基于云端的智慧停车系统设计

刘 坤,黄丽韶

(湖南科技学院 信息工程学院,湖南 永州 425199)

0 引言

截至2023年3月底,全国机动车保有量达4.2亿辆,其中,汽车保有量达到3.2亿辆;驾驶人达5.1亿人;每年新登记机动车3 400多万辆,新领证驾驶人2 900多万人,总量和增量均居世界首位[1]。而全国经营性停车位1.5亿个,加上路侧及未备案的停车位,共计约2.7亿个,车位缺口在1.5亿个左右。因此,可大幅提升停车周转率进而缓解车位缺口的智慧停车场受到了市场的青睐,并处于如火如荼的快速建设阶段[2]。

传统停车场经常面临“车多位少”的困境,人工管理的效率和可靠性难以满足管理要求[3]。在智慧城市建设中,交通出行始终是重点领域。“智慧停车”不仅是建成智慧城市的重要体现,也是建设智慧城市的重要基石[4]。实现智慧城市的真正落地还需从智慧停车开始。本文设计的智能停车场管理系统与传统的停车场管理不同之处在于,它能通过车牌识别、自助缴费等功能,做到24小时无人值守、智能收费,实现停车的真正智能化管理。

1 分析与总体设计

通过前期调研,笔者对现有停车系统存在的问题进行了详细分析。随着汽车保有量的不断增加,现有的停车位数量已无法满足车主需求。为缓解这一难题,笔者开发了对同一车主一个车位多辆车进行信息化管理系统,即一个车主只有一个私人车位,但可绑定多辆车,此设计极大地提高了车位利用率,有助于解决停车难题。笔者设计的智慧停车系统以车牌识别为基础,建立业主、车位、车牌和临停车辆的多层级客户关系管理体系。该停车管理系统还应与物业软件无缝连接,与物业统一客户资料、操作平台、收银平台等,实现集中式管理收费,让数据更及时的上传下发,双向同步各区域车场与物业中心数据。本系统的基本框架,如图1所示。

图1 智慧停车系统

2 系统的相关技术分析

本文实现的智慧停车场结合了无线通信、图像处理、大数据等技术,主要包括车牌识别、车位引导、反向寻车、一键呼叫、大数据云端管理5大技术。

2.1 车牌识别技术

车牌识别是利用采集车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色的自动模式识别技术。本文设计的智慧停车场将车牌识别设备安装于出入口,通过记录车辆的车牌号码、出入时间,并与自动门、栏杆机的控制结合,实现车辆的自动计时收费。具体方法阐述如下:笔者在系统中读取图像,先在imread函数中输入图片路径;再将图像进行高斯去噪,去除图像杂质后,进行灰度处理转化成黑白图;最后执行边缘检测。笔者将检测出来的车牌轮廓,使用自适应阈值使图像的灰度大于阈值,以便更好地提取车牌信息。

2.2 车位引导技术

车位引导技术是智能停车发展的重要相当环节,它能帮助车主快速找到停车位,避免盲目驶入,有效提高交通道路利用率、缓解车辆拥堵。目前,主流的车位引导技术有超声波、视频和地磁引导。笔者设计的系统通过红外对管模块实时检测车位是否占用;液晶实时显示车位是否被占用、车位被占用数、空车位数。当红外对管检测“有遮挡”距离近时,则表示停有车辆。当模块检测到前方无障碍物信号时,电路板上的绿色指示灯将点亮电平,同时,OUT端口将持续输出低电平信号。系统的传感器主控红外线进行反射探测,因此目标的反射率和形状是探测距离的关键。当系统探测出黑色时,表示探测距离最小,白色则最大;当系统探测出小面积物体时,表示距离较小,大面积时距离较大。

2.3 反向寻车技术

本系统的反向取车功能主要通过视频车位探测器对车辆进行检测。探测视频经由交换机传送到识别终端,系统对车牌和车位等信息进行识别后,将识别结果传输到数据服务器上,最后分享到每一个查询终端。笔者设计的智慧停车系统中的用户,只需在查询终端上通过输入车牌号码或其他相关信息就能帮助用户尽快找到车辆停放的区域。本系统的定位基站是工作在2.4 GHz频段的设备,固定安装在定位场景中,功能是测量定位标签到达的角度。该定位基站的最远测量距离为80 m。另外,蓝牙信标是工作在2.4 GHz频段的设备,主要功能是向外发送自身的信号和高精度定位标签通信。

