智慧园区智能停车管理系统研究

张妍君

在高铁车站、交通枢纽、园区等区域的大型停车场,车主停车时存在车位难找、停车路径规划盲目等问题；离开时存在忘记停车位置、寻车难等问题；对于停车场运营方,存在运营人力成本高、管理复杂、缺乏数据记录等问题。随着云计算、AI视觉分析技术、VR导航、5G、物联网等新一轮技术的迅速发展和深入应用,利用智能系统进行停车场智能化管理的理念逐渐深入人心。利用上述各种技术手段,能够实现运营管理系统的数字化、智能化和人性化,同时提升用户的综合体验和运维管理效率［1］。本文结合中国铁路设计集团有限公司研发基地的园区停车场智慧应用需求,以智慧园区［2］智能停车管理系统为切入点进行研究,探索适合园区智慧化应用的停车管理系统架构,其研究结果对高铁车站、交通枢纽等处的大型停车场亦有重要参考价值。

1 管理现状

目前,停车场的停车管理系统主要由前端系统、传输系统、中心系统3部分组成,可自动抓拍、记录、识别通行的车辆信息,并传输和处理,同时还能完成车牌与车主信息管理录入、车辆出入场管理、停车楼和地下停车场的车位信息识别,以及各层入口处的车位引导等。

既有系统功能:①车辆信息采用远距离识别,根据车辆全景图片及特征图片,完成车辆特征的判断,结合触发机制,可提供车牌号码、经过时间、车辆类型等基本信息；②车辆出入场管理,当用户车辆到达停车场入口时,启动车辆信息识别系统,决定是否开闸放行,当用户车辆准备从停车场驶出时,比较用户是否按照要求驶离；③车位信息检测功能可及时采集到每一个车位的即时停车状态；④车位显示功能,在车辆入场处和停车场内部醒目位置安装LED显示屏,实时更新显示车库剩余车位［3］。

既有系统存在问题:①智慧化程度不高。没有人脸识别、个性化推荐、VR实景导航等技术；停车场运营管理方面,系统缺乏对停车用户相关数据的记录和安全管理相关功能。②停车引导功能不够完善。车主开车进入停车场时,只能依据LED显示屏的指引进行大致路径的规划,缺乏对最优停车路线的直观显示。③缺少反向寻车功能。停车区域空间较大,方向不易辨别,车主容易记不清停车位置。反向寻车功能能够帮助车主通过刷脸或输入车牌号等方式快速找到停车位置,既有系统缺乏该功能,影响用户智能、便捷的寻车体验。

在智慧园区不断发展的背景下,传统停车场的管理模式已经不符合智慧化要求,需对智能停车管理系统的相关技术进行研究。

2 功能需求

智能停车管理系统既需要提升用户体验,使停车过程更为智能化和便捷化；还要提升园区资源配置,提高停车场的利用率及安全管理水平。

1）AI车位引导和反向寻车功能［4］。系统可以实时定位车辆位置和空车位情况,规划最优线路,并借助VR实景中的增强信息引导车主停入空车位；场内应部署可供车主寻找车辆的屏幕,在车主注册车牌信息并刷脸认证后,屏幕显示友好的VR实景导航界面,有明确的寻车路线指示；在手机端打开VR实景导航寻车界面,快速找到停车位置。

2）车场信息发布功能。将各停车场位置、总车位数、空余车位数等信息通过手机APP发布,方便用户在家或者路途中查询各个停车场的信息,规划停车位置。

3）智能停车管理功能［5］。①统计停车场每天和每月的使用率、分时段使用率等,方便管理人员了解停车场的使用状况,例如可以统计进场/离场流量、车辆出场效率、停车位使用率等；②安全管理,判断是否存在违停、逆行、拥堵等行为,并进行报警；③车型识别,能够识别并按日统计车型、车辆品牌、进出场流量等。

3 关键技术

3.1 车位检测技术

车位信息的采集是智慧停车各功能实现的基础,目前采用以下检测技术能够实现基本检测功能。

1）超声波车位探测技术［6］。超声波车位探测器根据超声波测距的工作原理,探测器不接触被测物体,安装简单且占用空间较小,因此,比较灵活方便；但由于在车位的正前上方需依附吊顶、支架等进行安装,在室外安装时通常不具备安装条件,因而很少应用。另外,由于超声探测器的技术限制,仅能探测到车位上有无车辆的信息,而对车位上车辆的车牌号、车型、外观等其他信息无法检测,在扩展其智慧应用方面有一定的局限性。

