智能停车场的终端系统的研发

智能停车场论文范文第四篇：智能停车场的终端系统的研发

　　摘要：智能城市停车系统旨在解决城市交通堵塞，停车位不足，停车难等问题。系统采用无线传感技术、定位服务以及周边地图获取停车场的信息设计智能停车管理平台，适用于各大型商业区、居民区、办公区等停车场，可以有效改善此问题。

　　关键词：停车场管理系统；系统架构；定位服务；无线传感；

　　作者简介：程琳（1980-），女，江西萍乡人，博士，讲师，研究方向：计算机教育、软件应用。；

　　Abstract:In view of the problems of insufficient parking spaces, congested access and management difficulties caused by too many vehicles, the smart city parking system aims to solve the problems of urban traffic congestion and parking difficulties. This system adopts wireless sensor technology, positioning service and surrounding maps to obtain parking information to design an intelligent parking management platform. It is suitable for large-scale commercial areas, residential areas, office areas and other parking lots. It can effectively improve the current "difficult parking, difficult parking" The problem.

　　Keyword:Parking lot management system; System structure; Positioning service; Wireless sensing;

　　0 引言

　　随着我国经济持续向上的增长，机动车和用车需求也随之快速增长，逐渐形成停车场所建设滞后的局面，这种现象已成为我国城市交通发展的"瓶颈",如何停车？如何管理空车位与车辆之间的关系终将成为我国城市交通的主要矛盾，停车产业化、智能化将成为解决矛盾的主要途径。本文采用无线传感技术，利用定位服务及周边地图获取停车场信息，开发了一个智能停车场的终端系统，以期有效解决都市停车位短缺问题。

　　1 停车服务市场需求分析

　　到2020年年底为止，中国机动车保有量已经达到了3.63亿辆，从近年我国民用汽车保有量发展趋势（如图1）可以看出，中国的民用汽车从2006年开始一直是上升趋势，并且未来将继续持续上升。因此，面对如此庞大的停车市场，未来机动车停车难将会是一个新的待解决的民生问题，停车管理系统的需求将逐年增大，从长远来看，传统停车场难以满足汽车的停车需求，未来停车位的需求仍将处于紧张状态。随着互联网的快速发展，智能终端技术的快速提高，传统停车场管理系统无法满足市场需求，而智能停车场管理系统搭载物联网技术，使用用户智能终端，其建造周期短，成本低，能够快速满足市场需求，因此有着广阔的发展前景。

　　图1 近年民用汽车保有量发展趋势

　　Fig.1 The development trend of civilian vehicle ownership in recent years

　　本项目通过问卷调查和实地考察进行调查和分析后，对调查数据分析和归类准确理解用户的需求，形成正式用户需求分析，从而确定系统的主要功能。

　　2 系统架构

　　基于系统需求分析，确定本系统主要功能，将系统设计为三层系统架构，分别为用户服务端、系统数据采集端和智能感知端。

　　2.1 用户服务端

　　第一层端口是用户服务端，由面向用户的各种端口组成，包括手机移动端、PC应用端、智能停车网站服务端等。用户在服务端注册账号并且绑定车辆后，可选择常住地与工作地点以及上下班时间，相关信息会被传输到系统服务器进行存储并计算。

　　2.2 系统数据采集端

　　第二层端口为系统数据采集终端，用于存储用户信息、收集停车数据和传输车位车辆信息等。服务器收到用户的信息之后，通过AI进行计算，为用户智能分配好车位，并提供其他备选车位，用户也可以通过服务端在系统中进行检索，自行选择空余车位。未来用户若通过"5G"进行传输，数据传输量大，系统延迟低，可以更快、更有效地在用户服务端与智能感知端中传递信息。

　　图2 用户系统终端图  

　　Fig.2 User system terminal diagram

　　图3 系统工作示意图   

　　Fig.3 Schematic diagram of system work

　　2.3 智能感知端

　　第三层端口是智能感知端，主要由硬件设备构成，如视频监控、雷达传感器、热能传感器等，能够感知车辆的信息并将相关信息转化为数据传递给上层系统数据端。

　　3 智能停车场管理系统主要功能

　　本系统以物联网和"5G"技术为发展背景，基于需求分析和系统架构设计系统主要功能包括：车位查询和预定、停车入位诱导、智能反向寻车、动态计费付费等功能。此种基于物联网技术框架的智能停车场管理系统信息传输速度快，延时低，能快速准确的实现用户和停车场智能连接，达到停车场的智慧化和无人化管理。

