服務區全域 AIOT 人車監管及誘導系統的設計與應用

作者簡介：

周康樹（1985—），工程師，主要從事高速公路收費三大系統、隧道機電、信息化的運營管理工作。

摘要：針對高速公路服務區停車管理問題，文章提出高速公路服務區全域AIOT人車監管及誘導系統設計方案，融合物聯網技術與人工智能算法，精準檢測車位狀態以及異常事件并實時誘導，實現對服務區全域人車的有效監管。該系統可提高車位利用率，縮短駕駛員尋位時間，優化停車秩序和服務質量，為服務區智能化管理提供參考。

關鍵詞：高速公路服務區；AIOT；車位檢測；誘導系統

中圖分類號：U491.2+5文獻標識碼：A 56 185 4

0 引言

在現代交通運輸體系中，高速公路服務區是重要的服務節點，承擔著多樣服務功能。隨著高速公路網絡拓展和交通流量增長，服務區停車需求增大，停車管理問題成為關鍵。傳統停車管理依賴人工巡查和簡單標識引導，存在車位信息不準、實時性差、誘導不佳等問題，導致駕駛員找車位費時費力，引發擁堵和秩序混亂，影響旅客體驗和服務區運營［1］。

近年來，隨著物聯網（IOT）和人工智能（AI）迅速發展，為解決停車難題提供了新思路。全域AIOT人車監管及誘導系統結合物聯網傳感器與人工智能算法，能實時準確獲取車位狀態，提供智能引導，提高車位利用率，優化停車流程，提升服務水平。

本文深入研究本系統的設計與應用，分析技術架構、功能模塊、數據處理算法及實際效果，為停車管理提供創新高效方案，推動服務區智能化、數字化發展，適應交通需求和服務質量要求。

1 全域AIOT人車監管及誘導系統的設計

1.1 系統總體設計方案

高速服務區全域AIOT人車監管及誘導系統的總體設計方案涵蓋以下多方面。

（1）對服務區車位布局與流量特點進行調研，包括車位分布、數量，不同時段流量特點，以及周邊道路交通影響。

（2）開展用戶需求調研，與管理人員、工作人員和司乘人員溝通，了解管理需求和司乘人員期望，并確定總體目標、功能要求，設計整體架構和工作流程，制定性能指標和可靠性要求。

本系統架構采用多層模式，包含服務層、平臺層、網絡層和接入層。如圖1所示。

由圖1可知，系統功能模塊劃分明確，車位檢測模塊實時監測車位狀態，數據傳輸模塊保障數據傳輸，數據分析與處理模塊進行數據處理和需求預測，誘導信息發布模塊向用戶發布車位信息和引導路線，管理與監控模塊供管理人員操作，用戶交互模塊方便用戶查詢和反饋。

1.2 硬件設計方案

系統的硬件主要由檢測設備（AI攝像機、地磁）、數據傳輸與通信設備、服務器或者邊緣盒子以及顯示與誘導設備組成。其中，AI攝像機具有高清且智能的特點，地磁則展現出精準且靈敏的特質。各設備協同運作，實現了對人車的精確監管和有效誘導，為交通的順暢通行筑牢保障。硬件構成如圖2所示。

1.2.1 檢測設備

采用精度高達±0.5 cm的地磁傳感器、分辨率為8K的智能高清攝像頭、具備智能分析功能的海康AI攝像頭（海康威視DS-2CD7A87EWD-IZS）以及其他相關傳感器相結合的方式。將地磁傳感器安裝于每個車位下方，能在0.05 s內迅速感知車輛存在與否，其檢測準確率gt;99%；智能攝像頭具備200°廣角拍攝能力和先進的圖像識別算法，可在0.08 s內精準判斷車位是否被占用，并準確識別車型，準確率≥98%；海康的AI攝像頭能夠對車輛和人員的行為、特征進行深度分析，如車輛停留時間、異常行為、人員密度等。為有效應對各種復雜的電磁環境和天氣變化，檢測設備應具備抗電磁干擾能力gt;80 dB，工作溫度為-50 ℃～90 ℃，防護等級達到IP68，以確保在惡劣條件下仍能穩定運行［2］。

