伍修宇

摘要：城市交通的治理，包括静态交通和动态交通的有效结合，是个庞大的系统循环工程。虽然政府在交通立法、道路建设、交通规划、车辆管理等方面投入了大量的人力物力财力，但还是远远不能满足现实需求。从宏观上看，需要从以下几个方面来解决城市停车静态交通管理中出现的问题。1）引入现代化的科技手段，使城市停车管理与收费的智能化、高效化、人性化。创造更多的财富返利于民，同时吸引社会投资进行停车场建设，解决停车资源不足问题，促进社会和谐。2）合理规划，充分利用道路资源，同时利用价格杠杆来提高占道停车的周转率。运用物联网、车联网等科技的交通引导手段，使城市静态交通信息化、集中化。3）城市静态交通的有效管理要能促进和提升城市形象与政府行政管理的执法水平，做到相互促进，不断提升。

关键词：智能;科技;环保;高效

1需要解决的问题

智能停车需要解决的3个方面的问题：

1.1城市停车位实时监控系统

运用创新技术对区域内的停车位进行实时监控并上报管理系统，能够实时的反应停车位使用情况，引导用户方便快捷的泊车，提高效率，降低碳排放，保护环境。

1.2集中停车场管理（室内停车场+有围栏的室外停车场）

该类停车场具有固定的出入口，通过进场对车辆识别进行计时计费，出场统计费用和收费。整个过程通过技术手段实现，无需人员干预。

1.3路侧停车位管理

该类停车未无固定出入口，需要对每个停车位独立管理。通过技术手段进行车位管理和使用识别。

2智能停车场实现方案

2.1集中停车场智能停车实现方式

运用车牌自动识别系统， 对每辆驶入或驶出的车辆进行车牌号码自动识别，即时把图片、车牌号码及车辆进出纪录储存以作备份及参考。所有进出车辆均纪录在案，只需输入车牌号码，便能查找车辆进出纪录。根据入场时间与出场时间自动计算停车时间，根据停车时间与收费标准自动计算应收费用。

系统通过地磁探测器，实时探测车网的占用情况，通过地磁通信基站传输至服务器，将实施空车位数据更新至车位引导终端。

2.2路侧停车位智能停车实现方式

路侧停车位的智能停车可以采用视频桩的方式，视频桩是位于路侧停车位旁充满科技感的木桩类设备，带有摄像头，可以对停车位的车辆进行拍照、车牌识别、停车时间计算等功能，可以实现停车位的联网监控、统一管理、统一收费等功能，在很大程度上解决了之前的停车收费乱象。

视频桩的工作流程如下：车辆进入车位后，视频桩拍照并识别车辆，开始计时，并上报互联网后台;车辆离开车位后，视频桩即停止计时，并上报互联网后台计费，并通知客户手机APP进行付费。

2.3城市停车位实时监控系统实现方式

通过城市级智能停车管理及调度解决方案来实现，该方案是一整套综合利用现代信息化技术，面向城市级散布的各个停车场的停车管理系统。集城市级停车信息共享平台、智能停车引导系统、城市交通辅助规划调度系统、支撑多模式的停车计费收费系统等功能于一体的智能停车管理解决方案。

由地磁传感器模块、无线传感网络节点、数据传输单元和智能停车管理软件四部分组成。其中，地磁传感器模块和无线传感网络节点一起构成泊位检测器，多个泊位检测器之间可以相互通信、自动组网，实时地将检测到的泊位信息传给本地网络的汇聚节点（CDT），汇聚节点再通过数据传输单元将所收集的信息传输到数据库服务器，远端的管理服务器和用户服务器通过运行在其上的管理软件便可经网关和internet网络获取所需要的信息。然后，以短信、电话、网上预订、智能化停车引导等多种方式为司机提供泊位信息;为管理人员提供停车收费、停车管理、车流信息建模，规划分析等服务，从而对城市交通规划和停车场建设规划等起到辅助作用。

3智能停车场实现方案中涉及到的技术

3.1车牌识别

车牌识别是图像识别的一个应用，图像识别可以使用深度学习的方式进行实现，目前该类型的模型很多，使用比较广泛的是谷歌的TensorFlow，可以通过谷歌官网找到相应的支持文档。

车牌识别由以下步骤完成：

图像采集：通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。预处理：图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。

车牌定位：车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。其核心是纹理特征分析定位算法，在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。

字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。

字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。

结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。

3.2车位检测

3.2.1地磁传感器

地球磁场在一定范围内是均匀和稳定的，当有铁质的物体进入时，会对一定范围内地球磁场产生扰动。含铁质的汽车会对地球的磁场产生弯曲扰动，地磁传感器则会敏锐的察觉到这些弯曲扰动，从而判别出车位上是否有車辆停放。

3.2.2超声波

超声波车位探测器是根据探测器由上而下发出超声波，分析汽车或地面的反射波，精确测量出反射面到探测器的距离，由此准确地检测出每个车位的停车情况。

3.2.3红外反射式

有固态发光二极管与的固态光敏二极管或光敏三极管，光电传感器需要处于发射的红外线经障碍物发射回来能被接收二极管接收到的区域检测到周围的物體，它的原理是红外发射管发射经过调制的信号，然后由红外接收管接收。

3.3大数据平台

大数据平台架构主要由数据采集、数据分析、云计算平台、终端发布构成。

3.3.1数据采集

数据采集是该系统中不可或缺的一部分。数据采集系统主要通过感知器、RFID、二维码、视频监控等方式获取信息数据，为下一步的数据处理和平台计算提供数据来源。这些设备会源源不断的自动产生新数据。尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。

3.3.2数据分析

数据分析是基于Hadoop、NoSQL、HBase和数据挖掘等技术的大数据分析技术，可以分析时、日、月以及年的数据，结合各种数学模型及停车场数据进行实时处理和有效分析，以对未来的趋势进行预测。

3.3.3云计算

云计算方法是整个平台的基础服务。利用云计算方法对获得的数据进行有效整理、分析和存储。

3.3.4终端发布

终端发布直接面向各层用户，可将之前产生的数据和分析结果直接发布在各种终端上，实现所有终端用户的信息共享和访问，并根据不同终端的需求提供不同的数据。大数据平台架构如下图所示。

智能停车大数据平台系统架构图

4总结

随着智慧停车各种技术的逐渐成熟，智慧停车产业将迎来新一轮的爆发期，停车检测将大有可为。如今，随着传感器和摄像机技术的更新换代，每个停车位连接着强大的数据分析算法网络，极大地提高了停车检测准确性和效率。新的传感器和摄像机技术将使智慧停车更加智慧。

参考文献：

[1]中国物联网官网：http：//www.iotcn.org.cn

[2]物联网：https：//iot.ofweek.com

[3]物联世界：http：//www.iotworld.com.cn

[4]华为物联网：https：//developer.huawei.com/ict/cn/site-iot-next

[5] its114： http：//www.its114.com