智能自动停车系统

作者：深圳市天格威科技有限公司


得益于智能停车管理系统的应用，城市交通拥堵指数逐渐降低。 “互联网 + 流量” 模式正从全国一线到五线城市快速发展，政府也在积极推动智慧流量的发展。



但许多城市仍然饱受交通拥堵和停车位不足的困扰。 我们应该采用更加智能化的管理手段，来改善传统停车场带来的低通行效率，比如在入口处发卡、在出口处人工收费造成的效率低下。


智能停车得益于无需人工干预的自动识别和支付技术，有助于实现停车场的智能门禁管理，提高通行效率。


传统停车场采用独立运营模式，数据无法共享，无法整合城市车位资源，实现智能查询、预约等。 针对这一问题，需要为每个停车场提供统一的智慧停车平台接入，整合停车资源，实现数据共享，提高泊位资源利用率。 统一平台也为城市停车规划和决策提供了重要数据。


由于缺乏停车引导，车主经常需要开很长的路才能找到可用的停车位。 一方面，业主可以
’一方面得不到良好的停车体验，另一方面也会造成找车位时的交通拥堵。 针对这样的需求，智能停车引导系统通过屏幕、手机APP提供停车引导信息。 因此车主可以获得免费的停车库和停车指导信息，体验完美的停车服务。


智能交通采用智能停车管理系统，实时采集停车数据，包括查询可用车位、帮助导航到可用车位位置等功能，有效降低停车场运营成本，减少交通拥堵。


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上9月，我们安装了光学停车传感器，以测量Braunschweigs大学区市500多个街道停车位的占用率。 这是德国有史以来在公共场所推出的最大规模的停车传感器安装，可以肯定的是: 我们将使其成为最后一个。这是一个巨大努力的故事，这是一家AI公司为寻找地面真相数据以推动其算法而做出的努力。




这也是一个美丽的工程背后的故事，它恰好是更大使命的副产品，最终永远不会再投入生产。 所有这些都支持更具破坏性的数据驱动技术。由于在Bliq，我们致力于基于交通数据对停车可用性进行建模的预测算法，因此我们自然需要参考区域中真实停车占用率的地面真实数据。


为了获得这样的数据，我们决定建立我们自己的，真实世界的停车传感器实验装置，测量超过500个街道停车位的占用，每天24小时实时。我们想分享一些关于这个项目的工程工作的见解。 更具体地说，我们将讨论我们选择的测试站点，系统架构以及我们设计和构建的用于收集数据的实际传感器。


测试站点有时，人工智能公司在为其模型收集基本事实时需要变得富有创造力。 在我们的案例中，对停车场可用性进行建模，这意味着找到一个在交通流量、使用和人口统计方面符合某些标准的地区。我们选择不伦瑞克大学区是因为它对相对较小的空间有多种影响: 在南部，我们的大学主校区每天吸引成千上万的学生和数百名员工。


甚至在更南边，市中心及其商店和景点都只有几分钟的步行路程 (上图未显示)。 该地区的北部形成了一个住宅区，设有公共的，不受限制的街道停车场。 居住在该地区的大多数人要么是学生，要么是当地汽车行业的员工。




绝大多数居民使用私家车上下班。 该区域由一条环绕城市中心区的主干道隔开。系统如何工作传感器安装的基本系统架构非常简单，基本上人们对大多数物联网应用的期望是: 在现实世界中的某个地方部署了一小块硬件，并将数据传输到云后端。


后端存储数据并使其可用于进一步处理，以作为机器学习努力的基本事实，或者仅用于应用程序或web应用程序中的简单可视化。硬要求: 设计隐私传感器架构的特殊之处在于我们在边缘部署了相当强大的计算能力: 由于最近和正在进行的GDPR讨论还引发了德国公共空间的监管要求，我们无法在具有大量计算资源的远程云上处理图像。这就是为什么我们需要做所有繁重的工作来直接在传感器设备上而不是在其他地方确定开放点。


这样做的好处是，这种方法不会消耗用于来回发送图像的大数据量。 相反，我们可以将用于连接的传感器的运行成本也保持在相对较低的范围内。 不利的一面是，为设备配备足够的计算能力来执行图像分析需要在硬件开发方面付出大量额外的努力。


