引論：我們?yōu)槟砹?篇智能停車服務(wù)技術(shù)研究范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫作時的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。

1云-網(wǎng)-端一體化城市級智能停車服務(wù)技術(shù)總述

云-網(wǎng)-端一體化城市級智能停車服務(wù)技術(shù)是以“云-網(wǎng)-端”一體化停車服務(wù)為邏輯主線，以“智能感知、預(yù)約共享、動態(tài)匹配”為主要手段，通過對基于人工智能的路內(nèi)停車檢測技術(shù)等五大方面的深入研究，旨在為瀟河新城構(gòu)建出一個集出行智能誘導(dǎo)和智能停車服務(wù)于一體的城市級智慧停車服務(wù)技術(shù)體系平臺，從而解決瀟河新城未來大規(guī)模停車需求與多主體停車資源有效匹配問題，緩解交通擁堵，促進(jìn)城市智慧交通更好更優(yōu)地發(fā)展。

2云-網(wǎng)-端一體化城市級智能停車服務(wù)技術(shù)五大方面

2.1基于人工智能的路內(nèi)停車檢測技術(shù)一是針對地磁車位檢測因受地下管網(wǎng)、地鐵通道影響和地球磁場漂移等問題而出現(xiàn)的車位類型適應(yīng)能力差、不能覆蓋非字型等密集車位等缺陷，基于“60G雷達(dá)波+地磁”雙重校驗手段，研究了復(fù)雜環(huán)境下地磁與雷達(dá)復(fù)合的高靈敏度停車場景檢測設(shè)備，實現(xiàn)了“有遮擋”、“無遮擋”檢測場景的自主識別及主輔檢測方式的智能切換，有效提高了車位狀態(tài)檢測的準(zhǔn)確率（見圖1、2）[1]。二是針對現(xiàn)有視頻槍機惡劣天氣下檢測精度不高，檢測范圍小，場景適應(yīng)能力弱等缺陷，研發(fā)基于人工智能的低照度多粒度路內(nèi)停車精準(zhǔn)識別裝備。用深度學(xué)習(xí)槍機作為前端車位管理感知設(shè)備，采用視頻方式實現(xiàn)泊位狀態(tài)檢測、車輛停車動作的檢測及抓拍，以圖片和視頻的形式記錄車輛停車的完整過程，極大提升了車位管理效率，形成了完整的停車取證數(shù)據(jù)鏈，為停車逃費的追繳提供有力保障。

2.2停車場/庫智能停車服務(wù)系統(tǒng)及裝備一是基于ETC與車牌識別等融合鑒權(quán)，形成無牌車、摩托車、非機動車等全業(yè)態(tài)覆蓋，采用智能音視頻及位置、車位信息傳輸應(yīng)用，形成出入口用戶當(dāng)面付、免輸車牌付、自動電子找零、電子發(fā)票發(fā)放等一站式服務(wù)，支持自動可視對講、遠(yuǎn)程交互、遠(yuǎn)程處理及放行管理的多憑證通行和多支付方式的停車場/庫智能停車服務(wù)裝備。二是開發(fā)了采用低照度CMOS視頻車位檢測器，支持通過車輛輪廓、車牌等智能識別算法判斷車位狀態(tài)的停車場/庫車位狀態(tài)感知與精準(zhǔn)定位技術(shù)及裝備。車位車輛識別準(zhǔn)確率可達(dá)98%以上，車輛停放行為檢測準(zhǔn)確率可90%以上。三是為順應(yīng)面向用戶個性化、差異化誘導(dǎo)等趨勢，實現(xiàn)用戶-停車位之間一對一的引導(dǎo)管理而開發(fā)了一套由誘導(dǎo)攝像機、車位級引導(dǎo)屏、智能地鎖組成的智慧化引導(dǎo)與鎖車裝置。四是基于“AI+機器+遠(yuǎn)程坐席”技術(shù)，為實現(xiàn)車位空余、車輛存放安全等行為的檢測預(yù)警以及停車行為的車位級全程無感導(dǎo)引及調(diào)度而開發(fā)了停車場/庫車位級停車服務(wù)引導(dǎo)技術(shù)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，在識別性能定位精度等方面有了較大提升。

2.3停車預(yù)約與共享技術(shù)一是基于“AI+機器+遠(yuǎn)程坐席”的智能停車裝備，提出面向路內(nèi)/路外停車場景的停車場/庫群停車負(fù)荷監(jiān)測方案。不僅為停車場/庫動態(tài)數(shù)據(jù)的收集提供了技術(shù)支持，而且保障了數(shù)據(jù)的高質(zhì)量和強實時性。二是研究了城市級停車資源發(fā)布與預(yù)約機制，通過“預(yù)約與分配”決策過程、基于“動態(tài)時間窗”理念，提出了停車域的動態(tài)預(yù)約與分配模型，配合車位快速確認(rèn)與智慧鎖定技術(shù)，可實現(xiàn)停車精準(zhǔn)化服務(wù)[2]。三是研究了基于拍賣機制的居民區(qū)泊位共享分配技術(shù)，并提出了居民區(qū)泊位共享雙邊拍賣模型和居民區(qū)泊位共享公平重復(fù)性拍賣模型。模型在保證用戶效益、社會效益非負(fù)的前提下，提高了歷史中標(biāo)率較低用戶的拍賣優(yōu)先級，三是研發(fā)車輛身份增強識別技術(shù)（見圖6），創(chuàng)新提出了雙卷積加內(nèi)部競爭機制的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和結(jié)合上下文今昔的多尺度圖像特征構(gòu)建方法。降低了違約率較高用戶的拍賣優(yōu)先級，對防止用戶退出拍賣市場，降低違約數(shù)量有積極作用。

