摘 要：随着中国私人乘用车的数量不断增加，在车辆使用过程中出现了车位难寻的情况。路边车辆乱停乱放、非法占用街道通行区域等现象，导致了停车难、行车难，严重影响了交通秩序以及居民日常生活。为缓解上述现象的发生，将停车场引入到地下的方案应运而生。智能停车场车位诱导系统可将地下停车场的车位进行合理的使用分配，做到实时显示、分配车位的使用情况，提高了车位的使用效率，降低了停车场的经营成本；还能为车主停车、寻车节省时间，降低车主车辆使用费用。

关键词：智能停车；智能诱导；视频识别

一、引言

随着中国私人乘用车的数量不断增加，许多大中型城市中停车难已经成为非常突出且难以解决的问题。在车辆使用过程中出现了车位难寻的情况。为了解决大中型城市停车难的问题，有关部门对新建楼宇提出了规划指标，其中提到在土地地面使用资源有限的情况下，在保证楼宇工程质量安全的前提下，建筑可充分合理的使用楼宇地下空间。为了充分利用建筑所拥有的较大地下空间，建筑师在设计结构图纸时一般会将停车场安排在地下层中。地下停车场的使用，可以很大程度的缓解地面停车难的问题。但地下停车场的应用又会带来新的行车难问题，基于走访大中型停车场得到，大部分地下停车场会出现寻找停车位困难和交通拥堵等情况。其原因主要在于停车场结构复杂、车辆众多，往往刚刚进入到停车场的驾驶员会很难找到可用停车位，甚至有时候分不清方向。为此驾驶员在寻找有效泊车位和停车场出入口的过程中会带来行车缓慢导致交通拥堵，以及停车场可用车位信息不清或信息错误导致交通拥堵。这些问题在传统大型地下停车场中尤为明显。

与常规的地面停车场相比较，传统的地下停车场具有节约宝贵的地面面积、成本低廉、有效泊车位较多、车辆周转方便等优势，但传统的地下停车场也有其不足之处。如驾驶员不能及时的了解地下停车场内交通情况以及有效泊车位分布状况，驾驶员只能随着车辆的驶入在自己的视觉范围之内去寻找车位，进行车辆的停靠。大多数的驾驶人员往往利用自己的经验，来判断有效车位的大致情况。在上下班高峰时期车辆流动较大的时候，往往驾驶人员为了赶时间，会出现众多车辆行驶秩序混乱、随意占用行车道以及出入口车辆拥堵等情况，这会加剧传统地下停车场出现交通拥堵情况的发生。所以，智能停车场的应用，对于身处地下停车场的驾驶员，及时确定他们的位置并进行实时导航就显得非常重要，既能有效、方便、快捷的确定停车位，又能有效的解决交通拥堵情况的发生。

二、智能停车场车位诱导系统研究现状

智能停车场车位诱导系统是为停车场车辆驾驶人员开发的一套便捷停车系统。主要是为引导车辆驾驶人员在停车场内能够实时有效的到达有效泊车位的系统。驾驶员在寻找停车位的过程中，系统首先是对停车场内有效空停车位进行实时检测，并将检测结果传至后台服务器进行数据统计、处理与分析。然后将有效的空车位信息通过显示屏及时的告知驾驶员，并引导驾驶员到达该有效泊车位。目前国内的智能停车场车位诱导系统还不够完善，技术设施和稳定性还远达不到国际标准。大多数制造商生产技术实力一直处于中游水平阶段，且较长时间得不到提升。所以，中国智能停车场市场正处于起步萌芽阶段，其发展空间巨大。

先进的智能停车场车位诱导系统，应该是基于停车场的规模以及用户的需求所开发和设计的。并能够将停车场内所有的泊位信息进行采集、分析、处理与发布。每个泊位都应有相对独立的传感器来进行车位使用情况的数据采集与发送。后台服务器能实时的获取传感器的信息，并对信息进行处理与分析，从而确定每个停车位的使用情况。同时将空余车位通过显示器分区及时显示给驾驶人员。这将便于驾驶人员高效的找到可用泊车位，节省驾驶人员找寻车位的时间。提高停车场的管理效率和有效泊车位的利用率，是我国未来智能停车场发展的目标。

从智能停车场车位诱导系统相关技术的不同发展阶段与应用来讲，目前经历了三个不同的阶段，应用比较成熟的停车诱导系统是基于视频识别的LED灯光诱导系统。

1）基于无线传感器技术的智能停车场车位使用系统。主要有两种：第一种是将地磁感应线圈安装在每个停车位的地面里，通过地磁感应线圈来判断是否有车辆停在车位内。此技术需要单獨对地面结构进行改造，所以存在工作量较大、成本较高等方面的缺点。第二种是将超声波传感器安装在每个车位上，通过超声波传感器来判断是否有车辆停在车位内。此方法需要多个传感器共同协作，来判定一个停车位是否有车辆停入。所以要想检测到所有停车位的变化情况，就得在停车场内部署很多个传感器，不但施工量大，而且硬件成本也很高。该技术只能实现对每个停车位的可用状态实时监测，但并不能对停车场内的所有车辆进行统一管理。

2）基于传感器节点的车位监测和基于射频识别（RFID）技术智能寻车系统相联合。从系统应用情况来分析，整个系统的易用性比较差。首先是无源射频识别信号的传输距离有限，如果要想在射频识别信号的有效传输范围内进行识别，这就要求驾驶员在刷卡的时候与RFID识别器要靠的非常近。但是大多数驾驶员并不会将停车卡随身携带，而是习惯性的放置于车上的某个位置，这就要求车主必须停车刷卡之后才能进入或驶出停车场，整个过程就显得特别的繁琐且操作性非常差。因此这种智能寻车系统的投入和产出并不成正比关系。