地磁傳感器的響應時間lt;0.5 s，數據更新頻率為10次/s，實現車位狀態的實時精準監控。智能攝像頭幀率≥60幀/s，保證圖像的高流暢性和準確性。

1.2.2 數據傳輸與通信設備

運用最新的5G增強型通信模塊作為主要數據傳輸方式，其理論下載速度可達30 Gbps，上傳速度可達15 Gbps，能夠在5 ms內快速、穩定地傳輸車位檢測數據。同時，配備Wi-Fi 6E模塊作為備用通信方式，傳輸速率可達12 Gbps，確保在5G信號不穩定或受干擾時數據傳輸的連續性。在服務區內，每隔30 m設置一個信號增強器，使信號覆蓋強度≥-75 dBm，有力保障數據傳輸的穩定性和可靠性，避免因信號問題導致數據丟失。

服務區全域AIOT人車監管及誘導系統的設計與應用/

周康樹

為確保數據的安全性和完整性，采用AES 256位加密算法對傳輸的數據進行加密處理，同時設置數據緩存區，當網絡出現短暫故障時，能夠緩存至少2 h的檢測數據，待網絡恢復后自動上傳，確保數據的可靠存儲。

1.2.3 顯示與誘導設備

在服務區入口、內部道路和停車區域等關鍵位置安裝尺寸為6 m2的大型LED顯示屏，其亮度可達到5 000 cd/m2，確保在強光及遠距離下仍清晰可見。顯示屏實時展示車位剩余數量、位置分布、預計可用時間以及周邊服務設施等詳細信息。配備功率為120 W的防水音柱，聲音傳播范圍≥60 m，為司機提供清晰、準確的多語言引導信息。

智能路燈采用高效節能型LED光源，通過不同顏色（如綠色表示空閑，紅色表示占用，藍色表示預留）指示車位狀態。路燈間距為15 m，亮度可根據環境光線自動調節，節能率gt;60%。此外，在停車場內設置多個導向標識牌，采用高反光材料制作，在夜間或低能見度條件下仍能清晰可見，為司機提供全方位、精準的引導。同時，可設置電子導航牌，實時顯示停車場內的動態地圖和車位信息，方便司機快速找到目標車位。

1.3 軟件設計方案

1.3.1 技術架構與語言

本系統采用了先進的微服務架構，將整體功能拆分為多個獨立運行且協同工作的服務模塊。這一架構極大地增強了系統的靈活性和可擴展性。前端運用Vue.js框架構建，其具備高效的渲染能力和出色的用戶交互體驗。通過Vue.js能夠打造出響應迅速、直觀且操作便捷的用戶界面，使用戶能輕松獲取車位信息及相關服務。后端選用Spring Boot框架，顯著簡化了企業級應用的開發流程，提供了強大的依賴管理和自動化配置功能。在開發語言上，以穩定且性能卓越的Java為主，前端則結合了JavaScript和TypeScript進行開發，增強了前端代碼的類型安全性和可維護性［3］。

1.3.2 數據存儲與處理

數據存儲方面，選用MySQL數據庫來存儲車位狀態、車輛信息、用戶數據等結構化數據。MySQL憑借其出色的性能、可靠性和易用性，能夠高效滿足系統對結構化數據的存儲和查詢需求。對于大規模的視頻和圖像數據，采用分布式文件系統Hadoop HDFS進行存儲。在數據處理上，綜合運用了多種前沿技術和算法。例如，深度學習中的目標檢測算法YOLOv5和Faster R-CNN，用于精準識別車位上的車輛。同時，結合圖像處理技術高斯混合模型，對視頻流進行細致分析，從中提取關鍵信息。特征提取算法，如SIFT、HOG等，用于以車搜圖和以人搜圖功能中的圖像特征提取和匹配。