为什么不使用另一个停车传感器？为什么我们决定要经历设计和建造自己的停车传感器的痛苦，而不仅仅是购买已经有很多成品传感器模型中的一个？有三个答案: 我们不知道建造新设备将变得多么复杂;) 现有的停车传感器都有一些缺陷: 监管情况禁止我们使用任何可用的光学解决方案，因为这类系统会侵犯隐私。


表面安装的传感器在冬季无法承受除雪。 最后，地面传感器本身相当昂贵，安装成本甚至更高。 当我们开始这个项目时，我们的预算相当紧张。


在这一点上，我们完全引导了公司: 我们的资金包括一些政府资金，第一笔收入以及我们在这里和那里赢得的一些价格。 其他传感器型号的价格在75到250欧元之间，这个时候对我们来说简直太贵了。 新的光学停车传感器我们传感器的工作原理的想法很简单: 部署我们在以前的小型硬件研究项目中已经开发的相同算法，将其连接到互联网，将所有东西放在防水盒中并安装到灯杆上。


算法本身基本上是一个图像分类器，它需要预先定义的感兴趣区域来查看。 该模型的最初目的是自动分析我们在以前的项目中使用离线摄像机收集的一些巨大图像系列中的停车占用率。 现在的挑战仅是设计具有足够计算能力的合适硬件设备，缩小模型，使其在此设置上执行并确保连续供电。


这是我们的规格愿望清单: 每个地点的低成本: 标准组件测量频率高达3分钟至30秒。检测对天气，照明变化和不准确的停车汽车具有鲁棒性 (例如 g。


一辆车占据两个位置) 监控设备的健康状态远程软件更新选项低能耗25年有用寿命软件传感器软件由三层组成: 操作系统，这是该项目的定制开发，控制所有传感器功能的核心例程和用于开放点检测的实际机器学习模型操作系统为了在边缘运行完整的视觉模型，我们很快发现我们需要比其他物联网硬件项目更大的软件设置。 决定使用yocco构建Linux的自定义发行版。


这样，我们就可以完全控制操作系统正在做的一切。 核心功能是两个单独的分区，以便能够进行文件系统更新和交换分区，核心例程所需的多个库和看门狗重置。 我们SBC的硬件看门狗会重新启动设备，以防任何事情无法按预期运行。


由于软件中的错误，将智能砖块米放在灯杆上，这实际上是最糟糕的情况。核心常规核心例程负责在可调的时间间隔内运行检测器，监控传感器的健康状态并与后端进行通信 (获取配置数据并发送更新)。核心例程在Python中实现。


这给了我们很大的灵活性和简化的图像处理很多，因为我们可以利用我们已经在公司拥有的庞大的现有Python代码库。关于软件设计的一个伟大的事情是它能够独立地远程更新每个组件: 从核心例程的源代码的检测模型到内核甚至整个文件系统，每个部分都可以远程替换。 面对CV和机器学习领域的快速发展，我们希望确保运行传感器的代码在整个生命周期内都是最先进的。


机器学习为了执行检测任务，我们使用了tensorflow的一个版本，经过一些调整，最终使其可以在我们的设置中工作。 完成此操作后，我们几乎可以部署任何适合GPU内存的预训练tensorflow。我们决定使用MobileNet，因为它在我们的设置中显示了精度和性能之间的最佳比率。


我们还研究了基于传统计算机视觉特征的其他几种方法，例如HOG特征，直方图等。 结合传统的机器学习分类器，如svm。 尽管这些测试由于与MobileNet相比更简单的模型设计而导致相当高的计算性能，但模型精度较低，这可以通过标准CV特征描述 (光不变性，尺度不变性) 的通常缺点来解释。


硬件对我们来说是一种全新的体验，到目前为止，它是一家纯粹的软件公司。 尽管我们的CTO Mathias在之前在大众汽车公司工作时曾从事电子设计工作。
&D，我们公司还没有为硬件开发任务做好充分的准备，老实说，现在还没有。尽管如此，我们需要一个易于制造的功能设计，并且可以利用我们作为一家自举公司的资源进行迭代。