2.4大型多層停車庫“云-網(wǎng)-端”一體化停車服務(wù)技術(shù)一是基于5G研究了庫內(nèi)高速網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建及云網(wǎng)銜接技術(shù)（見圖4）。在充分分析5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)典型特征的基礎(chǔ)上，提出了SDN和NFV技術(shù)，該技術(shù)能將現(xiàn)有的4G網(wǎng)絡(luò)解析重構(gòu)，實現(xiàn)5G快速組網(wǎng)。二是開發(fā)5G網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)（見圖5），通過虛擬化將一個物理網(wǎng)絡(luò)分成多個虛擬的邏輯網(wǎng)絡(luò)，每一個虛擬網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)不同的應(yīng)用場景，從而提供高能效、易部署的網(wǎng)絡(luò)解決方案。

2.5城市級智能停車服務(wù)系統(tǒng)為適應(yīng)市民個性化、定制化的出行服務(wù)需求，針對多主體停車場/庫資源管理不協(xié)同、停車場/庫聯(lián)網(wǎng)接入率低、停車APP繁雜且服務(wù)水平不均衡等問題，基于“移動互聯(lián)網(wǎng)+物聯(lián)網(wǎng)+云計算+大數(shù)據(jù)+人工智能”技術(shù)研究了城市級智能停車服務(wù)系統(tǒng)（見圖7）。系統(tǒng)可支撐接入停車場/庫數(shù)量≥5000個、可接入停車位數(shù)量≥100萬個、車位預(yù)約響應(yīng)時間≤3s、反向?qū)ぼ図憫?yīng)時間≤3s、反向?qū)ぼ嚋?zhǔn)確率≥98%，有望切實解決市民停車難、政府管理難等需求痛點。

3城市級智慧停車服務(wù)技術(shù)新體系

通過對云-網(wǎng)-端一體化城市級智能停車服務(wù)技術(shù)的研究及全面落實，將構(gòu)建出一個集出行智能誘導(dǎo)和智能停車服務(wù)于一體的城市級智慧停車服務(wù)技術(shù)體系平臺，提升瀟河新城智慧出行服務(wù)和管理水平。以出行者到瀟河國際會展中心的出行為例，出行者采用P+R（ParkandRide即停車換乘）通勤出行，即先駕車停進(jìn)P+R停車場，換乘公共交通到目的地，完成相關(guān)個人活動后，再乘坐公共交通到P+R停車場，最后駕車返回。整個過程出行者將享受到由智慧停車平臺所提供的全方位、多層次的智慧化服務(wù)[3]。

3.1推薦出行路線出行前，出行者可通過智慧停車平臺實時查詢P+R停車場周邊的動靜態(tài)信息（如實時路況、車位總數(shù)與剩余車位數(shù)等）。根據(jù)出行者出行歷史，APP將推送P+R出行路線方案以供選擇。

3.2車位預(yù)約出行者可通過智慧停車平臺預(yù)約P+R點停車場的車位。

3.3路徑導(dǎo)航智慧停車平臺將向出行者提供全程的導(dǎo)航、預(yù)測到達(dá)時間等信息服務(wù)。

3.4停車服務(wù)在進(jìn)入停車場后，提供個性化需求服務(wù)以及正向?qū)の环?wù)；在駛離停車場時，提供反向?qū)ぼ嚪?wù)。

3.5換乘服務(wù)停車完成后，向出行者推送換乘信息（換乘站點誘導(dǎo)與步行導(dǎo)航）。在換乘過程中根據(jù)出行者的選擇動態(tài)調(diào)整出行組合方案，并更新預(yù)測到達(dá)時間。

3.6支付及評價服務(wù)出行者通過智慧停車平臺一碼支付停車費、公共交通費等，獲取碳積分獎勵。完成出行后，出行者可評價出行服務(wù)質(zhì)量、分享出行體驗。

4結(jié)論

通過對云-網(wǎng)-端一體化城市級智能停車服務(wù)技術(shù)的研究，實現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境下智能停車感知設(shè)備精度的提高與多源感知數(shù)據(jù)融合、停車庫內(nèi)多目標(biāo)優(yōu)化的車位級服務(wù)和城市級云端停車供需動態(tài)優(yōu)化與協(xié)同管理等方面的創(chuàng)新，完成城市智慧停車服務(wù)技術(shù)新體系的構(gòu)建，實現(xiàn)停車資源的高效融合、綜合管理和統(tǒng)一協(xié)調(diào)，最終有效解決目前停車服務(wù)系統(tǒng)相對獨立，停車資源閑置存量大，利用率低且停車服務(wù)水平不能滿足市民便捷化、定制化、個性化需求的問題。

參考文獻(xiàn)：

[1]Liu,Y.,&Chang,G.L.(2011).Anarterialsignaloptimizationmodelforintersectionsexperiencingqueuespillbackandlaneblockage.TransportationresearchpartC:emergingtechnologies,19(1),130-144.

[2]曹潔,蘇玉萍,吳國龍,王芬.城市交通信號燈兩級模糊控制及仿真研究[J].交通與計算機,2007,1:82-85.

[3]劉東波,樹愛兵,袁見,等.場景目標(biāo)導(dǎo)向的交通信號控制效能評價指標(biāo)體系[J].城市交通,2021,19(3):61-68.

作者:劉佳樂 單位:北京泊易行咨詢有限公司