2.4 一键呼叫及可视对讲技术

一键呼叫及可视对讲技术使管理中心云端化,这也是笔者设计的智慧停车场的优势所在。当异常事件发生并有人呼叫时,呼叫终端会直接呼叫到管理中心电脑和值班管理人员手机App。电脑和App都可以进行可视对讲、远程控制,克服了传统运营和维护的高成本、服务体验差的特点。

笔者设计的一键呼叫及可视对讲包括杆载摄像头、一键告警按钮、语音通信盒等。系统选择的BMG8100智能网关具有边缘计算能力,支持执行设备联动策略。当用户按下告警按钮后,网关可以自动控制杆载设备进行以下操作。第一,系统将控制球机摄像头移动视角至灯杆附近,全程采集现场视频影像。第二,系统将开启语音盒的麦克风进行收音,记录现场语音或进行对讲通信。第三,系统控制杆载大功率喇叭播放预设报警音频或接通管理中心播送人工语音。第四,由于智能网关内置GPS模块,系统将自动上传GPS定位信息,向管理中心上报并实发精确地点。

2.5 大数据云端管理

基于对管理方与车主日常运营数据的不断积累,笔者设计的智能管理平台,可将客户硬件系统联网,生成大数据平台,也可远程维护系统硬件,极大提升客户的管理效率。同时,笔者设计的大数据云端平台还可将一定时期内的停车数据进行分析并给出相应的决策,从而促进用户经营转型,运营增收。

3 智慧停车场系统的实现

本文设计的智慧停车场系统实现的硬软件环境阐述如下:操作系统为Windows10以上系统,开发环境为Visual Studio 2019。视频数据采集由ORB305-4 G工业路由器和数据无线传输终端组成。系统可以通过4 G以太网络对汽车的距离、型号及车牌等数据进行监控并可实时控制阻拦装置的开启以及关闭。

3.1 车辆出入控制功能

车辆出入控制功能的实现是指当车辆到达入口,并进入视频识别范围或地感线圈检测到信号时,触发卡口主辅摄像机进行拍照。视频车牌识别模块通过视频流自动识别车牌号码。视频流识别是对视频流中的所有图片进行快速分析,并智能选择相应图片进行识别。系统将识别出的多个车牌号进行仔细筛选,选出较为匹配的结果作为识别结果。同时,云端将数据通过有线或无线两种形式上传至控制中心,控制中心根据传输过来的消息,自动控制道闸的升起或降落。

笔者实现的系统架构中的控制单元部分采用FreescaleI.MX6 系列的四核Cortex-A9处理器核心板进行整体控制。该核心板控制摄像头、显示屏幕、播放语音、抬降闸机等。另外,车位管理、车辆引导、计费加密、人机交互等则通过M6708-T系列核心板进行整体控制。

3.2 车位引导功能

笔者采用图像处理技术实现车位引导功能。为实现前端采集和检测,笔者在每个车位安装一个视频车位检测终端与一个车位状态指示灯。两个车位为一组,共用一个区域视频控制器。区域视频控制器把采集到的车位信息及车辆信息进行识别,实时驱动车位指示灯切换至相应的颜色,同时将车牌照片和车位信息通过网络交换机上传至应用服务器,更新电子地图并保存。每个停车场设置一个数据服务器用来管理本停车场的车牌图像;通道处设置一个引导屏用来提示空余车位数,供驾驶者寻找空车位。

3.3 移动支付功能

为了让车主以最便捷的方式完成停车费缴纳,笔者将微信、支付宝集成到系统中以完成移动支付。用户通过公众号绑定车牌,准备离开前,提前支付;当用户准备离场时,可以提前通过输入车牌号查询实时停车费用,并在线完成缴费。另外,笔者实现了用户无感停车。当进入无感停车场后,不仅可以实现无现金,还可以无手机。用户可提前在平台进行车牌绑定和开通无感停车。当用户驾车入场时,通过高清摄像头识别车牌,并自动抬杆;用户驾车离场时,通过高清摄像头识别车牌,自动扣费,自动抬杆放行。

4 结语

本文从云端智慧停车的高度进行顶层设计,以实时车位数据为基础,通过信息整合、数据分析、物联网、云计算、互联网等技术,搭建智慧停车系统。该系统为人们的日常出行停车提供了快速引导、实时更新停车场信息等服务,能改善局部交通微循环、缓解交通拥堵,提供更优更好的停车服务,为城市智慧交通和智慧城市的建设提供助力。