所以，我们的需求清单很快就变成了这样: 外壳需要防水，3d打印传感器应该能够在电池上运行至少12小时。相机应该免受雨水和喷水的影响，并在黑暗中工作。设计需要固定相机，温度/湿度传感器，LTE模块，单板计算机和一些用于将电压转换为适当水平的电力电子设备。当灯杆断电时 (白天)，需要电池继续运行。整个设置需要模块化，以便于安装，并能够在发生故障时更换单个组件。 它还需要很小，涂成灰色，在-20摄氏度到70摄氏度的操作环境中看起来不引人注目 (因为在夏天，当它完全暴露在阳光下时，设置会变得非常温暖) 我们从包括红外发光二极管 (就像许多户外相机都有) 的设计开始能够在夜间条件下操作。


但是，这种设计选择却存在一些缺陷: 这些led非常耗电 (与其他电子设备相比)，因此需要非标准电源。 尽管功耗很大，但它们并不能真正照亮整个视野。 我们可能需要一个外部红外泛光灯，这同样不是一个严肃的选择。


最后，LED加香料的设计也不是很漂亮。为了克服夜间操作的问题，我们决定使用静态摄像机设置: 由于摄像机的位置是静态的，并且我们试图检测的对象通常也是静止的，我们可以增加曝光和传感器的光敏性，以便仅在残留光下工作。 因此，我们覆盖了相机的内部曝光和ISO控制，并编写了一个简单的反馈循环，根据最后捕获的帧的亮度调整照明设置。


这种方法效果很好，因为在大多数街道上都有足够的路灯残留光。经过多次迭代，我们最终得到了如上所示的设计: 相机位于圆锥体内，以防止喷水和阳光反射。 电子设备安装在内部的插座上，带状电缆将摄像机连接到主板。


底部是可拆卸的，用四个标准螺钉安装到外壳上。 由于外壳是用ABS打印的，因此二次螺母位于切口处，以确保可以正确拧紧螺钉。 类似GoPro的接头将外壳连接到安装座，安装座通过使用标准钢带固定在灯杆上。


所有零件都针对3d打印性进行了优化，这意味着没有沉重的悬垂，导入表面平行以获得高表面质量。最后，电池盒与传感器分开以获得更好的适用性。 这是一个标准的注塑ABS盒，包含一个4。


5 Ah 12v铅电池和一个充电单元，该单元需要230V输入 (这是德国大多数路灯的电压)。接下来的数据是什么，我们在整个项目中收集的内容极大地帮助我们提高了对停车在不同交通情况下如何工作以及影响停车可用性的各种因素的理解 (以及我们的算法)。我们将很快从数据科学的角度发布更多关于实际结果的信息。


我们还将花费一些时间，深入研究软件部分的细节，最终甚至将开源软件以及硬件设计。承认这一点，我们要感谢不伦瑞克市让我们能够使用交通基础设施来支持这个项目。 他们不仅提供了所有必要的权限，还支付了部分费用。


我们还想向当地的交通运营商Bellis和能源提供商BS energy表示感谢，感谢他们对传感器的安装和供电的支持。关于作者朱利安是柏林科技公司Bliq的首席执行官和联合创始人。 Bliq为移动开发人员提供实时停车地图。


相关问题我没有得到谷歌玻璃资源管理器版。 在没有硬件的情况下尝试学习Glass dev是徒劳的吗？不，您仍然可以在没有硬件的情况下学习玻璃开发的基础知识。


完成此操作的主要方法有三种: 1) 访问镜像API文档，进入游乐场，并开始散列一些代码。 下载PHP、Java和Python库，无论你最喜欢哪一个。 熟悉行话和转换 (时间轴，捆绑包，菜单等)。