2）地磁探测技术。地磁传感器利用地球磁场在铁磁物体通过时的变化来大致判断出车辆的类型；在安装维护方面,具有安装尺寸小、灵敏度高、施工量小、使用寿命长、对路面的破坏小等优势,在室外停车场得到了广泛应用；在信息获取方面,由于地磁传感器的技术限制,能获取的信息包括车位上有无车辆以及大致的类型（即小型车、大型车）,而无法提供更多的探测信息。

3）AI视频探测技术［7］。利用智能视频分析相关算法,通过对停车区域的全面覆盖获取并分析车场、车辆的相关信息；AI智能摄像机的安装方式与普通摄像机相同,单个设备覆盖多个车位,无需对每个车位进行施工,能够减少施工和维护的工作量。但其成本较高,还需要电力支撑,同时还需考虑天气或人为破坏的影响。在信息获取方面,AI智能摄像机能够获取车位是否空闲信息,以及车牌号、车型、外观等其他信息,结合前端视频分析和后端数据处理功能,可以实现智慧应用。

针对技术成熟度、安装运维、成本、适用场景等方面进行比较,3种车位检测技术对比见表1。

由表1可以看出,3种检测技术在技术层面都是比较成熟的,安装和维护都易于实现；AI视频探测技术比超声波探测、地磁探测等传感器探测技术成本高,且智能化应用所需的软件费用会比既有常规停车场管理软件高出不少,因此会导致整体系统方案的成本较高；但利用AI视频探测能够实现停车场智能化管理和应用,提升用户体验,因此建议采用AI视频探测技术。

表1 3种车位检测技术对比

3.2 室内定位技术

为了进一步扩展和丰富智慧园区停车应用相关功能,需要获取车辆的位置信息。目前有以下定位技术［8］。

1）Wi-Fi定位技术［9］。Wi-Fi定位技术是利用在区域内安装无线基站、根据待定位Wi-Fi设备的信号特征,并结合无线基站的拓扑结构,综合确定待定位Wi-Fi设备的坐标。Wi-Fi技术本身具有便于扩展、可自动更新数据、设备成本低等优势。但在实际应用时,虽然停车场目前具备一定的Wi-Fi覆盖,但由于在定位精度要求较高时需要密集布置,所以目前的AP部署的数量还不能满足需求,需进一步增加设备数量。在安装和运维方面,需要对密布的AP设备进行供电,另外AP设备采用有线方式接入系统,需考虑线缆敷设相关的施工和运维成本。完成该系统相关设备安装后,车上人员打开手机Wi-Fi功能后,可以获取到手机位置信息并间接确定人员、车辆的位置信息,实现AI车位引导等功能。

2）蓝牙定位技术。其定位原理与Wi-Fi技术类似,一般的智能手机都具有蓝牙功能。由于蓝牙技术容易受到外部噪声信号的干扰,通信范围较小,所以需在室内定位区域部署大量的Beacon,因此该系统的建设成本较高。另外,由于蓝牙接收设备布置密集,如果采用供电线路进行供电的话,带来的安装和维护成本也比较高,可以选择利用电池方式进行供电,但由于需要定期更换电池,同样会带来较高的运维成本。在应用场景方面,蓝牙与Wi-Fi技术一样,可以通过手机终端的位置间接确定人员及车辆位置,并结合系统VR实景导航引擎进行车位引导等操作。

3）视觉定位技术［10］。视觉定位是利用AI摄像头采集车辆图像信息并传送到后台服务器,通过系统算法可以实时定位车辆位置,并同时获取车辆车牌等相关信息。视觉定位系统需安装一定数量的AI智能摄像机,其硬件部署成本及网络要求均高于Wi-Fi及蓝牙定位。但对于智能停车应用,若在车位检测时选用AI视频探测技术,则其硬件部署已经满足视觉定位的使用需求,因而该方案降低了工程造价。在实际应用中,视觉定位技术不依赖于手机等的定位信息间接获取车辆位置,而是根据车辆图像等相关信息和算法直接对车辆进行定位。对于智能停车场,在AI车位引导等大多数应用场景下,各类功能的实现依赖于智能手机端的操作和展示,但对于智能停车系统中独立于人员及手机终端的统计、分析及告警类应用功能的实现,直接对车辆进行定位的方式更为合理和高效。

