡快消除停車場進出難的問題,在停車場安裝車牌識別系統,可以改變傳統的出入管理模式,消除車輛刷卡進出停車場的時間,加快車輛通行速度。 隨著技術的發展,應打破傳統的管理模式,及時採用先進的技術和設備,推動停車場原有人工收費管理向智能化方向發展,加強停車場管理,並通過改變停車場的管理模式來解決停車難的問題。 目前,停車問題已經嚴重影響了人們的生活,極大地阻礙了人們的駕駛。 因此,智能交通管理將是未來交通發展的大方向。 車牌識別停車場系統在停車場得到了很大的發展。 與一卡通系統相比,車牌識別具有明顯的優勢,使車輛更容易進出停車場。 首先,與一卡通相比,車牌識別停車場系統省去了卡片管理的工作; 首先,一卡通系統的卡片成本太高,需要大量人員來管理。 第二,牌容易丟。 對於物業管理者來說,他們需要不斷地登記、註銷、換卡,這不僅浪費了時間,也浪費了資金成本。 其次,車牌識別停車場系統在停電時可以正常工作,而一卡通在停電時無法管理車輛。 最後,車牌識別停車場系統最明顯的優點之一是,它可以使車主無需停車和刷卡就可以直接進入停車場。 離開停車場時,他可以通過與來車信息的對比來判斷是否放行。 鑑於車牌識別停車場系統的這些特殊功能,近年來在停車場得到了廣泛的應用。 隨著車牌識別停車場系統技術的日益成熟,技術的不斷升級,產品的不斷優化和識別率的不斷提高,同時可以使車主無需停車刷卡就可以直接進入停車場,有效緩解了停車場進出難的問題,必將成為未來停車場的發展趨勢。

為了更好地解決智能交通的問題,全國各地的一些主要路口都採用了智能交通系統,停車場管理設備越來越接近現代人的需求。 在車牌識別系統中,行和列的識別率不100%。 一般的車牌識別技術只能達到98% 左右。 因為在車牌識別的應用中,還存在著一些困難,比如一些車牌太髒、損壞、扭曲,會造成車牌定位和字符分割的困難。 此外,由於中國省份眾多,有許多形製相近的漢字。 此外,由於分辨率的限制,每個字符的信息量很小,這也會造成字符識別的困難。 當然,如果有一些自然因素,例如車牌照明不均勻,車牌反射和車牌背光,車牌識別將更加困難。




車牌識別應用於電子警察系統,如紅燈行駛監控系統、超速監控系統、逆行監控系統、無交通監控系統、緊急停車車道行駛監控系統、移動車輛檢查系統等。 車牌識別的過程可以分為四個步驟: 車牌定位、車牌預處理、字符分割和字符識別原理。 車牌識別系統採用先進的模糊圖像處理技術,能很好地實現對車牌整體傾斜、文字傾斜、污點和模糊的自動處理,識別人眼難以分辨的車牌號碼。 近年來,車牌識別技術在停車場管理中得到應用,並取得了非常明顯和有效的效果,受到車牌識別行業的廣泛青睞。 車牌識別技術可以在停車場中發揮很大的作用,極大地促進了停車場的收益。 特別是對於一些不確定的用戶,他們可以隨時靈活地使用停車位,增加停車的流量。


Tigerwong停車場的車牌識別系統是基於視頻監控和雲平台相結合的系統,該系統還允許最終用戶查看信息。 車牌識別系統不僅為智能交通管理帶來了便利,而且具有節能環保的特點。 沒有紙票,沒有卡片,簡單地使用車牌識別,人工和設備成本大大降低。 免票停車系統提供了完整友好的用戶體驗,完全丟棄停車罰單,有效避免了出入口交通擁堵的可能性。 該業務模式的解決方案由公司向大中型停車場免費提供。


與傳統的停車場系統相比,它改變了舊的外觀,並出現了新的智能系統。 Tigerwong指出,停車場是一個巨大的車牌號碼識別市場,尤其是近年來車輛數量的增加和建築物的不斷建設。 有效整合車牌識別系統,確保車輛零失蹤。 自動車牌識別是未來停車市場中最有價值的市場。 隨著高清與智能化的融合,車牌識別還可以幫助我們解決更多生活中的問題。 智能交通將在未來生活中發揮越來越不可替代的作用。


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它用於顯示停車場系統中該組停車位的空閒狀態。 只有當該組停車位滿載車輛時,每組停車位都應配備停車位指示器。 停車位指示器將顯示為紅色。 從上世紀末醞釀,慧聰智能小區網通智能停車行業的出現,與中國農村發展的進程是分不開的。 從本世紀初到今天的日益普及,科學技術僅用了幾十年,就推陳出新,不時悄悄地改變著人們的生活。