阅读支持文档 (下面的第二个链接)，以了解Glass硬件的实际功能。 根据此规范构建一些应用程序。 很快，你会找到一个有硬件的朋友

为了缓解城市主干道与城市道路连接路段的拥堵，尽快消除停车场进出难的问题，在停车场安装车牌识别系统，可以改变传统的出入管理模式，消除车辆刷卡进出停车场的时间，加快车辆通行速度。 随着技术的发展，应打破传统的管理模式，及时采用先进的技术和设备，推动停车场原有人工收费管理向智能化方向发展，加强停车场管理，并通过改变停车场的管理模式来解决停车难的问题。 目前，停车问题已经严重影响了人们的生活，极大地阻碍了人们的驾驶。 因此，智能交通管理将是未来交通发展的大方向。 车牌识别停车场系统在停车场得到了很大的发展。 与一卡通系统相比，车牌识别具有明显的优势，使车辆更容易进出停车场。 首先，与一卡通相比，车牌识别停车场系统省去了卡片管理的工作; 首先，一卡通系统的卡片成本太高，需要大量人员来管理。 第二，牌容易丢。 对于物业管理者来说，他们需要不断地登记、注销、换卡，这不仅浪费了时间，也浪费了资金成本。 其次，车牌识别停车场系统在停电时可以正常工作，而一卡通在停电时无法管理车辆。 最后，车牌识别停车场系统最明显的优点之一是，它可以使车主无需停车和刷卡就可以直接进入停车场。 离开停车场时，他可以通过与来车信息的对比来判断是否放行。 鉴于车牌识别停车场系统的这些特殊功能，近年来在停车场得到了广泛的应用。 随着车牌识别停车场系统技术的日益成熟，技术的不断升级，产品的不断优化和识别率的不断提高，同时可以使车主无需停车刷卡就可以直接进入停车场，有效缓解了停车场进出难的问题，必将成为未来停车场的发展趋势。

为了更好地解决智能交通的问题，全国各地的一些主要路口都采用了智能交通系统，停车场管理设备越来越接近现代人的需求。 在车牌识别系统中，行和列的识别率不100%。 一般的车牌识别技术只能达到98% 左右。 因为在车牌识别的应用中，还存在着一些困难，比如一些车牌太脏、损坏、扭曲，会造成车牌定位和字符分割的困难。 此外，由于中国省份众多，有许多形制相近的汉字。 此外，由于分辨率的限制，每个字符的信息量很小，这也会造成字符识别的困难。 当然，如果有一些自然因素，例如车牌照明不均匀，车牌反射和车牌背光，车牌识别将更加困难。




车牌识别应用于电子警察系统，如红灯行驶监控系统、超速监控系统、逆行监控系统、无交通监控系统、紧急停车车道行驶监控系统、移动车辆检查系统等。 车牌识别的过程可以分为四个步骤: 车牌定位、车牌预处理、字符分割和字符识别原理。 车牌识别系统采用先进的模糊图像处理技术，能很好地实现对车牌整体倾斜、文字倾斜、污点和模糊的自动处理，识别人眼难以分辨的车牌号码。 近年来，车牌识别技术在停车场管理中得到应用，并取得了非常明显和有效的效果，受到车牌识别行业的广泛青睐。 车牌识别技术可以在停车场中发挥很大的作用，极大地促进了停车场的收益。 特别是对于一些不确定的用户，他们可以随时灵活地使用停车位，增加停车的流量。


tigerwong停车场的车牌识别系统是基于视频监控和云平台相结合的系统，该系统还允许最终用户查看信息。 车牌识别系统不仅为智能交通管理带来了便利，而且具有节能环保的特点。 没有纸票，没有卡片，简单地使用车牌识别，人工和设备成本大大降低。 免票停车系统提供了完整友好的用户体验，完全丢弃停车罚单，有效避免了出入口交通拥堵的可能性。 该业务模式的解决方案由公司向大中型停车场免费提供。


与传统的停车场系统相比，它改变了旧的外观，并出现了新的智能系统。 Tigerwong指出，停车场是一个巨大的车牌号码识别市场，尤其是近年来车辆数量的增加和建筑物的不断建设。 有效整合车牌识别系统，确保车辆零失踪。 自动车牌识别是未来停车市场中最有价值的市场。 随着高清与智能化的融合，车牌识别还可以帮助我们解决更多生活中的问题。 智能交通将在未来生活中发挥越来越不可替代的作用。


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它用于显示停车场系统中该组停车位的空闲状态。 只有当该组停车位满载车辆时，每组停车位都应配备停车位指示器。 停车位指示器将显示为红色。 从上世纪末酝酿，慧聪智能小区网通智能停车行业的出现，与中国农村发展的进程是分不开的。 从本世纪初到今天的日益普及，科学技术仅用了几十年，就推陈出新，不时悄悄地改变着人们的生活。