室内定位技术对比见表2。

表2 室内定位技术对比

3种定位技术在技术层面都是比较成熟的,在设备安装和维护层面,视觉定位技术可以直接利用AI智能摄像机,无需加装其他定位设备,成本较低；另外,利用视觉定位能够直接获取车辆的位置信息,而非通过人员及手机终端位置间接获取车辆位置,有利于实现停车场智能化管理和应用的相关功能；因此建议采用视觉定位技术进行室内车辆定位。

3.3 与既有系统结合方案

对于新系统与既有系统的结合方式,主要考虑功能层面、数据层面以及硬件层面。

1）功能层面。既有系统主要侧重于车辆身份的认证以及在认证的基础上进行车辆出入的管理,并对车位信息进行检测和显示；新设系统主要侧重于基于VR实景的车位导航,以及车场安全管理和统计分析。两者在功能上是相对独立的。

2）数据层面。既有系统实现其功能需要获取员工的车牌信息、停车场车位有无车辆等信息；新系统主要需获取车位上有无车辆、对应的车辆及其车牌信息、进行车辆车牌与人脸信息绑定、获取停车场三维模型信息和实景图像画面信息、以及车辆位置信息等。两者在数据层面基本上是独立的,唯一都有涉及的部分是对车位有无车辆信息的获取,但既有系统获取的数据是单一的,不足以支撑新系统的应用需求。因此,从数据层面来看,既有系统和新系统没有数据交互的需求。

3）系统设备层面。在前端,既有系统功能的实现主要依赖电动挡车器、车号识别单元、出入口控制终端、超声波车位探测器、LED显示屏等硬件设备；新系统主要依赖AI摄像头、刷脸寻车屏、手机终端等硬件设备。在后端,既有系统对应的数据量较小,后台设备相对配置较低,而新系统功能的实现对服务器、存储及网络设备的配置要求都比较高,因此无法与既有系统共用,需要重新规划和考虑。

4 系统架构

智能停车管理系统主要由前端系统、传输系统、后端管理平台系统组成,其架构见图1。

图1 智能停车管理系统架构

该系统可实现停车场内屏幕刷脸进行VR实景导航,显示寻车路线指示,帮助车主快速找车,手机端引导车主以最短的时间快速进入空余车位,停车场使用状况统计分析及信息发布,以及具有安全管理及车型识别等功能。

4.1 前端系统

1）AI智能半球网络摄像机。利用AI摄像头获取车场实时图像信息,与三维全景结合获取车场画面；检测车位停车信息,将信息传输到后台进行处理；获取车辆定位信息,传输到后台服务器实现车辆导航功能。

2）寻车信息屏。在车主注册车牌信息并刷脸认证后,可以通过该屏幕反向寻车。屏幕显示友好的VR实景导航界面,有明确的寻车路线指示,帮助车主快速找到停车位置。

4.2 传输系统

传输系统负责完成视频、数据等的传输与交换,分为有线传输和无线传输部分。

有线传输前端主要由接入交换机组成,中心网络主要由核心交换机组成:AI摄像头、刷脸寻车屏通过六类线或光缆接入到接入交换机,接入交换机通过光缆接入到核心交换机,与后端平台设备进行信息交换。

无线传输部分通过5G技术实现,用户手机终端通过5G公网接入互联网与后台服务器通信；对于室外停车场,由于现场接入交换机到机房核心交换机间距离较远,敷设光缆需对大量地面进行开凿,可以考虑采用无线方案,将现场交换机接入5G路由器,通过5G网络将视频数据通过互联网传输到后端服务器。

4.3 后端管理平台系统

后端管理平台系统负责完成数据信息的接入、比对、记录、分析与共享,由各类服务器、存储设备组成。服务器主要包括:数据库服务器、数据处理服务器和Web服务器。其中,数据库服务器保存系统各类数据信息；数据处理服务器负责数据的解析、存储、转发以及上下级通信等；Web服务器负责向B/S用户提供访问服务。存储设备主要包括网络视频录像机,负责与服务器和摄像机协同工作,完成视频的录像、存储及转发功能。

5 结论

从当前停车场停车现状及存在问题、功能需求分析、关键技术研究及系统架构等多个方面,对智能停车管理系统在智慧园区中的应用进行了研究。利用AI视频摄像机对停车区域进行全面覆盖,可以获取并分析车场和车辆的相关信息,实现停车场车位信息检测、车辆室内定位以及其他停车场数据的分析和判断,能够满足智慧园区的智慧化应用需求,也为高铁车站、交通枢纽等处的大型停车场的智能停车管理提供参考。