　　3.1 用户系统界面

　　用户系统主要实现周边停车场搜索功能、预约停车位功能和个人中心三大部分。用户通过系统界面中的搜索功能对周边停车场进行搜索，系统可显示用户的实时地理位置及周边停车场信息，通过选择地图停车场中的标记点可获得相应停车场的详细信息，如图2所示。

　　图4 数据表结构及内容设计 

　　Fig.4 Data table structure and content design

　　3.2 车位查询和预定

　　用户通过APP可以查询和预定停车场空余车位，通过后台数据库实时更新，查询全市智慧停车场孔曰车位，为预定用户预留车位，若用户超过预定时间未进入停车场，可以解除锁定。

　　3.3 停车入位诱导

　　用户可以通过停车场内的诱导屏，快速找到空余车位。

　　3.4 智能反向寻车

　　用户停车后会接收到停车管理系统应用程序推送的停车位置信息，用户可以通过导航步行找到车辆。

　　3.5 自动付费

　　用户可以通过智能车牌识别，绑定微信、支付宝，通过小额免密码扣款等方式，实现快速缴费离开。

　　4 系统实现方式

　　本系统由后端数据中心、服务器端、实时定位信息服务平台和客户端四部分组成。实现关键点是信息采集和传递，为实现这一目标，在停车场每个停车位上方需安装一个停车位探测仪，将数据通过无线传输到后台系统，并实时传输到客户端终端。当车辆停车时，车位探测仪发送车位占用信息给后台，后台数据中心对前端采集回来的数据进行处理，生成停车诱导信息并实时通过LED引导牌显示。系统工作方式如图3所示。

　　图5 系统数据执行流程图  

　　Fig.5 System data execution flow chart

　　4.1 检测系统

　　（1）车位检测点。射频装置安装在停车位正上方，射频读卡器用于判断停车位上是否有停车位，检测节点通过无线传输将免费停车位信息发送到后台数据中心，然后将停车位信息实时发送到用户终端。

　　（2）车辆出入库检测。在停车场出入口安装摄像头，监测车辆行驶，系统自动控制大门的开启和关闭，并统计停车场的车辆数量。

　　4.2 数据统计

　　系统的后端数据中心可以实现包括停车位统计、免费停车位显示、免费停车位信息统计、收费信息统计等功能，可以实时预测停车位的未来使用时间，显示停车场的使用、预留和剩余停车位情况。

　　4.2.1 车位统计并显示

　　空置的停车位统计主要通过检测器来检测停车位是否被使用。停车探测仪上装有超声波检测装置并直接安装在每个停车位的上方，利用自上而下发射的超声波，分析下方的反射波，精准测量每一个停车位的停车条件[1].通过射频阅读器反馈用户端地图上会显示哪个地方有空车位。

　　4.2.2 收费统计

　　车辆收费标准可对不同类型的车辆收取不同的费用，如可按停车时长、车辆类型等方面进行分类收费，而且对于不同地区的停车场，停车费用也可设置为不同。本系统利用MYSQL对数据库进行设计和实现，系统数据表的结构和内容设计如图4所示，系统实时数据与数据库内容同步更新[2].

　　4.3 系统数据实现流程

　　用户在服务端将停车信息发送到系统端，系统端通过移动互联网技术进行接收，系统端再传递数据到感知端进行检索，然后在系统段进行AI计算[3],以实现智能分配停车位和检测剩余停车位情况的功能。系统数据执行流程如图5所示。

　　5 结语

　　本系统设计的目的是为了解决传统停车场无法快速找到合适车位以及车主无法远程查看车位的使用情况等痛点问题，本文所设计的智能停车场管理系统能够让车主实时掌握自己车辆的情况以及在实时定位地图上掌握附近停车场车位情况，并设计剩余车位预测功能，有效地解决了城市停车难、车位寻找难的问题，缓解了都市车位少停车难的压力。

　　参考文献

　　[1]颜慧佳基于激光测距的智慧停车管理系统研究与设计[J] .激光杂志2019, 40（8）：150-154.

　　[2]王亚茹。车位智能管理系统设计与实现[J]无线互联科技，2019（24）：60.

　　[3]程琳，范严朱志翔。基于大数据的扩散光层析成像智能化建模方法研究[J]激光杂志2020, 41（11）：125-129.