现有的多种停车技术围绕车辆停车开展专业的智能化工作，车位引导已成为智能停车的重要技术之一。 随着农村智能停车技术的发展，立体车库的优势凸显，发展尤为引人注目。 一种指示系统，使车辆能够顺利进入目的地停车位。 它一般用于停车场。 停车位引导系统主要用于引导需要停车的车辆。


方便停车，使停车场管理规范有序，是智能停车场系统的有力补充。 其工作原理如下: 首先在每个停车位上安装超声波检测仪，然后利用超声波检测技术对停车位进行检测。 它可以检测停车位是否闲置，将数据发送到处置中心，通过处置中心输出，并将信息反馈到每个指示显示器。 停车位引导系统由三部分组成，具体如下。 数据采集系统通过RS485总线将探头连接到探头控制器，停车位引导系统在每个停车位的正上方安装超声波探头。 探针控制器对收集到的信息进行汇总和处理，然后通过RS485总线将其连接到采集终端。


采集终端通过CAN总线将每个车位信息传输到数据处理中心。 数据中心将数据实时传输到管理计算机，计算机对数据进行分析处理。 在这里，数据中心还可以将数据传输到采集终端，采集终端可以将信息发送到空车位显示屏，以进行停车引导。 中央处理系统，并将其传输到相应的显示设备。 中央处理主要是对收集到的数据进行分析。 主要包括以下几个方面; 利用管理计算机向局域网发布相关数据; 数据可以通过GSM无线调制解调器传输到农村停车诱导系统的控制中心。


发布停车场内的停车位数据。 输出显示系统构成传输显示系统。 对中央处理系统收集的信息进行分析处理。 这部分我很少看到的是显示屏和导向车牌。 将其发送到每个显示屏，以显示停车位信息，以进行停车指导。 现状: 农村停车诱导系统的发展，欧美等国家都开展了大量的研究工作。




农村停车引导系统是it智能交通系统的重要组成部分。 它已应用于市中心。 美国、德国等交通发达国家在十几个城市进行了推广。 通过使用停车诱导系统，大大缓解了农村交通拥堵，减少了占道经营，降低了汽车尾气排放和噪声，显著提高了原有停车设施的利用率，取得了良好的社会效益和经济效益。 国内也有类似的示范项目，如北京、上海、广州等，也取得了一些成果，但技术手段和感应展示的内容表现形式不同。


通过近年来的发展，农村停车诱导系统的各种软硬件技术已经不成熟。 停车场系统为该系统的推广和实施奠定了良好的基础: 无线通信技术，特别是移动通信技术的发展，为农村交通信息化建设提供了极大的便利。 许多国际著名的通信公司，如GSM移动通信网络，都开发了数据通信产品。 LED技术在许多行业中越来越多地用于为用户提供各种信息，因为它可以全天连续工作并具有良好的显示效果。 目前，国内企业的产品在显示效果、界面技术、操作稳定性等方面都比以前有所提高。


地理信息技术可以轻松实现数据和地理信息的组合和匹配。 现在已广泛应用于各种地理信息系统的开发。 对数据库进行了综合分析，形成了面向主题的结论，并对数据仓库和数据挖掘技术的应用范畴进行了分析。 虽然目前还没有很好的具体应用，但这是数据处理的发展趋势和应用方向。 中国私家车数量已超过2600万辆，由于早年城市缺乏停车场规划，到年底2009年。 汽车的普及使停车位变得紧张。 立体车库的建设受到各大城市的青睐，因为它可以节省空间。 立体车库也成为未来停车场发展的趋势。 对于立体车库，起重和横向立体车库在中国被广泛使用。 因为停车环境比较复杂，一组车位一般都是多层结构，车主进入立体车库后很难直观地发现空车位。 他们经常会发现，车辆行驶后重组后的停车位上有免费停车位，不仅消耗停车时间，而且容易导致不同车辆之间发生刮擦。 显示当前方向的空停车位。 停车位引导系统使用安装在车库入口处和每个内部通道入口处的LED停车位显示器。 引导车主选择停车通道。


车库内靠近通道的每组停车位的一侧均设有停车位指示灯，以显示重组后的停车位的空闲状态。 当一组停车位已满时，停车位指示灯将显示红色。 如果该组中有免费停车位，则该指示器将显示绿色。 钢托盘经常移位，立体车库的停车位相对不稳定。 保守的停车系统将不可避免地干扰停车位检测器。