1.3.3 功能實現與算法

為實現系統的多樣化功能，采用了一系列精準的AI算法。在停車位占用檢測中，基于深度學習的目標檢測算法YOLOv5和快速區域卷積算法Faster R-CNN發揮了關鍵作用。以YOLOv5為例，其損失函數包含邊界框坐標和尺寸誤差、置信度誤差以及類別概率誤差等部分，通過優化這些誤差，模型能夠學習到準確檢測車輛的能力，從而判斷車位的占用狀態［4］。

對于違規停車檢測，利用視頻流分析，通過幀間差分法和高斯混合模型等背景建模技術提取運動目標。

幀間差分法的公式為：

Dt（x，y）=|It（x，y）-It-1（x，y）|+

α·|It（x，y）-It-2（x，y）|

（1）

式中：" It（x，y）——當前幀在（x，y）處的像素值；

It-1（x，y）、It-2（x，y）——（x，y）前一幀和前兩幀在處的像素值；

α——權重系數。

通過式（1）可以更準確地檢測出運動的車輛，再結合道路標線和禁止停車區域的先驗知識來判定是否違規停車。

車輛誤停檢測依靠基于車輛尺寸特征的識別算法，對比車輛實際尺寸和車位規格。車輛逆行檢測運用光流法或基于軌跡分析的算法跟蹤車輛移動方向。人群密集檢測采用基于深度學習的人群計數算法，如CSRNet或MCNN，計算人流密度并與預設閾值比較。在以車搜圖和以人搜圖功能中，基于特征提取和相似度匹配算法實現精準搜索。

1.3.4 系統優化與集成

在系統安全性方面，采用SSL/TLS加密技術確保數據在傳輸過程中的安全性，能有效防止數據泄露和篡改。同時，對系統進行全面且深入的性能測試和優化，包括數據庫索引優化以顯著提高查詢效率，改進算法以降低計算資源消耗，合理調配服務器資源以從容應對高并發場景。

此外，提供與外部系統的接口，例如與服務區管理系統、交通指揮中心系統等進行數據共享和協同工作，實現信息的無縫互聯互通。支持與移動應用的集成，使用戶能夠通過手機隨時隨地獲取車位信息和誘導服務，大幅提升用戶體驗和系統的便捷性。通過這些優化和集成舉措，有力確保系統穩定、高效運行，為服務區的管理和用戶出行提供堅實支撐。

2 全域AIOT人車監管及誘導系統關鍵技術

2.1 基于深度學習的車位狀態精準檢測

在高速公路服務區全域AIOT人車監管及誘導系統中，基于深度學習的車位狀態精準檢測是關鍵技術之一。深度神經網絡，尤其是卷積神經網絡（CNN），被廣泛應用于車位圖像的特征提取和模式識別。例如，采用具有深度架構的ResNet模型，其層數可gt;50層，以應對復雜多變的車位場景。為了訓練這樣的模型，需要獲取大量精心標注的車位圖像數據，數量可能高達數百萬張，涵蓋各種光照、角度和天氣條件。在實際應用中，模型需要在極短的時間內（通常≤100 ms）對車位圖像做出準確判斷，準確率要求gt;98%。否則，哪怕是微小的誤差也可能導致車位引導的錯誤，給用戶帶來不便。在訓練過程中，通常采用隨機梯度下降（SGD）的優化算法變體，如Adam優化器，同時選擇交叉熵損失或均方誤差損失等函數來衡量預測與真實值的差距。通過不斷調整模型的權重參數，以最小化損失函數，從而逐步提高檢測精度［5］。

2.2 實時動態車位分配與路徑規劃算法

實時動態車位分配與路徑規劃算法在AIOT車位檢測誘導系統中至關重要。此算法需綜合車位狀態、車輛位置和用戶需求，通常運用圖搜索算法，如啟發式算法。先將停車場構建為拓撲圖，把車位和通道轉為節點，計算節點間距離、通行時間等權重，進而在1 s內為用戶找出最優的車位分配和行駛路徑。

