基于大數據的智能停車場管理系統設計

王艷軍++劉捷++王亞龍++賈帥龍++邱天++錢芮

摘 要：汽車在給人們帶來便利的同時，也帶來了停車難的問題，高效、快捷而又安全的停車場管理系統能夠解決亂停亂放造成的交通混亂問題，為了促進交通設施的正規建設。文中通過對由現有停車場系統所用的RFID技術進行研究，借助當前對大數據的研究及其在智能交通上的應用，提出了一種結合大數據平臺的智能停車場系統和停車App的構想。

關鍵詞：RFID技術；智能交通；大數據平臺；停車App

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2016）11-0-02

0 引 言

智能停車場作為智能交通系統的一部分，能夠實時向整個交通系統提供停車位數量統計等信息，對交通擁擠、阻塞能起到一定的疏導作用，同時也可以接收交通系統發出的指揮命令，服從統一調度?，F代智能停車場地在收費管理、車輛控制和人員管理方面具有先進、快捷、安全可靠等優點，可有效解決停車難等問題。國內大城市現有的智能停車場大多數都使用RFID技術。RFID技術中的RFID識別多標簽的能力強，抗污染能力和耐久性強，具有穿透性和無屏障閱讀以及可重復使用的特點，數據還可實現反復修改，能夠在企業內部進行循環使用，射頻識別技術具有遠距離讀取、高準確率等特點，相比于其他技術，數據識別在停車場管理系統中的應用具有相當大的優勢。

國內諸多大城市雖已建成較為成熟的智能停車場系統，但由于環境因素及人文因素造成了不同時段停車位使用率低下和停車等待時間較長的問題，在一定程度上浪費了車位資源。這是由于所有的停車場并沒有做到實時信息共享，也不能實現對共享數據的整理、存儲和訪問，從而出現了停車“一窩蜂”的狀況。

1 大數據的研究現狀及應用

1991年，比爾·恩提出了一個新的術語——數據倉庫。數據倉庫與數據庫最大的區別就在于數據倉庫是為分析數據進行決策而設計的。由于數據的迅速積累與大量應用，迫切需要一種強大的工具來挖掘數據，因此數據挖掘技術應運而生。大數據則是從云計算、人工智能、數據挖掘發展而來。

智能交通系統[1]（Intelligent Transport System，ITS）是一種利用先進的檢測、通信和計算機技術等手段對傳統交通運輸系統進行改造，增強系統運行效率，提高地面交通網絡的安全性和效率，減少能源消耗對環境造成污染的綜合運輸和管理系統。利用大數據技術，可以從動態變化的智能交通各子系統的數據信息中提取出共享數據，并對跨區域、跨領域的“數據倉庫”加以綜合。將歷史數據遷移至大數據平臺的同時保證數據的完整性以及數據之間關系的可理解性，同時還可以根據各子系統的需求以及相互之間的內在聯系為用戶提供數據信息服務，并組織內部存儲的數據直接輸出，而其他子系統存儲的相關數據則由信息共享平臺提供查詢支持。

2 大數據平臺架構

大數據平臺架構主要由數據采集、數據分析、云計算平臺、終端發布構成。

2.1 數據采集

數據采集是該系統中不可或缺的一部分。數據采集系統主要通過感知器、RFID、二維碼、視頻監控等方式獲取信息數據，為下一步的數據處理和平臺計算提供數據來源。這些設備會源源不斷的自動產生新數據。盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。

2.2 數據分析

數據分析[2]是基于Hadoop、NoSQL、HBase和數據挖掘等技術的大數據分析技術，可以分析時、日、月以及年的數據，結合各種數學模型及停車場數據進行實時處理和有效分析，以對未來的趨勢進行預測。

2.3 云計算

云計算方法是整個平臺的基礎服務。利用云計算方法對獲得的數據進行有效整理、分析和存儲。

2.4 終端發布

終端發布直接面向各層用戶，可將之前產生的數據和分析結果直接發布在各種終端上，實現所有終端用戶的信息共享和訪問，并根據不同終端的需求提供不同的數據。大數據平臺架構如圖1所示。

3 大數據平臺下的智能停車場系統

3.1 大數據平臺下的停車場終端

大數據平臺下的智能停車場服務終端不應只為停車用戶提供目前該停車場所剩車位數量，還應為用戶提供最佳的停車方案，包括停車誘導、停車等待時間以及附近停車位數量等信息，使該終端具備提供多種停車方案的功能，以有效緩解不同時段停車“一窩蜂”的狀況。

要實現具備高效、快捷特點的停車場系統，就必須采集完整的停車場系統信息，利用大數據平臺對停車信息進行處理并整合，實現多個停車場車位、費率、位置等信息的實時采集匯總，及時獲取停車位信息，并通過分析停車場附近的車流量和空閑車位，為車主提供多種選擇方案，同時還可利用大數據分析出的最佳方案誘導用戶快速停車。

大數據平臺下的停車場服務終端可以結合RFID技術[3]自動識別車主信息，實現不停車交費，及時發布車輛的位置信息、車輛的狀況信息，并通過視頻監控實現停車場管理的安全防護，并對剩余車位進行及時整合，充分利用，以防止浪費資源。

3.2 大數據平臺下的智能停車場App

在大數據平臺下分析出的數據和結果不僅可以發布在停車場終端上，也可以發布在用戶的App上，實現服務終端與用戶App的信息共享和訪問。用戶利用App可以及時了解自己所要到達的目的地附近的所有停車位信息，以便提前預定自己所需車位。

用戶App包括了用戶所要到達目的地的地圖數據。地圖數據包括以下兩部分內容：

（1）地圖本身的信息。地圖詳細記錄了每條道路的位置、形狀、寬度、名稱等信息，可由此計算出停車場的位置。

（2）傳感器和監測信息。傳感器和監測信息可以把傳感器本身的物理編號和它在地圖上的位置對應起來。地圖數據還包括用戶所要選擇的停車場內部地圖，大數據平臺將停車的最佳方案發布在用戶App上。當用戶到達停車場后，無需依賴停車場的發布終端也可快速找到自己所要的車位。

車輛進入停車場時，RFID技術識別標簽可實現自動繳費，費用的支出均在App界面顯現，車主認定之后便實現支付，防止費用支出過剩的情況發生。使用App對停車位定位后，App中的車位引導技術引導車主尋找車位，避免浪費時間與因尋找車位帶來的停車場內部交通擁堵。

用戶依靠App繳納自己的停車費用。在離開停車場時，門禁系統自動識別該車輛，并對比該車輛在數據庫中的繳費情況，判斷是否放行。

4 結 語

在當前的大數據時代，數據所帶來的影響遠遠超出人們的想象。伴隨著經濟的發展，由“停車難”引發的各種交通問題也不斷涌現，使城市交通面臨著巨大挑戰。大數據平臺下的智能停車場是一個技術多元的龐大系統工程，涉及了整個區域和城市。大數據技術在智能停車場的應用充分利用數據挖掘和大數據處理技術的優勢進行數據融合、平臺建設，提高智能停車場的運行效率及核心競爭力。同時作為智能交通的一部分，在一定程度上緩解了停車難的問題。

參考文獻

[1]熊剛，董西松，朱鳳華，等.城市交通大數據技術及智能應用系統[J].大數據，2015（4）：1-4.

[2]邱衛云.智能交通大數據分析云平臺技術[J].中國交通信息化，2013（10）：106-110.

[3]石新軍，李云玲.基于物聯網技術的智能停車管理系統研究[J].順德職業技術學院學報，2015（2）：9-12.