智能停车发展需要克服哪些障碍-Tigerwong科技

智能停车管理系统和智能交通是近年来呼喊的口号。 随着城市的停车压力，人们迫切需要解决这些问题。 但是，当我们冷静地分析这几年的进展时，我们会发现，我们喊了一些名字，提出了一些美好的愿景，但却没有实现。 在这个智慧城市里，忽视任何一个基础环节，都会导致智慧的失败。 那么原因是什么？智能停车管理系统的开发需要克服哪些障碍？I. 打造全国智能交通大数据。

智能交通的基本作用是通过对交通领域所有业务数据的三维采集和处理，支持更智能的交通建设、管理和运营决策。 这种以数据为支撑的科学决策，从自动驾驶和出行时间管理，到路网的运力配置、运输方式决策、交通管理绩效评估等。 由于交通问题的多样性和社会性，交通数据的收集和处理应该是一项社会工作。 但是，由于行政结构分散在多个部门，地理结构遍布全国，实际上形成了数据分离和断层的局面。 很多时候，掌握各类数据的部门没有自发的愿望，也没有机制去鼓励他们分享这些数据。 在大数据时代背景下，突破行政管辖的束缚，通过政策乃至立法，强行推进所有公共数据的公开; 用更多的微观手段，树立更宏观的视野，更好地发挥中央行政干预的优势，并打造全国一盘棋智能交通数据支撑系统。

II. 车辆识别和动态采集能力识别和采集车辆身份的能力是实现交通智能化管理的基本立足点。 只有直接获取过往车辆可识别的基本信息，掌握各路段车辆的实时交通数据，才能建立车辆的基本交通统计数据，实现实时监测、定性定位采集、早期预测和及时预警，并完成区域协调、路网流量分配、控制、疏浚、收费、保障等任务。 所有这些工作的关键是自动识别和收集车辆身份。 这涉及到手段和效率，成本和质量，以及分析的思路和方法。 在视觉识别条件差或车辆高速运行的情况下，车牌信息获取成功率低，数据质量不可靠。

这严重影响了智能化管理的努力和进度。 近年来高清车牌呈现技术的出现，正在将车辆识别技术推向更高的层次。 Tigerwong停车系统全程采用先进的车牌识别技术控制，最高可达99.7%。 在车辆身份自动识别和获取系统有效建立之前，大量的智能交通功能无法实质性推广。 III. 具有超高数据分析能力的人才城市交通管理的关键是优化居民出行时间，即获得稳定合理的通勤时间。 其基本思想是获取所有车辆的行驶轨迹和起点之间的时间记录数据。

如果获得的数据几乎是完美无缺的，结论自然会浮出水面。 有了这种数据分析能力，我们不仅可以评估交通管理措施的效果，还可以准确计算通勤交通流对路网的压力点和时间点，进而预测未来某一时间各路网的交通流，以及更准确的流量预测。 这种服务能力，比向社会提供一个城市路网速度的指标，更具有现实的服务意义; 对路网资源的配置，对交通管制措施的及时调整，减少闲置排放，改善空气质量，也大有裨益。 要具备这样的数据分析能力，就必须培养专业人才梯队。 这个团队不仅应该了解计算机和通信技术，还应该了解交通，统计和社会学。

总之，一支具有综合学科和技术素养的高素质队伍才能满足需要。 在这方面，我们的人才培养机制，特别是用人机制还有很大的改进空间。 随着智能交通行业的不断发展和市场潜力的不断增强，在移动互联网市场时代的影响下，智能交通的发展将会遵循移动互联网的思维，越来越好。 然而，实现智慧城市交通还有很长的路要走，不仅在管理和技术上，还需要相关政策，各种改进是实现智慧交通的最佳途径。 Tigerwong停车设备供应商多年来专注于停车设备!如果您对停车系统有任何疑问，欢迎咨询和沟通。