但實現此目標面臨諸多挑戰，如要實時處理大量并發請求以滿足眾多用戶，還需考慮臨時障礙物、突發擁堵等動態變化。為此，要精心設計算法復雜度，采用高效數據結構和優化策略降低計算時間。例如，利用實時更新的車位占用概率和車輛移動速度數據作輸入，引入綜合評估的啟發式函數加速搜索，或借助多核CPU及分布式計算框架，用并行計算技術提高效率。

2.3 多源數據融合與智能分析

多源數據融合與智能分析是提升高速服務區全域AIOT人車監管及誘導系統性能的重要技術手段。該技術融合了來自不同渠道的數據，如地磁傳感器、攝像頭、用戶移動端以及停車場管理系統等。

（1）要對這些多源、異構的數據進行清洗和預處理，去除噪聲和異常值，并進行數據對齊和格式轉換。

（2）運用特征工程方法提取有價值的特征，再結合機器學習算法，如隨機森林或支持向量機，進行數據分析和挖掘。以整合車位狀態數據、車輛停留時間數據和用戶行為數據為例，通過分析可以揭示車位使用的規律和趨勢。但在實施過程中，面臨著一系列困難。不同數據源的數據格式、精度和更新頻率往往差異較大，增加了數據融合的難度。同時，數據中的噪聲和缺失值需要妥善處理，而模型的訓練和調優則需要大量的計算資源和時間。為了克服這些難題，可以采用主成分分析（PCA）或聚類算法對高維數據進行降維，利用基于線性回歸或鄰近值的插補技術填充缺失值。此外，通過交叉驗證和網格搜索等技術，可以優化模型的超參數，從而提高分析的準確性和可靠性。

3 系統測試與應用分析

3.1 系統測試

全域AIOT人車監管及誘導系統在那平高速公路服務區展開了嚴格測試。測試抽取100個車位樣本，涵蓋不同時段和各類天氣狀況。結果顯示，車位檢測準確率gt;96%，無論何時何種天氣都能穩定發揮。響應時間方面，從車位狀態改變到誘導信息更新顯示，平均僅1.8 s，保障了信息傳遞的及時性。誘導效果極佳，隨機50位駕駛員使用后，找車位時間從5 min銳減至2 min，行駛距離減少40%，大幅提高了停車效率，優化了服務區交通。測試結果如表1所示。

3.2 應用案例分析

為驗證系統實際應用效果，在廣西荔玉高速公路社坡北服務區進行測試，成效顯著。車位利用率大幅提升，從之前的55%提高到了80%。車輛流轉速度加快，平均停留時間縮短了30%，進出服務區的平均速度提高了25%。用戶滿意度顯著提高，通過對500名用戶的調查，滿意度從70%提升至90%。具體的數據對比如表2所示。

綜上所述，全域AIOT人車監管及誘導系統的應用，有效提升了服務區的車位管理效率，改善了用戶體驗。

4 結語

本文研究的高速公路服務區全域AIOT人車監管及誘導系統在實際應用中成果斐然。其不僅能融合物聯網與人工智能技術，精準檢測車位狀態并實時誘導，還實現了對全域人車的有效監管。這極大地提升了車位利用率，優化了停車秩序，為駕駛員帶來便利，有效緩解了服務區的交通擁堵，提高了運營效率和服務質量。

然而，該系統仍有可改進之處，例如在復雜環境中提升傳感器性能、加強與其他設施的集成以及優化算法等。未來，伴隨技術進步，有望增添更多智能化功能，期待為高速服務區的智能化發展貢獻更多力量，也期望為后續相關研究和實踐提供極具價值的參考。

參考文獻

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［4］馬萬經，謝思哲.新一代智能交通系統的發展路徑與挑戰［J］.城市交通，2021，19（1）：1-14.

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