3）通过视频识别的智能停车技术。在图像识别的研究与发展过程当中，智能识别技术也得到了飞速的发展，基于视频识别的智能停车场车位诱导系统的原理是在停车场入口处安装一个摄像机，对进入停车场的车辆进行图像抓拍获取车牌信息，并通过对可用车位进行匹配，统计车辆停车信息。记录了每辆车在停车场内的具体位置信息，从而同时实现停车诱导和寻车诱导。在视频识别技术的帮助下，智能停车场可以将行车路径规划和车辆安防管理做到很好的结合，既增加了停车场的安全性，又提高了停车场的使用效率。

三、基于视频识别的智能停车场车位诱导系统应用

传统的智能地下车库管理系统采用非接触式智能IC卡作为车辆出入停车场的通行工具，持有IC卡的车主在驾驶车辆进入停车场时，驾驶员将IC卡放在控制机的读卡区内，读卡器就会进行读卡操作并判断该IC卡是否有效，同时摄像机摄录该车的图像，对于有效的IC卡经过验证以后，地下停车场入口处自动道闸的闸杆就会升起放行。此过程要求IC卡必须放在控制机的读卡区内，如果不在读卡区内车辆将不能通过，就需要驾驶人员拿出IC卡去寻找读卡器，这样将影响车辆的通行速度。比如在高峰期的时候，因为驾驶员必须要停车刷卡，就会导致许多车辆都滞留在入口处而造成拥堵的情形。同时大多数地下车库内并没有配备高性能的导航设备，且在管理方面缺少智能化、自动化、信息化。当驾驶员进入到地下停车场以后，由于空间较大且结构复杂，所以驾驶员需要花费大量的时间与精力去寻找一个有效的泊车位。如何解决这些问题，这就必须要考虑到地下停车场的特殊环境并且做到智能化。目前，基于视频识别的智能停车场车位诱导系统主要为基于视频识别的LED灯光诱导系统，该系统主要包括四个部分：第一部分是车辆识别系统，对进出入停车场车辆进行车牌识别，主要利用地下车库出入口处摄像系统进行图像的采集。第二部分是车位选择管理系统，对停车场内可用泊位进行分区分块进行显示，系统会将空余车位进行显示，以便驾驶人员有针对性的进行区域车位选择。车位选择系统主要依靠就近电梯原则和最近层高原则进行车位分配。车位选择系统管理原则中机械车位的二次使用原则主要是在一层车位使用完毕后，在进行二层车位的使用。第三部分是停车导引系统，对进入停车场的车辆提供从入口处到停车位的过程中的灯光导航。第四部分是驶离导引系统，对驶离停车场内的车辆提供从车位到停车场出口过程中的灯光导航。系统结构图如图1所示。

进入地下车库的车辆在入口车道处触发埋在地下的地感线圈，入口车道处的抓拍机就会对车辆进行图像抓拍，并结合识别软件对该车辆的车牌进行识别，然后进入到数据库当中进行车牌信息存储处理，则智能闸就会升起放行该车辆并对车辆进入停车场的时间进行记录，管理中心通过最优路径算法进行计算并为驾驶员规划一条最合适的行车路线，利用探测设备对车辆在行进途中进行实时监测，并通过灯光控制器打开该行车路线上的LED灯具为驾驶员进行灯光导航。如果驾驶员要驾驶车辆离开地下停车场时，当车辆一旦离开停车位，也会马上触发埋在相应停车位下方的感应器并立刻把信息通知给管理中心，管理中心就会计算一条从该停车位到地下车库出口的行车路径，同样会打开该路径上的LED灯为驾驶员进行灯光导航，让驾驶员能够在最短的时间内顺利到达出口。而对于要进入停车场的人员同样会在入口处设置视频抓拍机以及智能闸，只有在管理终端的身份认证之后才能通过智能闸进入该地下车库。

四、结论

基于视频识别的智能停车场车位诱导系统主要从两个核心技术部分进行设计；一个是驾驶员在进入地下车库寻找有效泊车位时系统能够实现最佳的行车路线诱导功能，也就是告诉车主哪些区域有空车位可以选择，根据车主自己选择的最佳泊车位或是距离当前车主最近的一个空车位进行路径规划；另一个是车主在办完所有事情之后返回地下车库取车的时候，系统能够准确的告诉车主自己的当前位置以及车辆与车主的相对位置，然后为驾驶员规划一条去往目标车辆的最佳路径，这个过程简称为寻车诱导，也就是提醒车主车辆在整个地下停车场中的具体位置，要怎么行走才能最快的找到车辆。将基于视频识别的智能停车场车位诱导系统引入到地下车库，无论是基于社会效益还是经济效益方面来考虑，都具有很大的研究意义，从用户的角度进行考虑可以很大程度上减少驾驶员在寻找有效泊车位的过程中所浪费的无谓时间，对于降低行车道交叉口以及出入口处的交通堵塞起到了很大的作用；从管理人员的角度考虑可以提高停车场内的车辆周转效率和管理效率并降低停车场的维护成本。

参考文献：

[1]武星.基于RFID-VANETs 的停車诱导系统研究[D].北京：北京交通大学，2015.

[2]宋亮亮.地下停车场灯光导引系统研发[D].济南：山东建筑大学，2016.

作者简介：

杨敬江，男，1981年10月出生，汉族，内蒙古海拉尔人，杭州电子科技大学自动化学院控制工程专业研究生。