現有的多種停車技術圍繞車輛停車開展專業的智能化工作,車位引導已成為智能停車的重要技術之一。 隨著農村智能停車技術的發展,立體車庫的優勢凸顯,發展尤為引人注目。 一種指示系統,使車輛能夠順利進入目的地停車位。 它一般用於停車場。 停車位引導系統主要用於引導需要停車的車輛。


方便停車,使停車場管理規範有序,是智能停車場系統的有力補充。 其工作原理如下: 首先在每個停車位上安裝超聲波檢測儀,然後利用超聲波檢測技術對停車位進行檢測。 它可以檢測停車位是否閒置,將數據發送到處置中心,通過處置中心輸出,並將信息反饋到每個指示顯示器。 停車位引導系統由三部分組成,具體如下。 數據採集系統通過RS485總線將探頭連接到探頭控制器,停車位引導系統在每個停車位的正上方安裝超聲波探頭。 探針控制器對收集到的信息進行匯總和處理,然後通過RS485總線將其連接到採集終端。


採集終端通過CAN總線將每個車位信息傳輸到數據處理中心。 數據中心將數據實時傳輸到管理計算機,計算機對數據進行分析處理。 在這裡,數據中心還可以將數據傳輸到採集終端,採集終端可以將信息發送到空車位顯示屏,以進行停車引導。 中央處理系統,並將其傳輸到相應的顯示設備。 中央處理主要是對收集到的數據進行分析。 主要包括以下幾個方面; 利用管理計算機向局域網發布相關數據; 數據可以通過GSM無線調製解調器傳輸到農村停車誘導系統的控制中心。


發布停車場內的停車位數據。 輸出顯示系統構成傳輸顯示系統。 對中央處理系統收集的信息進行分析處理。 這部分我很少看到的是顯示屏和導向車牌。 將其發送到每個顯示屏,以顯示停車位信息,以進行停車指導。 現狀: 農村停車誘導系統的發展,歐美等國家都開展了大量的研究工作。




農村停車引導系統是it智能交通系統的重要組成部分。 它已應用於市中心。 美國、德國等交通發達國家在十幾個城市進行了推廣。 通過使用停車誘導系統,大大緩解了農村交通擁堵,減少了占道經營,降低了汽車尾氣排放和噪聲,顯著提高了原有停車設施的利用率,取得了良好的社會效益和經濟效益。 國內也有類似的示範項目,如北京、上海、廣州等,也取得了一些成果,但技術手段和感應展示的內容表現形式不同。


通過近年來的發展,農村停車誘導系統的各種軟硬件技術已經不成熟。 停車場系統為該系統的推廣和實施奠定了良好的基礎: 無線通信技術,特別是移動通信技術的發展,為農村交通信息化建設提供了極大的便利。 許多國際著名的通信公司,如GSM移動通信網絡,都開發了數據通信產品。 LED技術在許多行業中越來越多地用於為用戶提供各種信息,因為它可以全天連續工作並具有良好的顯示效果。 目前,國內企業的產品在顯示效果、界面技術、操作穩定性等方面都比以前有所提高。


地理信息技術可以輕鬆實現數據和地理信息的組合和匹配。 現在已廣泛應用於各種地理信息系統的開發。 對數據庫進行了綜合分析,形成了面向主題的結論,並對數據倉庫和數據挖掘技術的應用範疇進行了分析。 雖然目前還沒有很好的具體應用,但這是數據處理的發展趨勢和應用方向。 中國私家車數量已超過2600萬輛,由於早年城市缺乏停車場規劃,到年底2009年。 汽車的普及使停車位變得緊張。 立體車庫的建設受到各大城市的青睞,因為它可以節省空間。 立體車庫也成為未來停車場發展的趨勢。 對於立體車庫,起重和橫向立體車庫在中國被廣泛使用。 因為停車環境比較複雜,一組車位一般都是多層結構,車主進入立體車庫後很難直觀地發現空車位。 他們經常會發現,車輛行駛後重組後的停車位上有免費停車位,不僅消耗停車時間,而且容易導致不同車輛之間發生刮擦。 顯示當前方向的空停車位。 停車位引導系統使用安裝在車庫入口處和每個內部通道入口處的LED停車位顯示器。 引導車主選擇停車通道。


車庫內靠近通道的每組停車位的一側均設有停車位指示燈,以顯示重組後的停車位的空閒狀態。 當一組停車位已滿時,停車位指示燈將顯示紅色。 如果該組中有免費停車位,則該指示器將顯示綠色。 鋼托盤經常移位,立體車庫的停車位相對不穩定。 保守的停車系統將不可避免地干擾停車位檢測器。